关键点

*用PHP写出显示客户端IP与服务器IP的代码:

1 echo "(1)浏览当前页面的用户的 IP 地址为:";    echo $_SERVER[‘REMOTE_ADDR‘];
2 echo "(2)浏览当前页面的用户的 IP 地址为:";    echo getenv(‘REMOTE_ADDR‘);
3 echo "主机 www.baidu.com 的 IP 地址为:";    echo gethostbyname("www.baidu.com");

*语句include和require的区别是什么?为避免多次包含同一文件,可用什么语句代替它们?

1 PHP程序执行到require()时,只会读取一次档案,故常放在程序开头,档案引入后PHP会将网页档重新编译,让引入档成为原先网页的一部分。
2 PHP程序执行到include()时,每次皆会读取档案,故常用于流程控制的区段,如条件判断或循环中。
3 require() :  无条件包含,如果文件不存在,会报出一个fatal error.脚本停止执行
4 include() :  有条件包含,如果文件不存在,会给出一个 warning,但脚本会继续执行
5 推荐使用require_once()和include_once(),可以检测文件是否有重复包含。

*对于大流量的网站,您采用什么样的方法来解决访问量问题。

1、服务器环境的选择,建议采用Linux服务器 
2、页面纯静态化,不要使用伪静态,大家都知道如果是非静态页面,都需要服务器端利用一定的CPU资源进行编译之后才能显示出来,而静态页面则直接显示,另外千万不能使用伪静态,伪静态实际上只是为了迎合搜索引擎而产生的一门技术,在使用过程中,会加大服务器的资源消耗,当访问量大的时候要慎用。 
3、负载均衡技术,通俗点讲就是将网页上的元素分开放置到不同的服务器上来分担单台服务器的压力,如:数据库单独一台服务器,静态页面一台服务器,图片单独一台服务器等等,具体应该视情况而定,流量越大,就越应该分得越细,像国内的门户网站就是这样做的,看看他们的图片就能知道,图片都是用子域名或者其他域名引用在其他图片服务器的。
4、数据库优化,(很多大型网站应用的时候大部分世界都花在这个上面,当网站数据变大,访问量上升,)
  --数据库性能调优
      --1.聚集索引、主键
      --2.尽量不要用临时表
      --3.多多使用事务
      --4.表设计要规范
      --5.不要使用游标
      --6.避免死锁
      --7.不要打开大数据集
      --8.最好不要select *
      --9.不要使用text数据类型,用varchar
      --10.不要给诸如“性别”列创建索引
      --11.不要使用Insert插入大量的数据
      --12.尽量用join代替where,因为where进行全表搜索

*简述单点登录的原理.

一、共享Session
二、基于OpenId的单点登录
    1、当用户第一次登录时,将用户名密码发送给验证服务;
   2、验证服务将用户标识OpenId返回到客户端;
    3、客户端进行存储;
   4、访问子系统时,将OpenId发送到子系统;
   5、子系统将OpenId转发到验证服务;
   6、验证服务将用户认证信息返回给子系统;
   7、子系统构建用户验证信息后将授权后的内容返回给客户端。
时间: 2024-10-01 20:00:28

关键点的相关文章

做好竞价的四个关键点

所谓是竞价账户好注册,竞价却不好做,没有专业的扎实的知识,系统的数据分析能力.专业的团队做好竞价不太容易.以下总结了做好竞价的四个关键点,希望对您有所帮助. 1.关键词的精准性.关键词的选取跟企业产品的定位,以及用途以及客户的搜索习惯都有很大的关系,不是越多越好,无效的关键词只会浪费金钱增加成本,对于托管没有什么用. 2.设置最高限额.账户后台设置限额的目的主要是是为了防止恶意的点击,避免钱被恶意消耗,降低风险. 3.监控IP.学会统计观察一些没有用处的IP,尤其是经常出现的恶意IP,一旦发现就

说说我对OpenGL坐标变换几个关键点的理解

刚接触OpenGL的朋友们,可能对坐标变换不太理解. 本人不才, 接触了三维一段时间后,冒昧说说我的理解, 如有偏差, 请指正. 一:  首先说说什么是世界坐标. 每个三维模型都有自己的局部坐标, 这个大家都好理解,  这个称作模型坐标, 坐标原点可以是模型的中心.   但是一个场景中如果有许多个三维模型,  那要想标准其每个位置, 就需要一个统一的坐标来标定,  那么这个坐标就叫世界坐标.  这都好理解对吧,  下面说点难的. 二:  再说说世界坐标怎么转换到摄像机坐标. 我们知道,  观察三

