PHP3中文文档（转）_PHP教程
第1章 PHP3 入门
什么是PHP3?
PHP3.0版本是一种服务器端HTML-嵌入式脚本描述语言。
PHP3能做什么？
也许PHP3最强大和最重要的特征是他的数据库集成层，使用它完成一个含有数据库功能的网页是不可置信的简单。目前支持下面所列的数据库。
Oracle
Adabas D
Sybase
FilePro
MSQL
Velocis
MySQL
Informix
Solid
dBase
ODBC
Unix dbm
PostgreSQL
PHP的简要历史
PHP从1994年秋天开始孕育，他的创始人是Rasmus Lerdorf。早期没有发布的版本是被他用在自己的网页上来跟踪有谁来参观过他的在线个人简历。被其他人使用的第一个版本是在1995年发布的，当时叫做Personal Home Page Tools。他包含了一个非常简单的语法分析引擎，只能理解一些指定的宏和一些Home Page后台的常见功能，如留言本，计数器和一些其他的素材。在1995年中期，重写了这个语法分析引擎并且命名为PHP/FI 2.0版本。FI来源于Rasmus所写的另一个可以接受Html表单数据的程序包。他组合了Personal Home Page Tools 脚本和Form Interpreter，并且加入了对mSQL的支持，于是PHP/FI 2.0诞生了。PHP/FI以惊人的速度发展，并且其他的人也开始对他的源码加以改进和修改。
很难给出任何精确的统计数字，但是据估计到1996年末至少有15,000个WEB站点在使用PHP/FI 2.0，到了1997年中，这个数字已经成长为50,000个，1997年中PHP的发展也已经有了一些变化，他已经从Rasmus的宠物项目变成了更加有组织的团体项目。语法分析引擎也由Zeev Suraski 和 Andi Gutmans进行了重新改写，这个引擎构成了PHP3的基础。PHP/FI中的大部分通用代码都经过改写后引入了PHP3中。
今天（1998年中），有许多商业的产品如C2's StrongHold web server和Red Hat Linux都开始支持PHP3或PHP/FI，根据由NetCraft提供的数字进行保守的推断，现在在世界各地大概有150,000个WEB站点在使用PHP或PHP/FI。从前景上看，在InterNet上这些站点远远比运行Netscape's flagship Enterprise server的要多。
使用PHP3进行HTTP认证
只有在PHP以Apache的模块方式运行的时候才可以使用HTTP认证的功能。在Apache的模块PHP脚本中，可以使用Header()函数向客户断浏览器发送一个”Authentication Required”的消息，使浏览器弹出一个用户名/密码（username/password）的输入窗口，当用户输入用户名和密码后，包含PHP脚本的URL将会被再次调用，使用分别代表用户名，密码，和确认方式的$PHP_AUTH_USER, $PHP_AUTH_PW，$PHP_AUTH_TYPE变量。现在只有”BASIC”的确认方式被支持。
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1378
52
Tutorial Model Penyebaran Bernilai Masa Anda, dari Universiti Purdue
Apr 07, 2024 am 09:01 AM
Penyebaran bukan sahaja boleh meniru lebih baik, tetapi juga "mencipta". Model resapan (DiffusionModel) ialah model penjanaan imej. Berbanding dengan algoritma yang terkenal seperti GAN dan VAE dalam bidang AI, model resapan mengambil pendekatan yang berbeza. Idea utamanya ialah proses menambah hingar pada imej dan kemudian secara beransur-ansur menolaknya. Cara mengecilkan dan memulihkan imej asal adalah bahagian teras algoritma. Algoritma akhir mampu menghasilkan imej daripada imej bising rawak. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pertumbuhan luar biasa AI generatif telah membolehkan banyak aplikasi menarik dalam penjanaan teks ke imej, penjanaan video dan banyak lagi. Prinsip asas di sebalik alat generatif ini ialah konsep resapan, mekanisme pensampelan khas yang mengatasi batasan kaedah sebelumnya.
