CGI（Common Gateway Interface，通用网关接口 ），描述了服务器和客户端请求处理程序（通常就是浏览器）之间传输数据的一种标准。 它最初是在1993年由NCSA（美国国家超级电脑应用中心）为NCSA HTTPd Web服务器开发...

一、CGI介绍 CGI（Common Gateway Interface），即通用...CGI是Web服务器运行时，调用外部应用程序（即CGI程序）的规范，CGI规范允许Web服务器执行外部程序，并将它们的输出发送给Web浏览器，CGI将Web的一组简单的静...

CGI 早期的Web服务器，只能响应浏览器发来的HTTP静态资源的请求，并将存储在服务器中的静态资源返回给浏览器。随着Web技术的发展，逐渐出现了动态技术，但是Web服务器并不能够直接运行动态脚本，为了解决Web服务器...

我的form表单能在网页上显示，当我输入数值点提交的时候，就会出错，也就是不能连接到我的CGI处理程序上。把form表单里带url连接"http://127.0.0.1:8080/cgi-bin/multi.cgi"，输入到网址栏能够打开,并且能够运行。...

通过CGI接口，Web服务器就能够获取客户端提交的信息，转交给服务器端的CGI程序进行处理，最后返回结果给客户端。 组成CGI通信系统的是两部分：一部分是html页面，就是在用户端浏览器上显示的页面。另一部分则是运行...

JavaWeb

CGI CGI即通用网关接口(Common Gateway Interface)，是外部应用程序（CGI程序）与Web服务器之间的接口标准，是在CGI程序和Web服务器之间传递信息的规程。CGI规范允许Web服务器执行外部程序，并将它们的输出发送给...

CGI与FastCGI 当我们在谈到cgi的时候，我们在讨论什么 　 　最早的Web服务器简单地响应浏览器发来的HTTP请求，并将存储在服务器上的HTML文件返回给浏览器，也就是静态html。事物总是不 断发展，网站也越来越...

Servlet被服务器实例化后，容器运行其init方法，请求到达时运行其service方法，service方法自动派遣运行与请求对应的doXXX方法（doGet，doPost）等，当服务器决定将实例销毁的时候调用其destroy方法。 Servlet处于...

C#基础教程-c#实例教程，适合初学者。 第一章 C#语言基础 本章介绍C#语言的基础知识，希望具有C语言的读者能够基本掌握C#语言，并以此为基础，能够进一步学习用C#语言编写window应用程序和Web应用程序。...

HTTP服务器

CGI 协议1.1 特点1.2 CGI脚本工作流程1.3 实现原理1.3.1 CGI 接口标准1.3.2 CGI程序实现CGI 数据输出1.3.3 注意事项CGI请求CGI响应2. zjhttp 代码详解2.1 C 与Linux 函数2.2 Windows API 编程`CreateProcess`简单...

CGI接口原理及实现　CGI接口原理及实现（2012-12-7 Over）　 ...　2.CGI功能：　绝大多数的CGI程序被用来解释处理来自表单的输入信息，并在服务器产生相应的处理，或将相应的信息反馈给浏览器。CGI程序使网页

当我们在谈到cgi的时候，我们在讨论什么　最早的Web服务器简单地响应浏览器发来的HTTP请求，并将存储在服务器上的HTML文件返回给浏览器，也就是静态html。事物总是不断发展，网站也越来越复杂，所以出现动态技术。...

原文地址：HTTP协议详解（真的... ...它于1990年提出，经过几年的使用与发展，得到不断地完善和扩展。目前在WWW中使用的是HTTP/1.0的第六版，HTTP/1.1的规范化工作正在进行之中，而且HTTP-NG(Next Generation of HTTP)

Servlet被服务器实例化后，容器运行其init方法，请求到达时运行其service方法，service方法自动派遣运行与请求对应的doXXX方法（doGet，doPost）等，当服务器决定将实例销毁的时候调用其destroy方法。 serv...

一 CGI CGI定义 最早的Web服务器简单地响应浏览器发来的HTTP请求，并将存储在服务器上的HTML文件返回给浏览器，也就是静态html。事物总是不断发展，网站也越来越复杂，所以出现动态技术。但是服务器并不能直接运行...

本系列文章是作者暑假给学生进行实训分享的笔记，主要介绍MyEclipse环境下JSP网站开发，包括JAVA基础、网页布局、数据库基础、Servlet、前端后台数据库交互、DAO等知识。 本篇文章开始讲解MyEclipse环境下创建JSP...

博主在完成一个Web服务器的项目时，遇到了一问题：当浏览器请求服务器上的资源不是静态页面，而是可执行程序时，服务器该如何处理呢？之后，博主在网上查阅了一些资料得知，当浏览器请求的资源不是静态网页，而是...

当我们在谈到cgi的时候，我们在讨论什么 　 　最早的Web服务器简单地响应浏览器发来的HTTP请求，并将存储在服务器上的HTML文件返回给浏览器，也就是静态html。事物总是不 断发展，网站也越来越复杂，所以出现动态...

一、CGI 概述 二、Web 服务器与 CGI 程序交互 1、处理步骤 2、环境变量 三、GET 与 POST 1、GET 方法 2、POST 方法 3、GET 与 POST 的区别 四、CGI 实现 1、从服务器获取数据 2、URL 编码 3、CGI 数据输出 五...

通过CGI接口，Web服务器就能够获取客户端提交的信息，转交给服务器端的CGI程序进行处理，最后返回结果给客户端。 组成CGI通信系统的是两部分：一部分是html页面，就是在用户端浏览器上显示的页面。另一部分则是运行...

文章目录CGI的出现CGICGI通信模型准备阶段执行阶段输出阶段环境变量URL编码CGI输出配置Apache使用CGICGI程序CGI的问题 CGI的出现 CGI算是一门古老的技术，它是在上个世纪90年代出现的，在当时Web只有静态网站的情况...

Claymore-Dual-Miner：下载以太坊矿工（2020年更新）

HTML5中定义了WebSocket规范，该规范使得能够实现在浏览器端和服务器端通过WebSocket协议进行双向通信，运用Java语言和Tomcat的WebSocket实现作为服务端，实现一个聊天室的搭建。 运用Java语言和Tomcat的WebSocket实现作为服务端，快速实现一个聊天室的搭建。

掌握C语言数据类型，printf,scanf函数，运算符，if语句，switch语句，for,while,do...while循环语句；常用数学函数应用；一维数组，多维数组，查找和常用排序算法，结构体与指针，自定义函数的定义与使用，函数的实参与形参；用户图形界面，大量的上课习题，深入浅出的详细讲解，结合开发贪吃蛇游戏实战项目，能达到精通C语言的目标。 掌握C语言数据类型，printf,scanf函数，运算符，if语句，switch语句，for,while,do...while循环语句；常用数学函数应用；一维数组，多维数组，查找和常用排序算法，结构体与指针，自定义函数的定义与使用，函数的实参与形参；用户图形界面，大量的上课习题，深入浅出的详细讲解，结合开发贪吃蛇游戏实战项目，能达到精通C语言的目标。

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【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

基于C++面向对象编程基础知识讲解。内容包括： 1.C++对C的扩充 2.类与对象 3.继承与派生 4.多态与虚 函数 5.输入输出流 6.标准模板库 掌握以下知识：1.C++对C的扩充2.类与对象3.继承与派生4.多态与虚 函数5.输入输出流6.标准模板库

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