Web应用程序中多个会话冲突,怎么解决(在线等QQ:23917101)?

.NET技术 > C# [问题点数:60分,结帖人caozping]
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蓝花 2003年9月 .NET技术大版内专家分月排行榜第三
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2019最新Web前端经典面试试题及答案-史上最全前端面试题(含答案)

近期总结一一些面试题 都是企业的面试题笔记题 感觉薪资10k下的都会出笔试题 ...同时分享一自己录制的CSS3动画特效经典案例【推荐教程】--后期会更新vue框架 微信小程序等内容。 https://ke.qq.com/cou...

Flask Web开发:基于Python的Web应用开发实战

《Flask Web开发:基于Python的Web应用开发实战》           虽然简单的网站(Flask+Python+SAE)已经上线,但只是入门。开发大型网站,系统地学习一遍还是有必要的。 20161018: 实际应用网站上线,实现...

Flask之旅《Flask Web开发:基于Python的Web应用开发实战》学习笔记

Flask 搭建博客网站 用户自定义头像 数据库模型,自动产生EER

[网络安全自学篇] 四十八.Cracer第八期——(1)安全术语、Web渗透流程、Windows基础、注册表及黑客常用DOS...

这是作者的网络安全自学教程系列,主要是关于安全工具和...本文将分享另一主题——Cracer教程,第一篇文章将详细讲解安全术语、Web渗透流程和Windows基础、注册表及黑客常用DOS命令。基础性文章,希望对您有所帮助。

Web页面或app前端页面之Java Web的JSP、Servlet、Cookie、Session技术小结

Java Web学习,掌握JSP、Servlet、Cookie、Session内容,使用JSTL进行数据展示完成实际应用。 2.3.1 XML基础 XML的用途、语法规则、语义约束、如何解析XML,以及XPath表达式内容。 内容: XML是什么? XML与...

QQBot:基于SmartQQ协议的QQ机器人

qqbot 是一用 python 实现的、基于腾讯 SmartQQ 协议的 QQ 机器人框架,可运行在 Linux 、 Windows 和 Mac OSX 平台下。 本项目 github 地址: https://github.com/pandolia/qqbot 你可以通过扩展 qqbot 来实现...

聊天主题:高性能的Web应用程序开发

本期嘉宾:郭红俊(ghj1976),孟宪会(孟子E章) ,刘如鸿(策划编辑)聊天主题:高性能的Web应用程序开发 嘉宾[主持人]: 各位网友大家下午好!欢迎大家到CSDN嘉宾聊天室。[2004-10-21 13:39:00]嘉宾[主持人]: 今天我们...

qq临时会话组件_临时组件,第1部分

关于本系列 ... 在本系列文章 ,... 组件模型是任何编程平台的重要组成部分,因为它们提供了一组标准的UI元素和用于构建更组件的基础结构。 HTML5是一项相对较年轻的技术,具有一组甚至更年轻的规范,旨在规...

高性能的Web应用程序开发

本期嘉宾:,郭红俊(ghj1976),刘如鸿,孟宪会(孟子E章),主持人,聊天话题:高性能的Web应用程序开发 查看聊天记录 嘉宾发言区 问:B/S应用怎样权衡客户端代码与服务器端代码,以提高性能呢?[2004-10-21 15:48:00...

三种移动APP(应用程序)开发方式比较

Native APP 指的是原生程序,一般依托于操作系统,有很强的交互,是一完整的App,可拓展性强,需要用户下载安装使用。(简单来说,原生应用是特别为某种操作系统开发的,比如iOS、Android、黑莓等等,它们是在各自...

Web基础:HTTP协议基础

1、超文本传输协议(HTTP)是一种分布式、合作式超媒体信息系统,是互联网上...3、HTTP是一个应用层协议,由请求和响应构成,是一标准的客户端服务器模型。HTTP是一种无状态的协议(同一客户端的这次请求和上次...

Web安全-XSS

XSS两条件 用户的输入作为html进行显示或直接在JS进行处理 未对用户的输入进行校验、编码 XSS分类 反射XSS(Reflected XSS,非持久型) 引用Webgoat上图 ,比较清晰。 恶意用户发现xss注入点,构造包含恶意...

《Flask Web开发——基于Python的Web应用开发实践》一字一句上机实践(上)

学习Python也有一半月时间了,学到现在感觉还是初步入门阶段,如果不借助网上Demo资源,几乎不能自己写出相关称心的东西。目前感觉自己还是有点失败啊,学的太慢了点。主要感觉还是自己刚开始学习时有点浮躁,一.....