Hasilkan PPT dengan satu klik! Kimi: Biarlah 'pekerja migran PPT' menjadi popular dahulu
Aug 01, 2024 pm 03:28 PM
Kimi: Hanya dalam satu ayat, dalam sepuluh saat sahaja, PPT akan siap. PPT sangat menjengkelkan! Untuk mengadakan mesyuarat, anda perlu mempunyai PPT; untuk menulis laporan mingguan, anda perlu mempunyai PPT untuk membuat pelaburan, anda perlu menunjukkan PPT walaupun anda menuduh seseorang menipu, anda perlu menghantar PPT. Kolej lebih seperti belajar jurusan PPT Anda menonton PPT di dalam kelas dan melakukan PPT selepas kelas. Mungkin, apabila Dennis Austin mencipta PPT 37 tahun lalu, dia tidak menyangka satu hari nanti PPT akan berleluasa. Bercakap tentang pengalaman sukar kami membuat PPT membuatkan kami menitiskan air mata. "Ia mengambil masa tiga bulan untuk membuat PPT lebih daripada 20 muka surat, dan saya menyemaknya berpuluh-puluh kali. Saya rasa ingin muntah apabila saya melihat PPT itu." ialah PPT." Jika anda mengadakan mesyuarat dadakan, anda harus melakukannya
Semua anugerah CVPR 2024 diumumkan! Hampir 10,000 orang menghadiri persidangan itu di luar talian dan seorang penyelidik Cina dari Google memenangi anugerah kertas terbaik
Jun 20, 2024 pm 05:43 PM
Pada awal pagi 20 Jun, waktu Beijing, CVPR2024, persidangan penglihatan komputer antarabangsa teratas yang diadakan di Seattle, secara rasmi mengumumkan kertas kerja terbaik dan anugerah lain. Pada tahun ini, sebanyak 10 kertas memenangi anugerah, termasuk 2 kertas terbaik dan 2 kertas pelajar terbaik Selain itu, terdapat 2 pencalonan kertas terbaik dan 4 pencalonan kertas pelajar terbaik. Persidangan teratas dalam bidang visi komputer (CV) ialah CVPR, yang menarik sejumlah besar institusi penyelidikan dan universiti setiap tahun. Mengikut statistik, sebanyak 11,532 kertas telah diserahkan tahun ini, 2,719 daripadanya diterima, dengan kadar penerimaan 23.6%. Menurut analisis statistik data CVPR2024 Institut Teknologi Georgia, dari perspektif topik penyelidikan, bilangan kertas terbesar ialah sintesis dan penjanaan imej dan video (Imageandvideosyn
750,000 pusingan pertempuran satu lawan satu antara model besar, GPT-4 memenangi kejuaraan, dan Llama 3 menduduki tempat kelima
Apr 23, 2024 pm 03:28 PM
Mengenai Llama3, keputusan ujian baharu telah dikeluarkan - komuniti penilaian model besar LMSYS mengeluarkan senarai kedudukan model besar Llama3 menduduki tempat kelima, dan terikat untuk tempat pertama dengan GPT-4 dalam kategori Bahasa Inggeris. Gambar ini berbeza daripada Penanda Aras yang lain Senarai ini berdasarkan pertempuran satu lawan satu antara model, dan penilai dari seluruh rangkaian membuat cadangan dan skor mereka sendiri. Pada akhirnya, Llama3 menduduki tempat kelima dalam senarai, diikuti oleh tiga versi GPT-4 dan Claude3 Super Cup Opus yang berbeza. Dalam senarai tunggal Inggeris, Llama3 mengatasi Claude dan terikat dengan GPT-4. Mengenai keputusan ini, ketua saintis Meta LeCun sangat gembira, tweet semula dan
Daripada logam kosong kepada model besar dengan 70 bilion parameter, berikut ialah tutorial dan skrip sedia untuk digunakan
Jul 24, 2024 pm 08:13 PM
