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- PHP代码怎么运行？命令行和浏览器执行方法
- PHP代码运行的核心区别在于环境和目的。1.Web服务器方式通过Apache或Nginx等服务器接收HTTP请求，使用mod_php或php-fpm解析PHP脚本，生成HTML或其他内容返回浏览器，涉及$_SERVER变量中的HTTP信息并输出HTTP头；2.命令行方式则直接在终端执行php脚本名.php命令，无需Web服务器，输出直接打印到终端，无HTTP头，适合长时间运行任务且权限由执行用户决定。两者分别适用于不同的场景，Web方式用于展示网页内容，CLI方式适合后台处理、自动化脚本和测试。
- 文章 · php教程 | 3天前 | 194浏览 收藏
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- Linux系统安全加固方法详解
- Linux系统安全加固需从多方面持续进行，以提升服务器安全性。1.内核加固使用grsecurity/PaX补丁增强内存保护和ASLR；2.最小化安装仅保留必要软件包；3.用户管理禁用多余账号、启用强密码策略并使用sudo替代root；4.启用SELinux或AppArmor实现强制访问控制；5.网络安全配置防火墙限制流量，SSH启用密钥认证并屏蔽恶意IP；6.文件系统定期检查权限、设置属性并启用完整性检测工具；7.日志审计记录关键事件、轮转日志并分析异常行为；8.及时更新系统修补漏洞；9.部署IDS监控入
- 文章 · linux | 3天前 | 网络安全 系统安全 权限管理 漏洞扫描 Linux安全加固 219浏览 收藏
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- Python连接HBase：happybase配置详解
- 使用Python操作HBase最常用的方式是通过HappyBase库，并确保HBaseThrift服务已启动。1.安装HappyBase使用pipinstallhappybase，启动HBaseThrift服务使用hbase-daemon.shstartthrift或hbasethriftstart；2.连接时需指定host、port（默认9090）、timeout及autoconnect参数，集群环境可结合HAProxy或Nginx；3.常见问题包括Thrift未启动、网络不通、版本不兼容、表或列族未定
- 文章 · python教程 | 3天前 | 448浏览 收藏
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- HTML中和标签的作用
- 使用fieldset和legend标签的核心原因在于提升表单的语义化和可访问性，1.它们为屏幕阅读器等辅助技术提供明确的上下文信息，2.通过默认边框和嵌入标题增强视觉分组，3.便于开发者后期维护和管理复杂表单结构。常见应用场景包括用户注册表单中的“联系方式”、“登录信息”，支付信息中的信用卡号、有效期、CVV码，以及问卷调查中的一组单选或复选框问题。在美化方面，可通过CSS调整fieldset的边框、背景、内边距和阴影，并控制legend的字体、颜色、位置及背景样式，使其更贴合整体设计风格，同时需注意保持
- 文章 · 前端 | 3天前 | 106浏览 收藏
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- BOM调用支付请求API方法详解
- PaymentRequestAPI的核心优势在于简化支付流程、提升用户体验和安全性，适用于电商、订阅服务等场景。它通过浏览器内置支付界面减少用户输入，统一接口降低开发复杂度，并通过隔离敏感信息增强安全性。尤其适合移动端，但需应对兼容性问题，如旧浏览器支持不足及支付方式缺失时的降级处理。
- 文章 · 前端 | 3天前 | 332浏览 收藏
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- JS快速复制文本技巧分享
- JavaScript实现复制功能的核心是使用ClipboardAPI，1.首先优先使用异步的navigator.clipboard.writeText()，但需确保页面运行在HTTPS安全上下文中；2.当ClipboardAPI不可用或出错时，降级使用document.execCommand('copy')作为备用方案，通过创建隐藏textarea并执行选中复制操作；3.处理失败情况需捕获错误、提供手动复制选项并输出调试信息；4.优化体验可添加复制成功提示、优化按钮样式及对复杂内容进行格式化展示，最终确保
- 文章 · 前端 | 3天前 | JavaScript 错误处理 复制功能 document.execCommand ClipboardAPI 393浏览 收藏
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- Python类方法中self的作用详解
- 本文旨在解释Python类方法中self参数的必要性。self参数是Python面向对象编程的关键组成部分，它代表了类的实例本身。理解self的作用对于编写清晰、正确的Python类至关重要。本文将详细阐述self的含义、用法以及背后的设计思想，并通过示例代码加深理解。
- 文章 · python教程 | 3天前 | 225浏览 收藏
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- PhpStorm数据库工具实用技巧分享
