java http会话技术详解

时间: 2023-10-15 14:02:55 浏览: 50
在Java中,会话技术是一种用于跨请求保持状态的技术。在Web应用程序中,HTTP协议是最常用的协议,因此Java中的会话技术主要是基于HTTP协议的。 下面是Java中常用的三种HTTP会话技术: 1. Cookie:Cookie是一种存储在客户端的小文件,它可以在客户端和服务器之间传递数据。在Java中,可以使用javax.servlet.http.Cookie类来创建和操作Cookie。通过设置Cookie的过期时间,可以实现会话的持久化。 2. HttpSession:HttpSession是一种在服务器端存储会话状态的技术。在Java中,可以使用javax.servlet.http.HttpSession接口来创建和操作会话。通过在客户端浏览器中存储一个唯一的会话标识符,可以实现跨请求的会话状态保持。 3. URL重写:URL重写是一种将会话标识符添加到URL中的技术。在Java中,可以使用HttpServletResponse.encodeURL()方法将会话标识符添加到URL中。这种技术需要客户端浏览器支持JavaScript,并且会导致URL变得比较长。 这三种会话技术都有各自的优缺点,根据具体的应用场景选择合适的技术。在实际应用中,也可以将它们结合起来使用,以实现更灵活的会话管理。
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java mqtt协议详解

MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)是一个轻量级的消息传输协议,专门为物联网设备设计。它采用发布-订阅模式进行消息传递,具有简单、高效、可靠的特点。 MQTT协议的核心概念包括以下几个部分: 1. 代理(Broker):MQTT代理是消息传递的中间件,负责接收和转发消息。它可以是一个独立的服务器,也可以嵌入到设备中。 2. 主题(Topic):主题是MQTT中消息路由的关键。发布者(Publisher)将消息发布到一个或多个主题上,订阅者(Subscriber)通过订阅一个或多个主题来接收消息。 3. 发布者(Publisher):发布者负责向代理发送消息,并指定一个或多个主题。 4. 订阅者(Subscriber):订阅者通过订阅一个或多个主题来接收消息。 5. 消息质量等级(QoS):MQTT支持三个消息质量等级:0、1和2。等级0表示至多一次的传输;等级1表示至少一次的传输;等级2表示只有一次的传输。 具体的协议流程如下: 1. MQTT客户端连接到代理并建立会话。 2. 客户端可以选择订阅一个或多个主题,也可以发布消息到一个或多个主题。 3. 当有新的消息发布到已订阅的主题时,代理会将消息传递给相应的订阅者。 4. 如果消息具有QoS等级1或2,客户端会向代理发送确认消息,以确保消息传递的可靠性。 总结来说,MQTT是一种轻量级、简单、高效的消息传输协议,适用于物联网设备之间的通信。它的设计目标是尽可能减小网络带宽和存储开销,以适应资源受限的设备。

java spring scope_Spring bean scope 详解

在Java Spring框架中,Bean是一种被管理的对象,Spring容器负责创建、管理和销毁这些对象。Bean的作用域(scope)定义了Bean实例的生命周期以及在Spring容器中的可见性。 Spring框架提供了以下五种Bean作用域: 1. singleton:默认的作用域,Spring容器中只存在一个Bean实例,每次请求都返回同一个Bean实例。 2. prototype:每次请求都创建一个新的Bean实例,Spring容器不负责维护Bean实例的生命周期,由用户自行管理。 3. request:每次HTTP请求都创建一个新的Bean实例,Bean实例的生命周期与HTTP请求的生命周期相同,即在同一个HTTP请求中多次请求同一个Bean实例。 4. session:每次HTTP会话都创建一个新的Bean实例,Bean实例的生命周期与HTTP会话的生命周期相同,即在同一个会话中多次请求同一个Bean实例。 5. global session:在基于portlet的Web应用中才有意义,每个portlet应用都有一个全局session,每个portlet应用都共享同一个Bean实例。 使用不同的Bean作用域可以更好地控制Bean实例的生命周期和可见性,提高应用程序的性能和灵活性。在实际开发中,要根据具体的业务需求选择合适的作用域。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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