利用ucenter整合discuz数据

drupal7整合Discuz康盛UC用户中心ucenter,ucuser模块Drupal7整合UC用户心的模块,ucenter,康盛这个用户中心我就不多说了哈.参考了以前不知在哪里下载的一个drupal6整合uc的模块,修改了一些实现方法,适合drupal7使用.uc配置文件 config.inc.php  .下载见附件. 实现的功能:注册,登录,修改密码.邮箱,删除用户.uc的用户ID和drupal的用户ID用一个数据表关联.drupal接受uc通知的地址: 注册:drupal上注册后用户信

虽然个人非常不喜欢discuz,但没办法,市场就是力量,特别是对于整合discuz论坛的朋友,你如果不想用两套系统的话,整合UCenter是必然的事,虽然无趣,但不得不这么做. 一.准备工作 1.uc api说明书,通读全文.参考http://faq.comsenz.com/library/UCenter/introduction/introduction_list.htm 2.uc 后台添加应用说明.参考http://faq.comsenz.com/viewnews-506(官方) http:

http://bbs.51aspx.com/showtopic-30029.html#230540 前一阵想做一个团购导航网站,看到某些团购导航站都有论坛,自己也想加一个,研究了下Discuz!NT,发现有API接口,就忽然想到了用Discuz!NT来整合网站,岂不是很方便,会员那部分就不需要自己开发了. 说干就干,下来API的例子和开发包研究了一下,看了一遍仍然是一头雾水,不知道是不是自己太笨.而且发现API还有错误,来官方论坛求助貌似没有得到回答,看来还是只能靠自己啊.看了N遍终于明白了大概

1.用户登录discuz,通过logging.php文件中的函数uc_user_login对post过来的数据进行验证,也就是对username和password进行验证. 2.如果验证成功,将调用位于uc_client下client.php文件中的函数uc_user_synlogin,在这个函数中调用 uc_api_post('user', 'synlogin', array('uid'=>$uid)). 3.然后这个函数后向Ucenter的index.php传递数据,index.php接受传

当我们正确地部署好Spark Streaming,我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢失机制.为了体验这个关键的特性,你需要满足以下几个先决条件: 1.输入的数据来自可靠的数据源和可靠的接收器: 2.应用程序的metadata被application的driver持久化了(checkpointed ); 3.启用了WAL特性(Write ahead log). 下面我将简单地介绍这些先决条件. 可靠的数据源和可靠的接收器 对于一些输入数据源(比如Kafka),Spark S

本文视图尽可能不杂糅其它技术,尽可能少写代码,完成SSH整合.以致于各位在现有网上资料越来越天花龙凤之下,清晰地了解到传说中的三大框架SSH是怎么整合的. 一.SSH的下载 首先SSH的下载就已经是一个难点.SSH三个地方同时推出各自的新技术,已经要求利用Maven完成其版本的同步.毕竟Spring的版本,决定其能整合什么版本的Struts与Hibernate.Spring3.0.5就不能整合Hibernate4.x了.因此本文选取的SSH的版本,分别为struts 2.3.20 GA.Hibe

AJAX +JSON=>JSP AJAX AJAX 是一种在无需重新加载整个网页的情况下,能够更新部分网页的技术. 通过在后台与服务器进行少量数据交换,AJAX 可以使网页实现异步更新.这意味着可以在不重新加载整个网页的情况下,对网页的某部分进行更新. 传统的网页(不使用 AJAX)如果需要更新内容,必须重载整个网页页面. JSON JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象标记) 是一种轻量级的数据交换格式.它基于 ECMAScript (w3c制定的js规范

/*********数据的输入********//**利用扫描仪Scanner进行数据输入 怎么使用扫描仪Scanner *1.放在类声明之前,引入扫描仪 import java.util.Scanner; *2.声明一个新的扫描仪(即向内存申请一个空间) Scanner in *3.赋值 in=new Scanner(System.in); Scanner in=new Scanner(System.in); *4.使用扫描仪 整形数据输入:in.nextInt()来接收 双精度小数输入:in

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据 有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBInp