记录退出时间

lwq881202 2014-01-13 01:32:45
B/S

如何实现记录下用户退出系统时候的时间
(===用户如果是点击退出按钮的话就容易了,但是考虑到有不点击而是直接关闭浏览器退出的方式)

===这种情况下要怎么才可以实现记录下用户退出系统的时候的时间呢

求助下思路

如果是用session关闭的话,新手不懂session结束事件要写在哪个地方,还有,session一旦关闭了,这样连用户的ID都不知道,也无法到数据库中去修改

谢谢
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lwq881202 2014-01-13
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自己想办法搞定了,关贴咯
陈诚18000 2014-01-13
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B/C 任何方式都没有办法记录直接点右上角X 所以这个时间的记录无法精准 session_id 存到sql中 实时判断当前session是否超时(或者是否还存在),但这也无法精准
bichir 2014-01-13
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引用 5 楼 blue_apple2006 的回复:
不要记录用户退出时间,这个很难控制的。你可以记录用户最后一次操作时间。如果用户在某一时刻退出系统了,那么最后一次操作时间可以当成用户的退出时间。
+1 因为是HTTP连接所以如果直接关闭浏览器服务器根本没法知道,不过有些客户还是需要这样的要求,你可以借签上面的回答,或者去查一下SESSION相关操作。困为SESSION的创建与删除都会执行某个方法,你可以在去重写删除方法然后在里面获取时间当作退出的时间。
blue_apple2006 2014-01-13
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不要记录用户退出时间,这个很难控制的。你可以记录用户最后一次操作时间。如果用户在某一时刻退出系统了,那么最后一次操作时间可以当成用户的退出时间。
md5e 2014-01-13
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ajax 每15秒向服务器post一次数据,然后更新最后访问时间,如果当前时间-最后访问时间就说明对方已经下线,用最后访问的时间做为退出的时间
lwq881202 2014-01-13
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引用 1 楼 liuchaolin 的回复:
只要30秒内不向服务器提交信息,就算是退出
详细点好么,我是新手来着
junlinfushi 2014-01-13
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引用 1 楼 liuchaolin 的回复:
只要30秒内不向服务器提交信息,就算是退出
+1
md5e 2014-01-13
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只要30秒内不向服务器提交信息,就算是退出
内容概要:本文研究了基于Q-Learning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,旨在提升其在复杂海洋环境下的控制性能。通过建立AUV的动力学模型,将Q-Learning算法与传统PID控制相结合,实现控制器参数的在线自适应优化,有效增强了系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。研究采用Matlab进行仿真验证,结果表明该方法在轨迹跟踪与姿态控制方面具有优越表现,为水下机器人智能控制提供了可行的技术路径与理论支持。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习或水下机器人建模背景,从事相关科研工作的研究人员、高校研究生及工程技术开发者。; 使用场景及目标:①应用于高精度、强鲁棒性的水下机器人运动控制系统设计;②开展智能PID控制器在非线性、时变系统中的参数自整定研究;③作为强化学习在复杂工业控制场景中落地的典型案例参考,推动算法与工程实践融合。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真实验,重点剖析Q-Learning与PID融合的架构设计、奖励函数设定及参数收敛过程,可进一步拓展至与其他智能优化算法(如DQN、Actor-Critic)的对比研究,深化对自适应控制机制的理解。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Matlab 被视为一种功能卓越的编程平台,特别是在数值运算和数据分析方面展现出广泛的应用价值。在应对多元非线性回归的挑战时,Matlab 拥备多种工具和函数,支持用户对复杂的数据进行构建模型和适配。本指南将重点阐释在 Matlab 环境下如何执行多元非线性回归分析。 我们需要掌握三种关键的回归指令: 1. `polyfit(x,y,n)`:此函数适用于拟合一元幂函数,能够导出一个多项式模型。例如,若知晓数据呈现二次函数形态,可选择`n=2`来适配一个二次曲线。 2. `regress(y,x)`:这是一个多元线性回归指令,能够处理多个自变量对因变量的影响。即便数据并非完全呈现线性特征,该函数也能提供一个线性近似。 3. `nlinfit(x,y,’fun’,beta0)`:这是最为通用的非线性回归指令,适用于适配任何类型的函数,无论是一元或多元,前提是用户能够定义函数形式(`fun`参数)。 回归分析的核心在于寻找一组最优的系数,使得模型能够最恰当地描述数据。这通常涉及选择一个合适的函数形态,随后通过最小化误差平方和来估算系数。在Matlab中,`regress`指令主要用于处理线性模型,而`nlinfit`则处理更为复杂的非线性模型。 对于多元线性回归模型,我们可以用如下形式进行表述: \[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \cdots + \beta_px_p + \epsilon \] 其中,\( y \)是因变量,\( x_1, x_2, \ldots, x_p \)是自变量,\( \beta_0, \beta_1, ...

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