javaweb防盗链实现

时间: 2023-11-22 13:45:33 浏览: 73
在JavaWeb中,防盗链是指通过一些技术手段,防止其他网站直接链接到本站的资源,从而保护本站的资源不被盗用。常见的防盗链技术包括:HTTP Referer检查、加密URL、动态生成图片等。其中,HTTP Referer检查是最常用的一种方法。具体实现方法可以通过在web.xml中配置Filter或者在JSP页面中嵌入Java代码实现。在JSP页面中嵌入Java代码实现防盗链的方法可以使用<exec:ref/>代替嵌套在JSP文件中的Java代码,从而简化页面布局,使繁琐的Java代码从JSP页面中消失。同时,也可以通过创建RefTag类并继承SimpleTagSupport类,覆盖父类的doTag()方法来实现防盗链。在doTag()方法中,需要获取request对象和response对象,然后通过request.getHeader("Referer")方法获取请求头中Referer字段中的内容,判断是否是合法的请求,如果不合法则重定向到合法主页并返回,不显示余下的内容。
相关问题

javaweb数据库链接语句

在JavaWeb中,连接数据库的语句通常使用JDBC(Java Database Connectivity)来实现。以下是一个示例的数据库连接语句: ```java import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.SQLException; public class DatabaseConnection { public static void main(String[] args) { // 数据库连接信息 String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase"; // 数据库URL String username = "root"; // 数据库用户名 String password = "password"; // 数据库密码 try { // 加载数据库驱动 Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); // 建立数据库连接 Connection conn = DriverManager.getConnection(url, username, password); // 进行数据库操作... // 关闭数据库连接 conn.close(); } catch (ClassNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } } ```

javaweb项目功能实现

JavaWeb 项目可以实现以下功能: 1. 用户管理:用户可以注册、登录、修改个人信息以及找回密码等操作。 2. 权限管理:管理员可以设置用户的权限,包括访问权限、操作权限等。 3. 商品管理:管理员可以添加、编辑、删除商品,用户可以浏览、筛选商品。 4. 购物车管理:用户可以将商品添加到购物车,修改购物车中商品的数量、删除商品等。 5. 订单管理:用户可以提交订单,管理员可以查看、处理订单,系统可以生成订单号、计算订单金额等。 6. 支付管理:系统可以支持多种支付方式,比如支付宝、微信支付等。 7. 物流管理:系统可以查询订单的物流信息,包括发货状态、物流公司、物流单号等。 8. 评价管理:用户可以对已购买的商品进行评价,系统可以展示商品评分、评价内容等。 以上是 JavaWeb 项目的基本功能,当然,还可以根据实际需求进行扩展和优化。也可以使用框架,比如 Spring、SpringMVC、MyBatis 等来简化开发。

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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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