Cookie技术案例-——显示曾经浏览过的商品

本博客通过Cookie技术展示网站所有商品,并记录和显示用户曾经浏览过的产品。

CookieDemo1

import java.io.IOException;
import java.io.PrintWriter;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;

import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.http.Cookie;
import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

public class CookieDemo1 extends HttpServlet
{

	public void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
			throws ServletException, IOException
	{
		response.setCharacterEncoding("UTF-8");
		response.setContentType("text/html;charset=UTF-8");
		PrintWriter out = response.getWriter();
		// 输出所有商品
		out.write("本站有如下商品:<br/>");
		Map<String, Book> map = Db.getAll();
		for (Map.Entry<String, Book> entry : map.entrySet())
		{
			Book book = entry.getValue();
			out.print("<a target=\"_blank\" href='/day07/servlet/cookieDemo2?id="
							+ book.getId()
							+ "'>"
							+ book.getName()
							+ "</a><br/>");

		}
		// 显示用户看过的商品
		out.print("<br/>你曾经看过的商品<br/>");
		Cookie cookies[] = request.getCookies();
		for (int i = 0; cookies != null && i < cookies.length; i++)
		{
			if (cookies[i].getName().equals("bookHistory"))
			{
				String ids[] = cookies[i].getValue().split("\\,");// 2,3,1
				for (String id : ids)
				{
					Book book = (Book) Db.getAll().get(id);
					out.print("<a target=\"_blank\" href='/day07/servlet/cookieDemo4?id="
									+ book.getId()
									+ "'>"
									+ book.getName()
									+ "</a><br/>");
				}
			}
		}
	}
}
//用Db模拟数据库
class Db
{
	private static Map<String, Book> map = new LinkedHashMap<String, Book>();
	static
	{
		map.put("1", new Book("1", "JavaWeb开发", "老k", "一本好书"));
		map.put("2", new Book("2", "jdbc开发", "老张", "一本好书"));
		map.put("3", new Book("3", "spring开发", "老li", "一本好书"));
		map.put("4", new Book("4", "struts开发", "老张", "一本好书"));
		map.put("5", new Book("5", "android开发", "老bi", "一本好书"));
	}

	public static Map getAll()
	{
		return map;
	}

}

class Book
{
	private String id;
	private String name;
	private String author;
	private String description;

	public Book()
	{
		super();
	}

	public Book(String id, String name, String author, String description)
	{
		this.id = id;
		this.name = name;
		this.author = author;
		this.description = description;
	}

	public String getId()
	{
		return id;
	}

	public void setId(String id)
	{
		this.id = id;
	}

	public String getName()
	{
		return name;
	}

	public void setName(String name)
	{
		this.name = name;
	}

	public String getAuthor()
	{
		return author;
	}

	public void setAuthor(String author)
	{
		this.author = author;
	}

	public String getDescription()
	{
		return description;
	}

	public void setDescription(String description)
	{
		this.description = description;
	}
}


CookieDemo2

 

import java.io.IOException;
import java.io.PrintWriter;
import java.util.Arrays;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;

import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.http.Cookie;
import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
//显示详细信息的servlet
public class CookieDemo2 extends HttpServlet
{

	public void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
			throws ServletException, IOException
	{
		// 根据用户带过来的id,显示相应的详细信息
		response.setCharacterEncoding("UTF-8");
		response.setContentType("text/html;charset=UTF-8");
		PrintWriter out = response.getWriter();
		String id = request.getParameter("id");
		Book book = (Book) Db.getAll().get(id);
		out.write(book.getId() + "<br/>");
		out.write(book.getName() + "<br/>");
		out.write(book.getAuthor() + "<br/>");
		out.write(book.getDescription() + "<br/>");
		// 2.构建cookie,回写给浏览器;
		String cookieValue = buildCookie(id, request);
		Cookie cookie = new Cookie("bookHistory", cookieValue);
		cookie.setMaxAge(1 * 30 * 24 * 3600);// 1 个月
		cookie.setPath("/day07");
		response.addCookie(cookie);
	}

	private String buildCookie(String id, HttpServletRequest request)
	{
		// bookHistory =null 1 1
		// bookHistory=2,5,1 1 1,2,5
		// bookHistory=2,5,4 1 1,2,5
		// bookHistroy=2,5 1 1,2,5 // 假如列表最多3个
		String bookHistroy = null;
		Cookie cookies[] = request.getCookies();
		for (int i = 0; cookies != null && i < cookies.length; i++)
		{
			if (cookies[i].getName().equals("bookHistory"))
			{
				bookHistroy = cookies[i].getValue();
			}
		}
		if (bookHistroy == null)
			return id;
		// if(bookHistroy.contains(id))不能这样 21,23 也包括1
		List<String> list = Arrays.asList(bookHistroy.split("\\,"));
		LinkedList<String> linkedlist = new LinkedList<String>(list);
		if (list.contains(id))
		{
			linkedlist.remove(id);
			linkedlist.addFirst(id);
		} else
		{
			if (list.size() >= 3)
			{
				linkedlist.removeLast();
				linkedlist.addFirst(id);
			} else
				linkedlist.addFirst(id);
		}
		StringBuffer sb = new StringBuffer();
		for (String bid : linkedlist)
		{
			sb.append(bid + ",");
		}
		return sb.deleteCharAt(sb.length() - 1).toString();
	}

}


 

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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