[转]操作Cookie的另一个陷阱

本文通过一个实际案例揭示了Cookie管理中容易忽视的问题:Cookie路径(path)的重要性。当子页面需要修改或清除父页面设置的Cookie时,若未明确指定路径,则可能导致无法正确清除目标Cookie的情况发生。

  前些天,操作cookie时,遇到了点儿小问题,某个功能需要自动退出用户登陆状态,此时,清除 cookie的代码失效了,而用于提供用户手动退出功能的同一段代码,确工作正常。奇哉怪哉!
  ok,firefox,出列!让我们并肩作战,披荆斩棘,勇往直前,一往无前……
  地球人都知道,servlet的response对象只有addCookie方法,清除cookie是通过设定过期时间来完成的。不过,却很少有人知道,或者说,即便知道,也很少关心,cookie的path。
  通常,对于没有设定path的cookie,其默认值为设置该cookie的URL的path,例如,由http://www.fei2000.cn /java/sample.jsp页所设定的cookie,其path为/java/,该cookie对java及其子目录下的jsp页面均可见,对于其他目录下的页面则不可见。显然,由/java/sample.jsp和/sample/sample.jsp所设定的同名cookie,并不是同一个 cookie,他们互相不可见,互不干扰。
  由此,引出了此次事故的元凶,cookie并不是由name唯一确定的,而默认的path,随着操作cookie的页面URL不同而不同。由于子页面可以获取父页面设定的cookie,很容易造成一个错觉,这2个cookie是同一个!可惜,事与愿违。
子页面需要修改或者清除父页面设置的cookie时,需要显式的指定path,不然,只是发送了一个同名不同path的cookie而已。

  这个故事告诉我们,偷懒是不对滴,指定path才是好习惯!

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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