cookie和session

一、cookie:
在网站中,http请求是无状态的。也就是说即使第一次和服务器连接后并且登录成功后,第二次请求服务器依然不能知道当前请求是哪个用户。cookie的出现就是为了解决这个问题,第一次登录后服务器返回一些数据(cookie)给浏览器,然后浏览器保存在本地,当该用户发送第二次请求的时候,就会自动的把上次请求存储的cookie数据自动的携带给服务器,服务器通过浏览器携带的数据就能判断当前用户是哪个了。cookie存储的数据量有限,不同的浏览器有不同的存储大小,但一般不超过4KB。因此使用cookie只能存储一些小量的数据。

二、session:
session和cookie的作用有点类似,都是为了存储用户相关的信息。不同的是,cookie是存储在本地浏览器,而session存储在服务器。存储在服务器的数据会更加的安全,不容易被窃取。但存储在服务器也有一定的弊端,就是会占用服务器的资源,但现在服务器已经发展至今,一些session信息还是绰绰有余的。

三、cookie和session结合使用:
web开发发展至今,cookie和session的使用已经出现了一些非常成熟的方案。在如今的市场或者企业里,一般有两种存储方式:

1、存储在服务端:通过cookie存储一个session_id,然后具体的数据则是保存在session中。如果用户已经登录,则服务器会在cookie中保存一个session_id,下次再次请求的时候,会把该session_id携带上来,服务器根据session_id在session库中获取用户的session数据。就能知道该用户到底是谁,以及之前保存的一些状态信息。这种专业术语叫做server side session。

2、将session数据加密,然后存储在cookie中。这种专业术语叫做client side session。flask采用的就是这种方式,但是也可以替换成其他形式。

动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:动物目标检测数据集 图片数量: - 训练集:9,134张图片 - 验证集:1,529张图片 - 测试集:1,519张图片 总计:12,182张图片 分类类别: Bear(熊)、Cat(猫)、Cattle(牛)、Chicken(鸡)、Deer(鹿)、Dog(狗)、Elephant(大象)、Horse(马)、Monkey(猴子)、Sheep(绵羊) 标注格式: YOLO格式,包含归一化坐标的边界框数字编码类别标签,支持目标检测模型开发。 数据特性: 涵盖俯拍视角、地面视角等多角度动物影像,适用于复杂环境下的动物识别需求。 二、适用场景 农业智能监测: 支持畜牧管理系统开发,自动识别牲畜种类并统计数量,提升养殖场管理效率。 野生动物保护: 应用于自然保护区监控系统,实时检测特定动物物种,辅助生态研究盗猎预警。 智能养殖设备: 为自动饲喂系统、健康监测设备等提供视觉识别能力,实现精准个体识别。 教育研究工具: 适用于动物行为学研究计算机视觉教学,提供标准化的多物种检测数据集。 遥感图像分析: 支持航拍图像中的动物种群分布分析,适用于生态调查栖息地研究。 三、数据集优势 多物种覆盖: 包含10类常见经济动物野生动物,覆盖陆生哺乳动物与家禽类别,满足跨场景需求。 高密度标注: 支持单图多目标检测,部分样本包含重叠目标标注,模拟真实场景下的复杂检测需求。 数据平衡性: 经分层抽样保证各类别均衡分布,避免模型训练时的类别偏差问题。 工业级适用性: 标注数据兼容YOLO系列模型框架,支持快速迁移学习生产环境部署。 场景多样性: 包含白天/夜间、近距离/远距离、单体/群体等多种拍摄条件,增强模型鲁棒性。
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