Session和Cookie的关系

Session与Cookie详解
本文详细阐述了Session与Cookie之间的区别及联系,解释了Session如何利用Cookie或URL重写等方式来维持会话状态,并讨论了关闭浏览器对它们的影响。

1.Session和Cookie的区别:

session与cookie最主要的区别就是,session是以对象的形式保存在服务器端,而cookie则是以字符串的形式保存在客户端。

 

2.Session和Cookie的联系

Http协议本身是无状态的,Session机制在一定程度上解决了Web应用状态问题。服务器判断Session唯一性是通过每个Session独有的Session ID,通过在每次http传输的消息中附带Session ID解决了维持会话状态的问题。

SessionID在第一次用户访问的时候,就产生了,产生的值存在Cookie里面,后续的访问,Cookie会在每个request的头里面存放,这样服务器就认识了该客户端已经访问过server了。如果Cookie被客户端浏览器禁止,SessionID可以append在URL里面(当然也可以通过隐藏表单的方式存储)。

 

关闭浏览器,只会是浏览器端内存里的session cookie消失,但不会使保存在服务器端的session对象消失,同样也不会使已经保存到硬盘上的持久化cookie消失。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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