php什么是会话简述,简单PHP会话(session)说明

通过为每个独立用户分配唯一的Session ID,可以实现针对不同用户分别存储数据的功能。 会话通常被用来在多个页面请求之间保存及共享信息。 一般来说,Session ID 通过 cookie 的方式发送到浏览器,并且在服务器端也是通过会话 ID 来取回会话中的数据。 如果请求中不包含会话 ID 信息,那么 PHP 就会创建一个新的Session,并为新创建的Session分配新的 ID。

Session的工作流程很简单。当开始一个Session时,PHP 会尝试从请求中查找Session ID (通常通过Session cookie), 如果请求中不包含Session ID 信息,PHP 就会创建一个新的Session。 Session开始之后,PHP 就会将Session中的数据设置到 $_SESSION变量中。 当 PHP 停止的时候,它会自动读取$_SESSION中的内容,并将其进行序列化, 然后发送给会话保存管理器器来进行保存。默认情况下,PHP 使用内置的文件Session保存管理器(files)来完成Session的保存。 也可以通过配置项session.save_handler(php.ini中配置项目)来修改所要采用的Session保存管理器。 对于文件Session保存管理器,Session会话数据保存到配置项session.save_path (php.ini中配置项目)所指定的位置。可以通过调用函数session_start来手动开始一个会话。 如果配置项session.auto_start 设置为1, 那么请求开始的时候,Session会自动开始。PHP 脚本执行完毕之后,session会自动关闭。 同时,也可以通过调用函数session_wirte_close() 来手动关闭会话。

b. php中session信息在php.ini中配置

这部分内容放在这里说是因为,不说明前面问题,鬼知道php.ini中的配置是什么东西。 上面提到的session.save_handler和session.save_path,这两个就是php.ini中的配置项目,这里面这块不细说,因为php手册实在是太详细了。本文默认模式是files。

c. php中的session机制

session_start()是session机制的开始,session会判断当前是否有$_COOKIE[session_name()];session_name()返回保存session_id的COOKIE键值,如果不存在会生成一个session_id,然后把生成的session_id作为COOKIE的值传递到客户端.相当于执行了下面COOKIE 操作。相反,如果存在session_id =$_COOKIE[session_name];然后去session.save_path指定的文件夹里去找名字为'SESS_'.session_id()的文件.读取文件的内容反序列化,然后放到$_SESSION中。

在会话结束的时候,会执行Session写入操作或是手工执行session_write_close()操作。

代码里面销毁Session一般有三个方法,

1. setcookie(session_name(),session_id(),time() -8000000,..);

//退出登录前执行

2. usset($_SESSION);

//这会删除所有的$_SESSION数据,刷新后,有COOKIE传过来,但是没有数据。

3. session_destroy();

//删除$_SESSION 删除session文件以及session_id

附录,引用网络上的一段代码,作为结尾吧。

//SESSION初始化的时候调用

function open($save_path, $session_name)

{

global $sess_save_path;

$sess_save_path=$save_path;

return(true);

}

//关闭的时候调用

function close()

{

return(true);

}

function read($id)

{

global $sess_save_path;

$sess_file="$sess_save_path/sess_$id";

return (string) @file_get_contents($sess_file);

}

//脚本执行结束之前,执行写入操作

function write($id,$sess_data)

{

global$sess_save_path;

$sess_file="$sess_save_path/sess_$id";

if ($fp= @fopen($sess_file,"w")) {

$return=fwrite($fp,$sess_data);

fclose($fp);

return$return;

} else {

return(false);

}

}

function destroy($id)

{

global $sess_save_path;

$sess_file="$sess_save_path/sess_$id";

return(@unlink($sess_file));

}

function gc($maxlifetime)

{

global$sess_save_path;

foreach (glob("$sess_save_path/sess_*") as$filename) {

if (filemtime($filename) +$maxlifetime

@unlink($filename);

}

}

return true;

}

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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