Cookie与Session

一.cookie的创建跟发送
继承HttpServlet,重写service方法
例: 1.创建Cookie对象
Cookie cookie = new Cookie(“uname”,“admin”);
创建Cookie对象
Cookie cookie2 = new Cookie(“uname2”,“zhangsan”);
2.发送Cookie对象(响应cookie)
resp.addCookie(cookie);
resp.addCookie(cookie2);
二. 获取 Cookie对象
1.提供了一个 getCookies()的方法用来获取客户端回传的所有cookie 组成的一个数组,
2.如果需要获取单个 cookie 则需要通过遍历,getName()获取 Cookie 的名称,getValue()获取 Cookie 的值。
三. Cookie到期时间的设定
1)到期时间,到期时间用来指定该 cookie 何时失效。默认为当前浏览器关闭即失效。
2)可以手动设定 cookie 的有效时间(通过到期时间计算),通过 setMaxAge(int time);方法设定 cookie 的最大有效时间,以秒为单位。
1.大于 0 的整数,表示存储的秒数;
2.若为负数,则表示不存储该 cookie;
3.若为 0,则删 除该 cookie。
4.负整数:cookie 的 maxAge 属性的默认值就是-1,表示只在浏览器内存中存活,一旦关闭浏览器窗口,那么 cookie 就会消失。
5.正整数:表示 cookie 对象可存活指定的秒数。当生命大于 0 时,浏览器会把 Cookie 保存到硬盘上,就算关闭浏览器,就算重启客户端电脑,cookie 也会存活相应的时间。
6.零:cookie 生命等于 0 是一个特殊的值,它表示 cookie 被作废!也就是说,如果原来浏览器已经保存了这个 Cookie,那么可以通过 Cookie 的setMaxAge(0)来删除这个 Cookie。 无论是在浏览器内存中,还是在客户端硬盘上都会删除这个 Cookie
四. Cookie的注意
1.Cookie存在本机上,换电脑后失效;Cookie不跨浏览器
2.出现同名Cookie,会覆盖
3.不同的浏览器对 Cookie 也有限定,Cookie 的存储有是上限的。
4.Cookie不能存中文
Cookie 中不能出现中文,如果有中文则通过 URLEncoder.encode()来进行编码,获取时通过 URLDecoder.decode()来进行解码。
五. Cookie的路径:只要访问的路径中包含cookie的path才能访问到该cookie< cookie的路径默认是当前站点名下
六. Session
1)理解:表示一次会话,会话可以保留指定时间长度
且在一次会话(一个用户的多次请求)期间共享数据。
2)创建Session对象
request.getSession(); // 如果session不存在则新建session对象;如果session对象存在则获取session
3)获取域对象
1.请求转发
request作用域不会失效,session作用域不会失效
2.重定向
request作用域会失效,session作用域不会失效
4) Session的失效
1.关闭浏览器 (session的底层是依赖cookie,默认关闭浏览器即失效;JSESSIONID不存在时,后台会新建一个sesession对象)
2.关闭服务器(非正常关闭服务器时才会销毁,session对象在服务器正常关闭时会钝化到本地磁盘中,下次启动时从本地磁盘中读取出来,在Tomcat解压包的waork目录下)
3.手动销毁(session.invalidate())
4.服务器默认最大不活动时间
Tomcat的解压缩包下的conf目录下的web.xml中
默认30分钟,单位为分钟

30

5.手动设置最大不活动时间
通过 session.setMaxInactiveInterval(int);来设定 session 的最大不活动时间,单位为秒。
通过 getMaxInactiveInterval();方法来查看当前 Session 对象的最大不活动时间。

分数阶傅里叶(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶的拓展,它通过非整数阶的方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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