输出验证码的jsp程序

 

<%@ page contentType="image/jpeg" import="javax.imageio.ImageIO,
                                          javax.servlet.ServletOutputStream,
                                          java.awt.*,
                                          java.awt.image.BufferedImage,
                                          java.io.IOException,
                                          java.util.Random" %><%!
  Color getRandColor(int fc, int bc) {//给定范围获得随机颜色
    Random random = new Random();
    if (fc > 255) fc = 255;
    if (bc > 255) bc = 255;
    int r = fc + random.nextInt(bc - fc);
    int g = fc + random.nextInt(bc - fc);
    int b = fc + random.nextInt(bc - fc);
    return new Color(r, g, b);
  }
//  private int index = 0;

  Font getFont() {
    Random random = new Random();
    int index = random.nextInt(fontNames.length);
    String name = fontNames[index];
//    String name = fontNames[index++];
//    System.out.println("name = " + name);
    int style = random.nextInt(3);
    return new Font(name, style, 22);
  }

  String[] winFontNames = new String[]{
          "Arial", "Basemic", "Century", "Courier", "Dotum", "Garamond", "Gulim",
          "LiSu", "MingLiU", "Tahoma", "Times New Roman", "Verdana", "Serif.bold"
  };
  String[] linuxFontNames = new String[]{
          "Aharoni Book", "Baekmuk Dotum", "Bitstream Charter", "Courier", "David Medium",
          "Frank Ruehl Medium", "Luxi Mono Regular", "Monospaced.plain", "Nimbus Mono L Regular", "Serif.plain", "Utopia Regular"
  };
  String[] fontNames = System.getProperty("os.name").toLowerCase().indexOf("windows") > -1 ? winFontNames : linuxFontNames;
%><%
  //设置页面不缓存
  response.setHeader("Pragma", "No-cache");
  response.setHeader("Cache-Control", "no-cache");
  response.setDateHeader("Expires", 0);
//生成随机类
  Random random = new Random();

// 在内存中创建图象
  int width = 97 + random.nextInt(3), height = 25 + random.nextInt(3);
  BufferedImage image = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);

// 获取图形上下文
  Graphics g = image.getGraphics();

// 设定背景色
  g.setColor(getRandColor(200, 250));
  g.fillRect(0, 0, width, height);

  g.setColor(Color.BLACK);
  g.drawRect(0, 0, width - 1, height -1);

//设定字体

//画边框
//g.setColor(new Color());
//g.drawRect(0,0,width-1,height-1);

// 随机产生155条干扰线,使图象中的认证码不易被其它程序探测到
  g.setColor(getRandColor(160, 200));
  for (int i = 0; i < 217; i++) {
    int x = random.nextInt(width);
    int y = random.nextInt(height);
    int xl = random.nextInt(12);
    int yl = random.nextInt(12);
    g.drawLine(x, y, x + xl, y + yl);
  }

// 取随机产生的认证码(4位数字)

  String sRand = "";
  int len = 5;
  String refer = request.getHeader("Referer");

/*
    sRand = getGuid(len).toUpperCase();
  char[] chars = sRand.toCharArray();
  //(int) (Math.random() * 26D) + 65
*/
  g.setFont(getFont());
  for (int i = 0; i < len; i++) {
    char c = (char) (random.nextInt(26) + 65);
    String rand = String.valueOf(c);
    sRand += rand;
    // 将认证码显示到图象中
    g.setColor(new Color(20 + random.nextInt(110), 20 + random.nextInt(110), 20 + random.nextInt(110)));
    //调用函数出来的颜色相同,可能是因为种子太接近,所以只能直接生成
    g.drawString(rand, 8 + 16 * i + random.nextInt(5), 18 + random.nextInt(7));
  }

  g.setColor(new Color(20 + random.nextInt(110), 20 + random.nextInt(110), 20 + random.nextInt(110)));
  int y1;
  int y2;
  if (random.nextInt(2) == 1) {
    y1 = random.nextInt(height / 2);
    y2 = height / 2 + random.nextInt(height / 2);
  } else {
    y1 = height / 2 + random.nextInt(height / 2);
    y2 = random.nextInt(height / 2);
  }
  g.drawLine(0, y1, width, y2);
//    g.drawLine(0, y1+1, width, y2+1);
//    g.setColor(new Color(20 + random.nextInt(110), 20 + random.nextInt(110), 20 + random.nextInt(110)));
//    g.drawLine(random.nextInt(width/2),0,width/2+random.nextInt(width),height);

/*
  boolean hasYesky = false;
  if (refer != null && refer.trim().length() > 0) {
    String lower = refer.trim().toLowerCase();
    if (lower.indexOf("yesky.com") >= 0 || lower.indexOf("chinabyte.com") >= 0
            || lower.indexOf("cseek.com") >= 0 || lower.indexOf("myhard.com") >= 0) {
      hasYesky = true;
    }
  }
  if (!hasYesky) {
    sRand += " referError";
  }
*/

// 将认证码存入SESSION
  session.setAttribute("verify_code_session_key", sRand);

// 图象生效
  g.dispose();

// 输出图象到页面
  ServletOutputStream outputStream = null;
  try {
    outputStream = response.getOutputStream();
    ImageIO.write(image, "JPEG", outputStream);

  } finally {
    if (outputStream != null) {
      try {
        outputStream.close();
      } catch (IOException e) {
      }
    }
  }
%>

内容概要:该论文聚焦于6G通信中20-100GHz频段的电磁场(EMF)暴露评估问题,提出了一种基于自适应可重构架构神经网络(RAWA-NN)的预测框架。该框架通过集成权重分析模块和优化模块,能够自动优化网络超参数,显著减少训练时间。模型使用70%的前臂数据进行训练,其余数据用于测试,并用腹部和股四头肌数据验证模型泛化能力。结果显示,该模型在不同参数下的相对差异(RD)在前臂低于2.6%,其他身体部位低于9.5%,可有效预测皮肤表面的温升和吸收功率密度(APD)。此外,论文还提供了详细的代码实现,涵盖数据预处理、权重分析模块、自适应优化模块、RAWA-NN模型构建及训练评估等内容。 适合人群:从事电磁兼容性研究、6G通信技术研发以及对神经网络优化感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①研究6G通信中高频段电磁暴露对人体的影响;②开发更高效的电磁暴露评估工具;③优化神经网络架构以提高模型训练效率和预测精度。 其他说明:论文不仅提出了理论框架,还提供了完整的代码实现,方便读者复现实验结果。此外,论文还讨论了未来的研究方向,包括扩展到更高频段(如300GHz)的数据处理、引入强化学习优化超参数、以及实现多物理场耦合的智能电磁暴露评估系统。建议读者在实际应用中根据具体需求调整模型架构和参数,并结合真实数据进行验证。
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