必读!APP推广做好海外ASO的六个关键点

APP推广做好ASO是绝大多数开发商最重要的营销策略之一.ASO是指提高一个应用程序的关键字,描述和其他属性,使其排在该市场上的搜索结果中较高的位置.最终的目标是让自己的应用程序能被更多的用户下载使用!下面小编就为大家分享做好APP推广海外ASO的六个关键点! 一.应用关键字分析 在做ASO之前,我们首先要关注自己app的竞争对手现有的和潜在的关键字,现在有许多工具可以帮助找到这些关键字.影响应用程序的搜索结果有很多属性,就目前国外最主要的两个平台App Store和谷歌来分析一下. 在App

PCL—低层次视觉—关键点检测(rangeImage)

关键点又称为感兴趣的点,是低层次视觉通往高层次视觉的捷径,抑或是高层次感知对低层次处理手段的妥协. ——三维视觉关键点检测 1.关键点,线,面 关键点=特征点: 关键线=边缘: 关键面=foreground: 上述三个概念在信息学中几乎占据了统治地位.比如1维的函数(信号),有各种手段去得到某个所谓的关键点,有极值点,拐点...二维的图像,特征点提取算法是标定算法的核心(harris),边缘提取算法更是备受瞩目(canny,LOG.....),当然,对二维的图像也有区域所谓的前景分割算法用于提取

python字符串关键点总结

python字符串关键点有下面几点: 1.一些引号分隔的字符 你可以把字符串看出是Python的一种数据类型,在Python单引号或者双引号之间的字符数组或者连续的字符集合.在python中最常用的引号为('')和("").两者的功能是一样的,字符串的实际内容是引号之间的字符,不包含引号本身. 2.不可分字符类型 字符串是唯一的字面上的字符序列类型.不过,字符本身并不是一种类型,所以,字符串是字符存储操作的最基本单位. 3.字符串格式化操作符(%)提供类似printf()的功能 字符串

使用CNN(convolutional neural nets)检测脸部关键点教程(三):卷积神经网络训练和数据扩充

第五部分 第二个模型:卷积神经网络 上图演示了卷积操作 LeNet-5式的卷积神经网络,是计算机视觉领域近期取得的巨大突破的核心.卷积层和之前的全连接层不同,采用了一些技巧来避免过多的参数个数,但保持了模型的描述能力.这些技巧是: 1, 局部联结:神经元仅仅联结前一层神经元的一小部分. 2, 权重共享:在卷积层,神经元子集之间的权重是共享的.(这些神经元的形式被称为特征图[feature map]) 3, 池化:对输入进行静态的子采样. 局部性和权重共享的图示 卷积层的单元实际上连接了前一层神经

Windows性能优化关键点-Windows Performance tuning important settings

最近重装了windows8系统,发现性能差得很,原不如官方说的比win7好很多的说法.经过几个关键配置的调整,终于找回电脑原来的风采. 下面总结一下,希望对大家有帮助: 1. 检查windows服务,把不需要的服务关闭 其中最容易被遗忘的时windows media network service,不需要网络多媒体共享的朋友最好关掉它,它扫描媒体可是很迟硬盘的. 2. 看一下电源选项,是否已经配置成性能使用性能最优选项(本人使用的时英文版WINDOWS8,WINDOWS7的配置类似,到更改计划里

[原创]java WEB学习笔记83:Hibernate学习之路---双向 1-n介绍,关键点解释,代码实现,set属性介绍(inverse,cascade ,order-by )

本博客的目的:①总结自己的学习过程,相当于学习笔记 ②将自己的经验分享给大家,相互学习,互相交流,不可商用 内容难免出现问题,欢迎指正,交流,探讨,可以留言,也可以通过以下方式联系. 本人互联网技术爱好者,互联网技术发烧友 微博:伊直都在0221 QQ:951226918 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

进行EDM营销的两个必须注意的关键点

很多人在进行EDM营销的过程中忽略了两个非常重要的关键点,本文为大家揭晓这两个关键点,希望大家在今后的EDM中不要犯这样的错误. 一是EDM不进行必要小规模的测试.一般来说,电子邮件发送之前先Email给自己.测试邮件是否有效的最好方法就是发送给自己,并且是发送到不同的邮箱系统,以了解邮件的最终展示效果是否符合自己的期望或需要做哪些改进.否则,当你已经向数以千计的用户发出了邮件才发现邮件内容中的缺陷就为时过晚了. 二是要查看EDM电子邮件中的图片是否被阻挡.在订阅你的邮件通讯的用户中,可能超过5

用Face++实现人脸关键点检测

最近看了一篇很有意思的文章 http://matthewearl.github.io/2015/07/28/switching-eds-with-python/ ,本来想自己复现一下,后来发现自己太菜,用了一整天只完成了不到一半,最近要找工作了,看书看的有点烦,本来想写个有趣的代码放松下.哎. 开始正文.原作者用的是dlib的库完成关键点检测,试着装了一下,没装成,那就不用了.本来想用自己的库,后来想了下自己封装的太烂了,还是改用别人的吧,这样程序的大小也会小很多,训练好的文件还是比较大的. 首