CHTMLVIEW 私有化COOKIE,,,,,,高手们都进来看看,

hktl 2013-01-21 12:32:17
我想实现的功能是多个CHTMLVIEW的进程,访问同一网站,
比如,进程1,2,3用帐号ABC都登录了CSDN,,下次打开进程1,2,3时,能对应帐号ABC,
但是现在的问题是COOKIE是共有的,所以只记录了最后一个,下次打开进程1,2,3时,3个进程都变成同一个帐号登录.

我想拦截CHTMLVIEW的COOKIE,
但是我用DetourFunctionWithTrampoline 来拦截InternetGetCookieEx和InternetSetCookieEx,发现并不是所有的读写COOKIE的动作都能拦截得到.不知道是什么原因,明明COOKIE已经写到文件了,但拦截函数没反应,拦截函数是生效的,因为我拦截到很多调用.
PS InternetGetCookieA和W,EXA,EAW都有拦截.

现请问下大神们,CHTMLVIEW本身有没有什么事件,可以很方便的拦截到COOKIE.
CHTMLVIEW能不能设定COOKIE保存的路径,如果能设置每个CHTMLVIEW的COOKIE路径,那就可以简单的解决问题了.
如果是HOOK InternetGetCookie,是用Detour不行,还是有什么技巧.
...全文
203 5 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
5 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
hktl 2013-01-22
  • 打赏
  • 举报
回复
类似小号功能 多开是没问题, 只要是下次多开时,COOKIE是最后一个登录的
向立天 2013-01-22
  • 打赏
  • 举报
回复
应该没有直接的事件 你是要做多开器?
hktl 2013-01-22
  • 打赏
  • 举报
回复
试过很多拦截方法 我想应该是CHTMLVIEW 不完全用InternetGetCookieEx和InternetSetCookieEx来存取COOKIE 应该是有时用了更底层的. 拦截的代码应该没问题,因为他并不是没响应,只是有些存取不响应. 而且是固定不响应的,比如打开一个页时,InternetGetCookieEx响应了, 但你登录时,COOKIE文件都写了,就是InternetSetCookieEx没响应.
wyx100 2013-01-22
  • 打赏
  • 举报
回复
贴代码出来...
hktl 2013-01-21
  • 打赏
  • 举报
回复
天啊,CSDN怎么了, 竟然没人回应.
内容概要:本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化问题展开研究,提出并实现了基于AFO算法、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的三种智能优化方法,并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型,系统比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现,同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照,深入分析各算法在复杂物流网络中的适用边界与性能差异。研究表明,AFO算法在解决此类组合优化问题时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识,从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多式联运、综合货运网络中的路径决策支持系统构建;②为不确定性条件下复杂路径规划问题提供智能算法选型依据与技术实现方案;③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验,推动算法改进与实际落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性分析部分,可通过调整问题规模与算法参数进行对比实验,进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景。
内容概要:本文研究了基于QLearning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,通过Matlab代码实现了控制算法的仿真验证。该方法融合强化学习的在线自适应能力与传统PID控制的稳定性优势,利用QLearning算法动态优化PID控制器的比例、积分、微分参数,以应对水下复杂流体环境、模型不确定性及外部干扰等挑战,从而提升AUV轨迹跟踪的精度、鲁棒性与动态响应性能。文中系统阐述了AUV的六自由度非线性动力学建模过程、QLearning算法的状态空间与动作空间设计、奖励函数构造及训练机制,并详细说明了PID参数自整定的闭环控制架构。仿真结果表明,相较于传统固定参数PID控制器,该智能控制策略在多种工况下均展现出更优的控制效果,有效抑制了超调,加快了响应速度,并增强了抗干扰能力。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习基础及Matlab/Simulink仿真能力,从事水下机器人、智能控制、海洋工程、自动化等领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于AUV、UUV等无人水下平台的高精度自主导航与运动控制;②为解决非线性、强耦合、时变系统的控制器参数自适应整定问题提供智能化解决方案;③作为强化学习与经典控制理论深度融合的技术范例,推动智能控制算法在海洋装备中的工程化应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节,重点剖析QLearning的状态-动作-奖励机制设计、PID参数更新逻辑及仿真对比实验结果,有条件者可在更复杂的动力学模型或实际硬件平台上进一步验证与优化算法性能。

16,550

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
VC/MFC相关问题讨论
社区管理员
  • 基础类社区
  • Creator Browser
  • encoderlee
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告

        VC/MFC社区版块或许是CSDN最“古老”的版块了,记忆之中,与CSDN的年龄几乎差不多。随着时间的推移,MFC技术渐渐的偏离了开发主流,若干年之后的今天,当我们面对着微软的这个经典之笔,内心充满着敬意,那些曾经的记忆,可以说代表着二十年前曾经的辉煌……
        向经典致敬,或许是老一代程序员内心里面难以释怀的感受。互联网大行其道的今天,我们期待着MFC技术能够恢复其曾经的辉煌,或许这个期待会永远成为一种“梦想”,或许一切皆有可能……
        我们希望这个版块可以很好的适配Web时代,期待更好的互联网技术能够使得MFC技术框架得以重现活力,……

试试用AI创作助手写篇文章吧