整理笔记——HTTP协议小结

本文详细介绍了HTTP协议的基础概念,包括其工作原理、特点以及版本之间的差异。对比GET与POST请求方式的不同,并探讨它们的应用场景。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

HTTP是Hypertext transfer protocol的简写,即超文本传输协议,是一种规定了浏览器和万维网服务器之间相互通信的规则,通过internet传送万维网文档的数据传送协议。

http协议的两个重要特性:

1  基于请求响应模型

2 无状态通信协议

解释一下,请求响应就是指客户端发送一次请求,服务器响应一次,不请求就不回应。关于无状态,如客户端发送请求登陆论坛,你登陆后,你点击帖子又得登陆了,服务器是不记得你已经登陆过的(想要记住,得用到session),这就是无状态。

HTTP 1.1和HTTP 1.0两个版本的区别就是1.1支持长连接,1.0是短连接。长连接就是一次连接可以发送多次请求,减少了tcp连接三次握手,能减少后续请求的延时,提高请求/响应性能。长连接在规定时间后自动断开。

客户端向服务器发送请求的两种最常被用到的方法是:GET 和 POST。事实上,设计之初,Get方法是用来取数据,Post方法是用来提交数据。但是实际应用中,表单数据很小又不考虑安全性时,用get来提交也能胜任。

GET 与 POST的区别

 GETPOST
后退按钮/刷新无害数据会被重新提交(浏览器应该告知用户数据会被重新提交)。
书签可收藏为书签参数不在url中,不可收藏为书签
缓存能被缓存不能缓存
编码类型application/x-www-form-urlencodedapplication/x-www-form-urlencoded 或 multipart/form-data。为二进制数据使用多重编码。
历史参数保留在浏览器历史中。参数不会保存在浏览器历史中。
对数据长度的限制是的。当发送数据时,GET 方法向 URL 添加数据;URL 的长度是受限制的(URL 的最大长度是 2048 个字符)。无限制。
对数据类型的限制只允许 ASCII 字符。没有限制。也允许二进制数据。
安全性

与 POST 相比,GET 的安全性较差,因为所发送的数据是 URL 的一部分。

在发送密码或其他敏感信息时绝不要使用 GET !

POST 比 GET 更安全,因为参数不会被保存在浏览器历史或 web 服务器日志中。参数是在消息主体中发送的。
可见性数据在 URL 中对所有人都是可见的。数据不会显示在 URL 中。

 

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值