本文实例为大家分享了jsp cookie+session实现简易自动登录的具体代码,供大家参考,具体内容如下 关闭浏览器只会使存储在客户端浏览器内存中的session cookie失效,不会使服务器端的session对象失效。 如果设置了过期时间,浏览器就会把cookie保存到硬盘上,关闭后再次打开浏览器,这些cookie依然有效直到超过设定的过期时间。 login.jsp <%@ page language=java contentType=text/html; charset=UTF-8 pageEncoding=UTF-8%> <!DOCTYPE html> <html
2021-12-31 11:20:31 47KB c cookie ie
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源码参考,欢迎下载
2021-12-30 17:05:10 387KB tomcat
Spring Session + redis实现session共享
2021-12-29 22:36:31 14.95MB Spring Session + redis
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主要为大家详细介绍了如何利用JSP session对象保持住登录状态,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2021-12-28 19:47:48 71KB JSP session 登录
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spring-data-jpa-neo4j-redis-session 在Web App中使用Spring Data Neo4j和Spring Data JPA一起进行Spring Boot的演示Web项目 依存关系 Spring Data JPA Spring数据Neo4j Spring Boot 2.0.3。发布 Neo4j图形数据库3.1.x H2 SQL数据库1.4.x PostgreSQL数据库10.0.x 开始申请 只需做: ./mvnw -Pdevelopment -Dspring.profiles.active=development clean spring-boot:run 或用于JPA的独立Neo4J服务器和PostgreSQL 10服务器: ./mvnw-e -Pproduction -Dspring.profiles.active=productio
2021-12-28 18:50:16 193KB Java
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前言 微信小程序的运行环境不是在浏览器下运行的。所以不能以cookie来维护登录态。下面我就来说说我根据官方给出的方法来写出的维护登录态的方法吧。 一、登录态维护 官方的文档地址:https://mp.weixin.qq.com/debug/wxadoc/dev/api/api-login.html#wxloginobject 通过 wx.login() 获取到用户登录态之后,需要维护登录态。开发者要注意不应该直接把 session_key、openid 等字段作为用户的标识或者 session 的标识,而应该自己派发一个 session 登录态(请参考登录时序图)。对于开发者自己生成的 se
2021-12-28 17:10:47 113KB session 微信 微信小程序
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免安装。自己先创建一个session,找到该文件的配置文件(.ini),将其复制过来,放到程序目录底下,再将创建的设备清单IP放置到device info.txt文件中,第一列为设备名称,第二列为IP,以制表符或空格分割,然后运行程序,就可以批量创建session了,再把session放置到crt config目录即可。
Session Buddy插件安装包,原为crx格式,改为rar格式。 Session Buddy是一款可以帮助用户查看、新增、编辑当前网站Session状态的Chrome插件,用户可以利用该插件保存网站当前的状态以便在关闭Chrome或关闭计算机后恢复。
2021-12-28 01:53:49 875KB Google Chrome
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本案例中 使用maven 搭建spring boot 基本案例 其中实现了 用户登录功能,实现Filter 和 拦截器两种方式 来过滤session登录,后续会使用token方式,请大家关注
2021-12-26 21:52:28 45.24MB Spring Boot java 拦截器
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图2.4深层网络训练过程 Fig。2.4 Training Procedure of Deep Networks 无监督特征学习能够很好地提取样本的特征,但为了实现分类还需要将提取的特征 输入到分类器中进行分类。为了适应分类的要求,Hinton等【25J将无监督的特征提取方法 与Soffmax分类器相结合,提出了一种深层分类网络,即深度信念网络(Deep Belief Network,DBN),具体内容在文章3.3.2中介绍说明。 2.2深层卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)网络是一种有监督的深层网络 模型,是当前模式识别领域主要流行的网络结构之一。一个典型的CNN网络模型往往 由卷积层(包含非线性激活)和池化层(下采样层)交替组成,使提取的特征图像尺寸 逐渐减小、特征图像层数逐渐增加,然后再以若干层全连接的形式连接网络,最后通过 分类器对提取的特征进行分类【3引,其结构简图如图2.5所示。在训练CNN网络时直接 以图像的数据矩阵输入到CNN网络,保留了图像各相素点之间的空间位置关系。在训 练过程中,CNN网络逐层对图像的特征进行提取、对不同模式进行分类。 万方数据
2021-12-24 17:38:57 7.4MB AI
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