2013年工作遇到的20问题:261-280

有几是第1次遇到,大部分都解决了,挺给力的。 个别问题,可能难以找到根本原因。 有兴趣的,来瞧瞧吧! 261.字符串处理最常见的bug。不能仅仅判断是否为null,字符串索引是否越界需要判断。 private void ...

web安全防范

web安全 安全永远是产品的最基础需求 这里总结几种常见攻击与防范 一.XSS XSS,跨站脚本攻击,原理是恶意攻击者往 Web 页面里插入恶意可执行网页脚本代码,当用户浏览该页之时,嵌入其中 Web 里面的...

美团点评校招笔试题

因为UDP要达到TCP的功能就必须实现拥塞控制的功能,而且是在路由之间实现,这在底层明显是做不到拥塞控制的,在应用层也是做不到的,因为应用层之间和应用程序挂钩,一般只能操控主机的程序,而表示层是处理所有与数据...

qq空间登陆 cookie_想和面试官扯皮?看完这篇 Session、Cookie、Token你就没问题了...

Cookie 和 SessionHTTP 协议是一种无状态协议,即每次服务端接收到客户端的...Session 是什么客户端请求服务端,服务端会为这次请求开辟一块内存空间,这对象便是 Session 对象,存储结构为 ConcurrentHashMap。Se...

Web开发之JWT应用

文章目录前言一、Token1. API 鉴权2. Token 的优势3. Token 的种类二、JWT 的组成和优势1. 组成头部(header)载荷(Payload)签名(Signature)2. 使用3. 相对于一般 token 的优点无状态编码数据三、JWT 的安全问题...

vb web客户端发送数据给winfrom服务端添加使用http_看阿里技术官谈:为什么说Java程序员到了不得不掌握HTTP...

1:了解Http协议,可以了解Web应用程序前后端的交互2:可以模仿Http的post和get的请求方式,写一类似HttpClient的工具,然后爬虫。3:可以自己写一浏览器,对于深入浏览器原理很有帮助。4:可以替代Webservice和...

Spring Boot干货系列:(五)开发Web应用之JSP篇

前言  上一篇介绍了Spring Boot使用Thymeleaf... 先来看看整体的框架结构,跟前面介绍Thymeleaf的时候差不多,只是了webapp这用来存放jsp的目录,静态资源还是放在resources的static下面。   引入依赖 ...

Python web框架flask

认识Flask Flask: Flask相对于Django而言是轻量级的Web框架。和Django不同,Flask轻巧、简洁,通过定制第三方扩展来实现具体功能...Flask作为Web框架,它的作用主要是为了开发Web应用程序。那么我们首先来了解下Web...

23 Flask mega-tutorial 第23章应用程序编程接口(API)

如需转载请注明出处。 win10 64位、Python 3.6.3、Notepad++、Chrome 67.0.3396.99(正式版本)(64 位) 注:作者编写时间2018-05-09,linux、python 3.5.2 以下内容均是加入自己的理解与增删,以...如何使用应用...

Java面试题全集(下)

这部分主要是开源Java EE框架方面的内容,包括Hibernate、MyBatis、Spring、Spring MVC,...此外,这篇文章还对企业应用架构、大型网站架构和应用服务器优化内容进行了简单的探讨,这些内容相信对面试会很有帮助。

第六章 应用

这里写自定义目录标题6.1 网络应用模型6.1.1客户服务器模式6.1.2 P2P模型(对等式)6.2 DNS系统6.2.1 层次域名空间6.2.2 域名服务器1.根域名服务器2.顶级域名服务器3.授权域名服务器4.本地域名服务器6.2.3 域名解析...

qq空间登陆 cookie_看完这篇 Session、Cookie、Token,和面试官扯皮就没问题了

Cookie 和 SessionHTTP 协议是一种无状态协议,即每次服务端接收到客户端的...Session 是什么客户端请求服务端,服务端会为这次请求开辟一块内存空间,这对象便是 Session 对象,存储结构为 ConcurrentHashMap。Se...

零碎知识

开发1.1 字符串连接(java)1.2 servlet container与server1.3 控制反转和依赖注入1.4 类加载器和classpath1.5 装箱和拆箱1.6 子类方法的异常抛出1.7 tomcat的默认web应用1.8 override覆盖、overload重载、hide隐藏...

Web总结:用户认证

前言 用户认证就是判断一用户是否为合法用户的过程。 目前用户认证大都是基于Cookie、Session实现的。...应用场景 注册、登陆几乎是所有Web站点都具备的两功能。 以商城系统为例,用户输入登录名、密码...

qq空间登陆 cookie_把这篇 Session、Cookie、Token看完,和面试官随便谈人生

先看大纲:Cookie 和 SessionHTTP 协议是一种无状态协议,即每次服务端接收到...Session 是什么客户端请求服务端,服务端会为这次请求开辟一块内存空间,这对象便是 Session 对象,存储结构为 ConcurrentHashM...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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微信小程序源码,包含:图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。

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