servlet会话技术

一、cookie会话。

(一)创建Cookie

1.创建cookie

Cookie cookie=new Cookie("name","zhangsan");//cookie里面不可以放中文。如果需要放中文必须要进行编码

Cookie cookie=new Cookie("name",java.net.URLEncoder.encode("张三","utf-8"));//编码

java.net.URLDecoder.decode(cookie.getValue(),"utf-8")//解码

2.设置cookie的生命周期(秒)

cookie.setMaxAge(3600);

cookie.setMaxAge(负数);//浏览器关闭之后就会失效

cookie.setMaxAge(0);//删除此cookie

3.把cookie信息回写给浏览器

response.addCookie(cookie);//这句话很重要,每当删除cookie.setMaxAge(0)都要回写过去;

(二)读取Cookie

1.读取所有的cookie信息

Cookie cookies[]=request.getCookie();

2.遍利所有的cookie

for(int i=0;i<cookies.length;i++){

      Cookie cookie=cookies[i];

      System.out.println("name:"+cookie.getName()+"value是:"+cookie.getValue());

  }

3.删除某个cookie:

首先找到那个cookie例如:

Cookie cookies[]=request.getCookie();

for(int i=0;i<cookies.length;i++){

      Cookie cookie=cookies[i];

     if(cookie.getName().equals("name")){

        cookie.setMaxAge(0);

        response.addCookie(cookie)//一定要回写否则不能删除。

     }

  }

(三)cookie的小结

1.cookie是在服务器端创建保存在浏览器这端

2.一个浏览器只能存放300个cookie

3.一个站点只能存放20个cookie

二、session技术

(一)、访问session当发现没有session的时候,就会自动创建session

HttpSession session=request.getSession();

(二)给session放入属性

setAttribute(String,Object);例如:

session.setAttribute("uname","宋江");

(三)设置session的生命周期(为20秒)

session.setMaxInactiverval(20);

(四)删除session

1.关闭服务器或者reload了web应用session会失效。

2.通过函数invalidate();

(五)删除session中的某个属性

使用removeAttribute(“name”);例如:

session.removeAttribute("uname");

(六)seeion小结

1.sessions是保存在服务器端

2.seesions是针对浏览器,web应用对不同浏览器创建不同的session.


内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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