不过离开大学之后很久没有碰过WEB了，最近看到嵌入式中的涉及到的web服务器，了解到了CGI编程，就想赶紧试一试。对于cgi，不算接触，但是还是听说过之前，对于纯粹写普通网站的人来说CGI却是很古老的东西了，之前

最近一直在学习Linux学习编写CGI, 刚刚完成了一个留言本, 把自己的心得写出来与大家分享, 不正确的地方请高手指正.(一)Linux的安装. 我安装的是RedHat9(版本老了一点, Linux2.4内核), 使用... Linux下的Web服务使用Apa

阅读经典——《深入理解计算机系统》09 本文，我们将使用C语言从零开始实现一个支持静态/动态网页的Web服务器。...Web服务器使用HTTP协议与客户端（即浏览器）通信，而HTTP协议又基于TCP/IP协议。因此我们要做的工作就

并非所有的网站页面静态的，大多数时候我们需要浏览器和服务器...这个时候就需要web客户端和服务器进行交互了，而此时CGI就很重要了。  CGI是一个web服务器主机提供信息服务的标准接口，全称是通用网关接口（Common

操作系统：Ubuntu12.04 LTS boa下载地址（但是我找不到…）：... 我是其他网站找到的资源，但是忘了网址了，所以我直接上云盘资源 ... 可以参考：Ubuntu下boa服务器的配置与搭建 cgi：直接终端安装 sudo apt-get ...

Web服务器 github地址 该项目的第二部分是在第一部分的基础上继续完善Web服务器。 第二部分主要是完成两个功能：记录日志和HTTP响应。 记录日志 该部分比较简单，只要简单地将一些服务器的信息添加到指定日志文件...

Google了一下，现在讨论cgi，尤其是c语言cgi的话题已经很少了，花了些精力，总算搭建好了一个可用的开发环境，也运行出了程序。下面简单分享一下，我的实验过程。其实是很简单的事情。 　首先，需要用到的这些工具...

参考 C语言CGI编程入门(一) 使用C语言的CGI库“CGIC”完成Web开发的各种要求 C语言构建WEB管理系统（三）：CGI程序解析GET数据

这个主要是在CSAPP基础上做的，添加了POST...3. 支持CGI 4. 基于IP地址和掩码的认证 5. 目录显示 6. 日志功能 7. 错误提示页面 源代码下载地址：点击打开链接 二、设计原理 首先介绍一些HTTP协议基本知识。 #1.GET/PO

service.c #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #define SERVER_STRING "Server: xx\r\n" ...void *accept_reque

在正式开发之前，先了解一下网站的原理： 请求，处理，响应 在浏览器的network中可以看到浏览器和服务器的交互过程。 请求一个网站的本质就是咱们的浏览器和服务器交互的一个过程。 比如说咱们请求www.baidu.com...

CGI（Common Gateway Interface）公共网关接口，是外部扩展应用程序与 Web 服务器交互的一个标准接口。服务器端与客户端进行交互的常见方式多，CGI 技术就是其中之一。根据CGI标准，编写外部扩展应用程序，可以对...

lighttpd - light footprint + httpd = LightTPD Lighttpd是一个德国人领导的开源软件，其根本的目的是提供一个专门针对高性能网站，安全、快速、兼容性好并且灵活的web server环境。具有非常低的内存开销，cpu占用...

用纯C语言编写的简单WEB服务器，实现网页的访问，和简单CGI功能。

CGI概述　CGI(Common Gateway Interface: 公用网关接口)规定了Web服务器调用其他可执行程序(CGI程序)的接口协议标准。Web服务器通过调用CGI程序实现和Web浏览器的交互,也就是CGI程序接受Web浏览器发送给Web服务器的...

这一节我们来看一下在后台如何使用C语言实现文件上传这一功能。 首先创建一个html文档来上传文件，然后使用wireshark抓取数据包来分析一下上传文件的文件内容如何解析。html文档如下： <!DOCTYPE ...

C++后台实践：古老的CGI与Web开发 本文写给C/C++程序猿，也适合其他对历史感兴趣的程序猿 =============================================  谈到web开发，大家首先想到的PHP、JavaEE/JSP、.NET/ASP、...

C++后台实践：古老的CGI与Web开发 本文写给C/C++程序猿，也适合其他对历史感兴趣的程序猿 ============================================= 请求行（request line）、请求头部（header）、空行和请求数据四个...

使用C语言cgi, 或者Python脚本, 结合HTML + javascript + ajax 的嵌入式web系统的开发实例 html 中使用javascritp + ajax 从C语言生成的cgi文件的get, set 一些值. boa服务器的相关配置参数说明: ...

Web服务器通过调用CGI程序实现和Web浏览器的交互, 也就是CGI程序接受Web浏览器发送给Web服务器的信息,进行处理, 将响应结果再回送给Web服务器及Web浏览器。CGI程序一般完成Web网页中表单(Form)数据的处理、数据库...

JavaScript只能够在客户浏览器中运行，而CGI却是工作在服务器上的。他们所做的工作有一些交集，比如表单数据验证一类的，但是JavaScript是绝对无法取代CGI的。但可以这样说，如果一项工作即能够用JavaScript来做，又...

 CGI是指web服务器调用编程语言编写的程序的一个接口。比如我们可以编写一个用户注册的页面，用户将其输入的邮箱、用户名、密码输入并点击注册，此时浏览器就将用户输入的内容发送给了我们后台的CGI程序，我们的CGI...

Linux中C语言开发cgi中，本人收录网页博客，并重新编译成chm文件，便于日后学习。本文件共11章节：一、搭建web服务器；二、C语言之cgi编程；三、上传下载；四、嵌入式系统搭建web服务器；五、html关键点；六、mysql...

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...

《2021年前端面试题汇总》主要介绍了js基础到入门、css和常用的web框架的一些常用面试题目。学完这个题库，把此题库都理解透彻应对各家企业面试完全没有问题。

大唐杯资料+题库（移动通信）

主讲内容： 第一讲 LINQ技术概述 第二讲 from子句 第三讲 where子句 第四讲 select子句 第五讲 orderby子句 第六讲 建立LINQ数据源 第七讲 查询数据库中的数据 第八讲 向数据库中添加数据 第九讲 修改数据库中的数据 第十讲 删除数据库中的数据 学会LINQ技术

参加的是2020年的计算机设计大赛，软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。（20页）

【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）。

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下