用PHP强何得到POST后的页面内容,不够分再加

fwqlove 2005-08-20 06:04:43
我的程序如下。但是得不到POST之后的内容。



<?php
error_reporting(E_ALL);

$service_port = getservbyname('www', 'tcp');
$address = '192.168.0.67';
$socket = socket_create(AF_INET, SOCK_STREAM, SOL_TCP);
$result = socket_connect($socket, $address, $service_port);

//输入内容
$in = "POST /admin/index.php HTTP/1.0\r\n
Accept: image/gif, image/x-xbitmap, image/jpeg, image/pjpeg, application/vnd.ms-excel, application/msword, application/x-shockwave-flash, */*\r\n
Referer: http://192.168.0.67:95/admin/\r\n
Accept-Language: zh-cn\r\n
Content-Type: application/x-www-form-urlencoded\r\n
User-Agent: Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.2; TencentTraveler ; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 1.0.3705; .NET CLR 2.0.50215)\r\n
Host: 192.168.0.67:95\r\n
Content-Length: 72\r\n
Connection: Keep-Alive\r\n
Pragma: no-cache\r\n
Cookie: PHPSESSID=82c4637a9454140aaa8470173fa7caba\r\n
\r\n
gosubmit=login&u_username=admin&u_password=eszws&gosubmit1=%B5%C7+%C2%BD";
socket_write($socket, $in, strlen($in));

//输出内容
$out = socket_read($socket, 8046) ;
echo $out;

socket_close($socket);
?>



比如得到Google搜索出的结果,不是GET方式的哦.. 高说请帮忙....
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fwqlove 2006-05-19
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呵呵,这个问题正是我以前发100分寻找的问题。

http://community.csdn.net/Expert/topic/4761/4761214.xml?temp=.3337213

也是用 fsockopen 这个函数
fwqlove 2005-08-22
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谢谢。没人再顶的话,就给分你啦:)
puwaifu 2005-08-21
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function posttohost($url, $data) {
$url = parse_url($url);
if (!$url) return "couldn't parse url";
if (!isset($url['port'])) { $url['port'] = ""; }
if (!isset($url['query'])) { $url['query'] = ""; }

$encoded = "";

while (list($k,$v) = each($data)) {
$encoded .= ($encoded ? "&" : "");
$encoded .= rawurlencode($k)."=".rawurlencode($v);
}

$fp = fsockopen($url['host'], $url['port'] ? $url['port'] : 80);
if (!$fp) return "Failed to open socket to $url[host]";

fputs($fp, sprintf("POST %s%s%s HTTP/1.0\n", $url['path'], $url['query'] ? "?" : "", $url['query']));
fputs($fp, "Host: $url[host]\n");
fputs($fp, "Content-type: application/x-www-form-urlencoded\n");
fputs($fp, "Content-length: " . strlen($encoded) . "\n");
fputs($fp, "Connection: close\n\n");

fputs($fp, "$encoded\n");

$line = fgets($fp,1024);
if (!eregi("^HTTP/1\.. 200", $line)) return;

$results = ""; $inheader = 1;
while(!feof($fp)) {
$line = fgets($fp,1024);
if ($inheader && ($line == "\n" || $line == "\r\n")) {
$inheader = 0;
}
elseif (!$inheader) {
$results .= $line;
}
}
fclose($fp);

return $results;
}
?>

内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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