1.JSESSIONID 和Cookie的区别与联系
2.Laravel Session 源码解析
3.TensorFlow 源码大坑(2) Session
4.DSIN 深度 Session 兴趣网络介绍及源码剖析
5.探索TensorFlow核心组件系列之Session的码原运行源码分析

JSESSIONID 和Cookie的区别与联系

       åœ¨web service中，谈到保存上下文机制或者记录用户登录情况等等，就需要谈到2中不同的技术，SESSION和COOKIE，下面为SESSION和COOKIE的区别和联系：

1. SESSION：

       session是针对每一个用户的，变量的值保存在服务器端，通过SessionID来区分不同的客户，session是以Cookie或URL重写为基础。默认使用Cookie来实现，系统会创造一个名为JSESSIONID的输出Cookie，或称为"Session Cookie"，以区别Persistent Cookies(通常所说的Cookie).Session Cookie是存储在浏览器中，并不是写在硬盘上的，但是把浏览器的Cookie禁止后，使用response对象的encodeURL或encodeRedirectURL方法编码URL，WEB服务器会采URL重写的方式传递Sessionid，用户就可以在地址栏看到jsessionid=AJHGHKHUUTY之类的字符串。

       é€šå¸¸Session Cookie是不能跨窗口使用，当用户新开了一个浏览器进入相同的页面时，系统会赋予用户一个新的SessionID，这样信息共享的目的就达不到，此时可以把SessionID保存在Persistent Cookie中，然后再新的窗口中读出来，就可以得到上一个窗口的SessionID了，这样通过Session Cookie和Persistent Cookie的结合，实现了跨窗口的会话跟踪。

session的工作原理

       å°±session的实现而言，好像是这样的：

       (1)当有Session启动时，服务器生成一个唯一值，称为SessionID（好像是通过取进程ID的方式取得的）

       (2)然后，服务器开辟一块内存，对应于该SessionID。

       (3)服务器再将该SessionID写入浏览器的cookie(一些在网页的源代码中有所体现)。

       (4)服务器内有一进程，监视所有Session的活动状况，如果有Session超时或是主动关闭，服务器就释放该内存块。

       (5)当浏览器连入IIS(服务器)时并请求的ASP(脚本语言)内用到Session时，IIS(服务器)就读浏览器Cookie中的SessionID。

       (6)然后，服务检查该SessionID所对应的内存是否有效。

       (7)如果有效，就读出内存中的值。

       (8)如果无效，就建立新的Session。

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       (1)在大浏览量的网站，Session并不保险，我们过去的网站就经常碰到存在Session中得值不正确(可能出现重复的Session ID)。

       (2)Session ID不能从硬盘上的Cookie文件获得，如果想在客户端获知自己的Session ID，只能通过JavaScript来读取。

2.COOKIE

       æ‰€è°“Cookie，只是一条极为短小的信息，它能够被网站自动地文本方式放置在一台电脑的硬盘中。通过Cookie，网站可以识别你是第一次访问，或是又一次访问它。网站还可以利用Cookie了解你对哪些内容感兴趣，收集与用户有关的信息，例如记录自动登录的时间限制，记录用户名，投票仅一次的限制等等。在你浏览某些网站的时，网站的程序会在你不知不自觉中将一个小的Cookie(作为一个文本文件)存储在你的硬盘中。如果你想知道自己电脑里都有什么样的Cookie，那么请在Windows目录下寻找Cookie的文件夹。

       åŽ»é™¤Cookie

       å¦‚果你不想在电脑里存储Cookie，可以改变浏览器的设置。具体方法如下(以IE为例)：

       å¯åŠ¨IE，找到“工具/Internet 选项/安全/自定义级别”，这时你就可以看到如何处理Cookie的不同选项了。这种方法适用于IE 5.0以上的版本。

Laravel Session 源码解析

       Laravel的Session服务是为了解决HTTP协议的无状态性问题，通过在客户端和服务器之间共享用户数据。码原Session的码原核心是Session Manager，它负责管理各种后台驱动程序的码原创建和访问。SessionServiceProvider在框架启动时注册Session服务，码原其中包括SessionManager、码原小程序源码赚钱SessionHandler和StartSession中间件的码原创建。

       SessionManager通过创建器实例化不同的码原驱动器，如文件、码原数据库或Redis等，码原这些驱动器通过SessionHandler统一访问数据存储。码原开发者通过Session门面或$request->session()调用的码原session方法，实际上是码原通过SessionManager转发给对应的驱动器执行相应的操作。

       数据的码原加载和持久化由StartSession中间件处理。在每次请求进入时，码原它会启动Session，设置session id到客户端的nt4源码Cookie中，若使用CookieSessionHandler，还会将session数据存入Cookie。响应发送后，非CookieSessionHandler的驱动器会在terminate方法中进行数据持久化，但具体原因可能在Cookie服务的源码中能找到答案。

