session初识

最新推荐文章于 2021-08-08 17:04:46 发布
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本文深入解析Web会话机制，详细阐述了session在服务器端的作用，如何通过请求获取session，以及session在不同浏览器间的共享机制。重点强调了session在现代Web开发中的核心地位。

      session在服务器端为浏览器分配一个空间存放东西，同一个浏览器可以在规定的时间（访问资源后重新计时，默认时间30minutes）内共享使用，服务器会为每个浏览器分配一个sessionID，服务器利用sessionID去识别不同浏览器。

session的使用

servlet调用session用request.getSession(),request,setSession，jsp直接用session.

初识PHP
10-25
标题：“初识PHP”涉及的知识点： 1. PHP全局变量命名规范：在PHP中，通常建议全局变量以大写字母开头，这是PHP社区的一种编程习惯，有助于区分局部变量和全局变量。 2. 表单提交方式：在PHP中处理表单数据时，...
初识Spring
12-21
作用域有Singleton（单例，全局唯一）、Prototype（原型，每次请求创建新的实例）、Request（一次HTTP请求一个实例）、Session（一次HTTP会话一个实例）和Global Session（全局范围，如portlet环境）。 【Spring ...
Session 1-Step 2: Open a Worksheet
Jedi Chou
01-03 269
  When you start Minitab, you begin with a new, empty project. You can add data to your project in many ways, but the most common way is to open a worksheet. Note that you are only copying the data fr...
HttpSession的正确理解
stepMore的博客
06-25 1467
一个session就是一系列某用户和服务器间的通讯。服务器有能力分辨出不同的用户。一个session的建立是从一个用户向服务器发第一个请求开始，而以用户显式结束或session超时为结束。 其工作原理是这样的： 当一个用户向服务器发送第一个请求时，服务器为其建立一个session，并为此session创建一个标识号； 这个用户随后的所有请求都应包括这个标识号。服务器会校对这个标识号以判断请求属于...
session 控制台输出
qq_42310995的博客
08-07 1844
<%@ page import="com.zuma.common.utils.json.JsonUtil" %> <%@ taglib prefix="shiro" uri="http://shiro.apache.org/tags" %> <%@ taglib prefix="fn" uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/functi...
Session初识
weixin_33859504的博客
05-16 101
　　web服务器没有短期记忆，所以需要使用session来跟踪用户的整个会话活动。会话管理有3种解决方案： 　　1）使用隐藏域（很少使用） 　　在显示页面中使用隐藏域来保存会话ID。例如，在JSP中将input标签的type属性设定为hidden，再将绘画的唯一标识记录到隐藏域的value属性中，并设置name属性。当表单提交时，会话标识也被提交到服务端，服务端根据它找到对应的会话对象。此方法...
Hibernate Session初识
马里奥的专栏
03-23 621
Session接口是Hibernate向应用程序提供操作数据库的最主要接口，它提供了基本的保存、更新、删除和查询的方法。Session具有一个缓存，位于缓存中的对象处于持久化状态，它和数据库中的相关记录对应，Session能够在某些时间点，按照缓存中持久化对象的属性变化来同步数据库，这一过程称为清理缓存。   Session缓存的实现原理 Session缓存是由它的实现类SessionImp
Django框架 之 Cookie和Session初识
weixin_34132768的博客
08-31 114
Django框架 之 Cookie和Session初识 浏览目录 Cookie介绍 Django中的Cookie Session 一、Cookie介绍 1、Cookie产生的意义 众所周知，HTTP协议是无状态的。无状态的意思是每次请求都是独立的，它的执行情况和结果与前面的请求和之后的请求都无直接关系，它不会受前面的请求响应情况直接影...
初识session
copyer_xyf的博客
08-08 382
介绍 特点： session由服务端生成，保存在服服务端 session是以键和值的形式进行存储 session依赖于cookie，每个session信息对应的客户端的标识符保存着cookie中 解释： 为什么session依赖于cookies 可以知道session产生于服务端，并且保存在服务端, 就是在服务端内部开辟一个内存，用来保存session，那么这个内容就有相应的标识符（简单理解：就是内存的地址），然后把这个标识符保存在cookie， 然后利用cookie的特性，每次请求都会携带cook
python_fullstack—Django框架(七)-Cookie & Session初识
ElijahYang的博客
04-05 354
Cookie &amp; Session 初识 一、Cookie 1、Cookie介绍 1.1 Cookie产生的意义 众所周知，HTTP协议是无状态的。无状态的意思是每次请求都是独立的，它的执行情况和结果与前面的请求和之后的请求都无直接关系，它不会受前面的请求响应情况直接影响，也不会直接影响后面的请求响应情况。 状态可以理解为客户端和服务器在某次会话中产生的数据，那无状态的就...
AJAX异步、sweetalert、Cookie和Session初识
weixin_30781631的博客
11-13 95
一、AJAX的异步示例 1. urls.py from django.conf.urls import url from apptest import views urlpatterns = [ url(r'^atest/', views.atest), url(r'^ajax1/', views.ajax1), url(r'^ajax...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
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DeepSeek+7大场景+50大案例+全套提示词
11-26
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SparkSQL初识
05-27
### Spark SQL 的基本概念 Spark SQL 是 Apache Spark 中用于处理结构化数据的一个模块。它提供了编程抽象称为 DataFrame 和 Dataset，并作为分布式 SQL 查询引擎的功能[^1]。通过 Spark SQL，开发者可以轻松地执行复杂的查询操作并与其他 Spark 功能集成。 #### 基本组件 - **DataFrame**: 类似于关系型数据库中的表或者 Pandas 数据框，是一种具有命名列的分布式数据集合。 - **Dataset**: 提供了类型安全的数据集支持，在 Scala 和 Java 中尤为有用。 - **Catalyst Optimizer**: 自动优化物理执行计划以提高性能。 - **Hive 集成**: 支持读写 Hive 表以及使用现有的 Hive Metastore、SerDes 和 UDFs。 ```python from pyspark.sql import SparkSession # 创建 SparkSession 对象 spark = SparkSession.builder \ .appName("example") \ .getOrCreate() # 加载 JSON 文件到 DataFrame df = spark.read.json("/path/to/json") # 显示前 20 条记录 df.show() ``` 这段代码展示了如何创建 `SparkSession` 并加载 JSON 文件至 DataFrame 进行展示[^2]。 #### 使用方法概述 为了运行 Spark SQL 应用程序，通常需要完成以下几个方面的工作： - 初始化 SparkSession 实例来连接集群资源管理器； - 利用内置函数或自定义逻辑转换原始输入源成为 DataFrames/Datasets 形式； - 执行各种类型的分析任务比如过滤、分组统计等； - 将最终结果保存回外部存储系统中去。 例如下面这个例子说明了怎样基于 CSV 输入构建一个简单的 ETL 流程[^3]: ```python # 导入必要库 import findspark findspark.init() # 定义路径变量 input_path="/data/input.csv" output_path="/results/output.parquet" # 设置会话配置参数 conf={ 'spark.jars.packages': 'com.databricks:spark-csv_2.11:1.5.0' } session=SparkSession.builder.config(conf).master('local').getOrCreate() # 转换为 DF 后做些基础变换 raw_df=session.read.format('csv')\ .option('header','true')\ .load(input_path) processed_df=raw_df.filter(raw_df['age']>18)\ .groupBy(['gender']).count() # 输出 Parquet 格式的文件 processed_df.write.mode('overwrite').parquet(output_path) ``` 以上脚本实现了从本地磁盘上的 CSV 文档开始经过一系列步骤直到生成新的分区格式的结果为止的过程[^4]。
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