- PhpStorm的数据库工具可高效完成数据库操作无需切换软件。要连接数据库，点击右侧Database面板添加数据源，填写主机地址、端口、用户名、密码等信息并测试连接；常见问题包括权限设置、驱动版本及SSL配置。连接成功后可浏览表结构、查看字段与索引，双击表名即可打开查询窗口查看数据，默认显示前50条并支持修改筛选条件。写SQL时有智能提示，执行语句可用快捷键或选中部分运行，支持多语句分隔与变量复用。修改数据时可直接编辑单元格，注意默认自动提交，可通过关闭Auto-commit统一提交或回滚更改，避免误操作
- 文章 · php教程 | 3天前 | 374浏览 收藏
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- Windows11搭建PHP+Nginx环境教程
- 搭建Windows11上的PHP+Nginx开发环境步骤如下：1.下载Nginx和PHP的Windows版本并解压至指定目录；2.配置PHP的php.ini文件，启用必要扩展并设置时区；3.修改Nginx的nginx.conf文件，配置PHPFastCGI支持；4.启动PHPFastCGI进程和Nginx服务；5.创建测试文件访问localhost进行验证。配置SSL证书需生成证书并修改Nginx配置文件添加SSL参数，重启Nginx后测试HTTPS访问。解决mysqli认证错误可通过更新PHP或修改My
- 文章 · php教程 | 3天前 | php Nginx Windows11 开发环境 配置 130浏览 收藏
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- Windows11PHP伪静态设置教程
- 配置PHPURL重写规则的关键在于安装URLRewrite模块、创建或修改web.config文件、编写重写规则、保存并测试。1.安装URLRewrite模块：通过“控制面板”-“程序”-“启用或关闭Windows功能”，找到IIS相关选项并勾选“URL重写”进行安装。2.创建或修改web.config文件：在网站根目录下找到该文件，若无则新建，并在其内配置重写规则。3.编写重写规则：在web.config的<system.webServer>节点下添加<rewrite>和<
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- 如何用正则匹配日期格式YYYY-MM-DD
- 要正确匹配YYYY-MM-DD格式的日期，需分步骤限制年月日的有效范围。1.基础结构用\d{4}-\d{2}-\d{2}匹配格式，但无法排除非法数值；2.年份限制为1000~9999可用[1-9]\d{3}；3.月份限制为01~12可用(0[1-9]|1[0-2])，日期简化限制为01~31可用(0[1-9]|[12][0-9]|3[01])；4.组合表达式为^[1-9]\d{3}-(0[1-9]|1[0-2])-(0[1-9]|[12][0-9]|3[01])$，但仍需配合程序逻辑验证真实合法性。
- 文章 · python教程 | 3天前 | 273浏览 收藏
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- Java多级缓存设计与优化技巧
- 多级缓存架构通过分层存储提升性能并降低数据库压力。1.其基本结构由本地缓存（如Caffeine）和远程缓存（如Redis）组成，访问流程依次为本地缓存→远程缓存→数据库。2.Java中可通过Caffeine实现本地缓存、SpringDataRedis实现远程缓存，并封装统一访问接口。3.性能优化需处理缓存穿透（布隆过滤器或缓存空值）、缓存雪崩（随机过期或分布式锁）、缓存击穿（永不过期策略或互斥锁）、本地缓存一致性（主动清理或短TTL）。4.实际部署应根据业务调整缓存策略，合理配置Redis集群与连接池，建
- 文章 · java教程 | 3天前 | redis caffeine 缓存优化 缓存一致性 Java多级缓存 263浏览 收藏
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- 异步缓存处理技巧与优化攻略
- 处理异步操作中的缓存问题需在保证数据一致性的前提下提升响应速度并降低服务器压力，关键在于合理选择缓存策略与技术。1.更新时机方面，可采用定时刷新或“Cache-Aside”模式确保数据同步；2.失效策略上，TTL、LRU、LFU等机制适用于不同访问模式；3.并发一致性可通过互斥锁避免缓存击穿；4.高并发场景建议使用分布式缓存如Redis或Memcached；5.监控命中率、响应时间、错误率等指标以持续优化性能；6.为防止缓存雪崩，可设置差异化过期时间、熔断机制及缓存预热。
- 文章 · 前端 | 3天前 | 缓存一致性 缓存失效策略 缓存雪崩 异步缓存 缓存性能优化 494浏览 收藏
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- Python实现晶圆缺陷自动检测方法
- Python是晶圆缺陷检测的理想选择，因其强大的图像处理与机器学习生态系统。1.图像采集与预处理：使用显微镜等设备获取高分辨率图像，通过OpenCV进行灰度化、降噪和图像配准，为后续分析奠定基础。2.特征提取与选择：传统方法采用Canny、Sobel等算法提取边缘和纹理特征，而深度学习则通过CNN自动学习复杂特征。3.缺陷识别与分类：使用Scikit-learn训练SVM、随机森林等分类器，或使用TensorFlow、PyTorch构建CNN、U-Net等模型进行缺陷分类与分割；样本稀缺时可采用自编码器进
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