       整个Session机制确保了用户状态在请求间的连续性，但具体实现细节涉及StartSession中间件的配置和驱动器的交互。更多深入的源码分析，可参考系列文章。

TensorFlow 源码大坑(2) Session

       深入探讨TensorFlow源码中的Session机制，揭示其运行机制和复杂性。从Python和C++两端的Session API入手，解析其调用栈，解析内部工作流程。Python端的tf.Session().run()方法，通过初始化调用栈，网贷分销源码实现计算图的执行。C++端的ClientSession.run()同样展示了Session运行机制，揭示了底层实现细节。对比之下，DirectSession作为Session的基类，展示了如何构建Executor并具体运行计算图，为理解TensorFlow的高效计算逻辑提供了深入视角。

       深入解析Python端tf.Session().run()方法的调用栈，揭示了其如何通过初始化调用栈来执行计算图的全过程。从创建Session到调用run方法，每一次调用都紧锣密鼓地执行一系列操作，确保计算图能够正确运行，这使得理解TensorFlow的执行流程变得清晰。

       同时，C++端的ClientSession.run()方法提供了另一种视角，展示了Session运行机制在底层语言中的拼多多源码骗局实现。通过对比Python和C++端的实现，可以更深入地理解TensorFlow在不同环境下的兼容性和性能优化。

       DirectSession作为Session的基类，展示了如何构建Executor并具体运行计算图。通过分析DirectSession的run方法和构建过程，可以理解TensorFlow在执行计算图时的灵活性和高效性，以及如何通过Executor优化计算流程。

       总之，深入研究TensorFlow源码中的Session机制，不仅能够揭示其复杂性，还能为开发者提供优化计算图执行流程、提升模型训练效率的策略，是理解TensorFlow内核机制的关键。

DSIN 深度 Session 兴趣网络介绍及源码剖析

       本文旨在深入剖析DSIN深度Session兴趣网络的基本原理与源码实现。DSIN网络专为用户历史行为序列建模，旨在捕捉用户兴趣的小猪小程序 源码动态变化。核心亮点在于对用户行为序列进行Session划分，通过Session Interest Extractor Layer、Session Interest Interacting Layer、以及Session Interest Activating Layer三个核心组件，更好地理解用户在不同Session内的兴趣差异与演进。

       DSIN网络结构复杂，分为三个部分进行详细介绍。Session划分层对用户历史行为按照时间顺序进行合理分组，形成多个Session。Session兴趣提取层应用multi-head self-attention机制，捕获Session内部行为之间的内在关系。此外，引入Bias Encoding增强对Session内行为顺序的理解。Session兴趣交互层采用Bi-LSTM模型，探索Session兴趣间的动态变化与演进。最后，Session兴趣激活层通过Attention机制，量化目标商品与各Session兴趣之间的相关性。

       源码分析部分，代码主要处理了数据集Ad Display/Click Data on Taobao.com，并实现了DSIN网络从数据预处理、模型构建到训练的全过程。数据预处理涉及用户采样、行为编码、Session划分等步骤，确保数据符合模型需求。模型训练代码遵循规范，采用binary_crossentropy损失函数与adagrad优化方法，准确捕捉用户兴趣模式。

       通过DSIN网络的实现，能够有效预测用户对特定商品的点击概率，为个性化推荐系统提供强有力的支持。在代码层面的深入解析，有助于理解DSIN网络如何在实际应用中发挥作用，以及如何通过优化网络结构与参数，提升推荐系统的性能。

探索TensorFlow核心组件系列之Session的运行源码分析

       TensorFlow作为一个前后端分离的计算框架，旨在实现前端在任何设备、任何位置上使用API构建模型，而不受硬件资源限制。那么，TensorFlow是如何建立前后端的连接呢？在这一过程中，Session起着关键桥梁作用，它连接前后端通道，并通过session.run()触发计算，将前端的计算图转化为graphdef pb格式发送至后端。后端接收此格式，将计算图重建、剪枝、分裂，并分配到设备上，最终在多个Executor上执行计算。

       Session管理着计算图、变量、队列、锁、设备和内存等多种资源，确保资源安全、高效地使用。在Session生命周期中，包含创建、运行、关闭和销毁四个阶段，确保模型运行的正确性和效率。

       在Session创建时，使用BaseSession初始化，通过调用TF_NewSessionRef创建实例。此过程涉及确定图实例、判断混合精度设置以及创建Session。在分布式框架中，Python通过swig自动生成的函数符号映射关系调用C++层实现。

       Session运行主要通过session.run()触发，该方法在BaseSession的run()中实现，涉及创建fetch处理器、获取最终fetches和targets，调用_do_run方法启动计算，并输出结果。在本地模式下，Session初始化会生成DirectSession对象。

       综上所述，Session在TensorFlow架构中扮演着核心角色，连接前后端，管理资源，并确保模型高效、安全地运行。