HttpCookie

参考 : http://www.cnblogs.com/fish-li/archive/2011/07/03/2096903.html

 

上文结尾有提到一个说法

4. HttpRequest.Cookies 与 HttpResponse.Cookies 会有关系(很奇怪吧)。

微软官网也是这么说的 : https://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.web.httprequest.cookies(v=vs.110).aspx

After you add a cookie by using the HttpResponse.Cookies collection, the cookie is immediately available in theHttpRequest.Cookies collection, even if the response has not been sent to the client.

 

这情况有时候会让我们有点混淆。所以我特别写了一篇来解释它.

首先我们要知道 

1.

var listx = Response.Cookies.AllKeys.ToList();  //empty list
if (Response.Cookies["c"] != null)
{ 
                                
}
var list = Response.Cookies.AllKeys.ToList(); //["c"] got 1 data 

即使我们只是读取,也是再创建 

 

2. httpRequest.cookie 的 expires 永远是 0001 年

 Response.Cookies["c"].Expires.Year == 1

 

回到真题

所以如果说我们想获取某些请求的cookie,我们可以使用 httpRequest.cookie['a'] 去拿,这时你当然有可能也会把response的一起拿出来, 这时我们需要过滤 

如果cookie.expires.year == 1 就表示他是request 而不是response, 除非你的response 也是year == 1 , ... 这哪里可能=.=" 

那么如果我们想要拿一个response则相反,我们去httpResponse拿,然后过滤 year != 1; 

当你的request和response 同时拥有一个同名的cookie时,你使用 request.cookie 和response.cookie 拿出来的cookie是不同的。

说的有点含糊,但是基本上测试一下就明白了。以后有空才写整齐版本.

 

转载于:https://www.cnblogs.com/keatkeat/p/4881429.html

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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