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

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。

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

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

一，cookie和session的区别 cookie在客户的浏览器上，session存在服务器上 cookie是不安全的，且有失效时间 session是在cookie的基础上，服务端设置session时会向浏览器发送设置一个设置cookie的请求，这个cookie包括session的id当访问服务端时带上这个session_id就可以获取到用户保存在服务端对应的session 二，爬虫处理cookie和session 带上cookie和session的好处： 能够请求到登录后的界面  带上cookie和session的弊端： 一个cookie和session往往和一个用户对应，访问太快容易被

主要介绍了nginx tomcat负载均衡 使用redis session共享,有兴趣的同学可以了解一下。

前端微信小程序获取code，后台使用asp获取session_key和openid；然后结合iv和encryptedData解密出微信用户手机号码【操作步骤】第1步：wx.login获取code第2步：传递code到服务器，获取session_key和openid第3步：参考官方文档getPhoneNumber，获取iv和encryptedData第4步：解密返回数据，获取手机号码

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