Kami tahu bahawa LLM dilatih pada kelompok komputer berskala besar menggunakan data besar-besaran Tapak ini telah memperkenalkan banyak kaedah dan teknologi yang digunakan untuk membantu dan menambah baik proses latihan LLM. Hari ini, perkara yang ingin kami kongsikan ialah artikel yang mendalami teknologi asas dan memperkenalkan cara menukar sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian pun menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM. Artikel ini datang daripada Imbue, sebuah permulaan AI yang berusaha untuk mencapai kecerdasan am dengan memahami cara mesin berfikir. Sudah tentu, mengubah sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM bukanlah proses yang mudah, penuh dengan penerokaan dan percubaan dan kesilapan, tetapi Imbue akhirnya berjaya melatih LLM dengan 70 bilion parameter proses terkumpul
AI sedang digunakan |. AI mencipta vlog kehidupan seorang gadis yang tinggal bersendirian, yang menerima berpuluh ribu suka dalam masa 3 hari
Aug 07, 2024 pm 10:53 PM
Editor Laporan Kuasa Mesin: Yang Wen Gelombang kecerdasan buatan yang diwakili oleh model besar dan AIGC telah mengubah cara kita hidup dan bekerja secara senyap-senyap, tetapi kebanyakan orang masih tidak tahu cara menggunakannya. Oleh itu, kami telah melancarkan lajur "AI dalam Penggunaan" untuk memperkenalkan secara terperinci cara menggunakan AI melalui kes penggunaan kecerdasan buatan yang intuitif, menarik dan padat serta merangsang pemikiran semua orang. Kami juga mengalu-alukan pembaca untuk menyerahkan kes penggunaan yang inovatif dan praktikal. Pautan video: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Baru-baru ini, vlog kehidupan seorang gadis yang tinggal bersendirian menjadi popular di Xiaohongshu. Animasi gaya ilustrasi, ditambah dengan beberapa perkataan penyembuhan, boleh diambil dengan mudah dalam beberapa hari sahaja.
Mengira 12 titik kesakitan RAG, arkitek kanan NVIDIA mengajar penyelesaian
Jul 11, 2024 pm 01:53 PM
Retrieval-augmented generation (RAG) ialah teknik yang menggunakan perolehan semula untuk meningkatkan model bahasa. Secara khusus, sebelum model bahasa menjana jawapan, ia mendapatkan semula maklumat yang berkaitan daripada pangkalan data dokumen yang luas dan kemudian menggunakan maklumat ini untuk membimbing proses penjanaan. Teknologi ini boleh meningkatkan ketepatan dan perkaitan kandungan dengan banyak, mengurangkan masalah halusinasi dengan berkesan, meningkatkan kelajuan kemas kini pengetahuan, dan meningkatkan kebolehkesanan penjanaan kandungan. RAG sudah pasti salah satu bidang penyelidikan kecerdasan buatan yang paling menarik. Untuk butiran lanjut tentang RAG, sila rujuk artikel lajur di tapak ini "Apakah perkembangan baharu dalam RAG, yang pakar dalam menebus kekurangan model besar?" Ulasan ini menerangkannya dengan jelas." Tetapi RAG tidak sempurna, dan pengguna sering menghadapi beberapa "titik kesakitan" apabila menggunakannya. Baru-baru ini, penyelesaian AI generatif termaju NVIDIA
Bagaimana untuk menyemak versi Douyin
Apr 15, 2024 pm 12:06 PM
1. Buka apl Douyin dan klik [Saya] di penjuru kanan sebelah bawah untuk memasuki halaman peribadi. 2. Klik ikon [Tiga Jalur] di penjuru kanan sebelah atas dan pilih pilihan [Tetapan] dalam bar menu timbul. 3. Dalam halaman tetapan, tatal ke bawah untuk melihat maklumat nombor versi Douyin semasa.
