谷歌刷新正常,火狐ie刷新没变化

解决验证码图片缓存问题
本文探讨了在不同浏览器下验证码图片刷新不一致的问题,详细分析了浏览器缓存机制对图片更新的影响,并提供了一种通过添加时间戳参数来绕过缓存、确保验证码每次刷新都更新的有效解决方案。

问题背景:

在开发中,为了避免表单的重复提交,使用了验证码,但是在做单机验证码切换功能时,发现谷歌浏览器单机每次都可刷新验证码的图片,但是火狐浏览器和IE浏览器,就仅仅的能刷新一次。

原因:

因为浏览器为了提高请求的速度,每次请求的内容会缓存到浏览器端。而再次请求,浏览器会直接从缓存中寻找,然后返回,所以每次刷新图片,请求的确是发送,但是图片并没有更换。

分析:

因为缓存的名称由请求最后的资源名和参数名组成,如果你发送的两次请求,最后的资源名和参数名相同,那么浏览器会在缓存中匹配成功,并且给你返回缓存的内容,反之(最后的资源名和参数名)不同,自然也不会在缓存中匹配成功,也就成功的跳过了缓存。

解决方案:

在请求的后面加上一个参数,例如:时间戳

举个例子:每次要请求的地址如下;

http://localhost:8080/English/regist/kaptcha.jpg

因为每次的请求资源名和参数名是一样的,所以会在缓存中匹配成功,那么我在后面加上一个时间戳。

http://localhost:8080/English/regist/kaptcha.jpg?d=new Date();

这样就可以成功避免缓存问题。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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