关于cookie和session的疑问

本文探讨了客户端A、服务器B及C之间的会话(session)管理流程。特别关注了如何在不同服务器间保持会话状态,并分析了在进行多次重定向过程中sessionID是如何被意外保留的问题。

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三个对象:客户端A,服务器B,服务器C

1. 客户端A发起请求到服务器B,服务器B设置session数据,例如存放了一个用户姓名,值为:csdn

2.服务器B设置完session数据之后,301或者302跳转到服务器C

3.服务器C不做任何处理(做一些业务处理也可以,不重要),301或者302再跳转到服务器B

4.问题就在这一步,服务器B此时,再从session中取之前存放的用户姓名,结果是取到了,在页面上输出为:csdn

正常来说应该是取不到才对吧。

通过chrome调试看到,步骤1中,生成sessionid存放在客户端A,步骤2中,跳转到服务器C,是不带sessionid的,步骤3中,服务器C跳转到服务器B,却带上了步骤1中,产生的sessionid

很奇怪,session是依赖于cookie的,步骤1中的sessionid存放在客户端A,步骤3中,服务器C跳转到服务器B,服务器C此时也可以看做是相对于服务器B的客户端,那服务器C中是不存在sessionid的,但是怎么又带上了sessionid呢?

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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