图解http:第二章

http协议:应用于客服端和服务器之间的通信。
http协议的应用类型:

get:告诉服务器要获取资源。

在这里插入图片描述

POST:传输实体主体 。

在这里插入图片描述

PUT:传输文件 PUT 方法用来传输文件。就像 FTP 协议的文件上传一样,要求在请 求报文的主体中包含文件内容,然后保存到请求 URI 指定的位置。

HEAD:

获得报文首部 HEAD 方法和 GET 方法一样,只是不返回报文主体部分。用于确认 URI 的有效性及资源更新的日期时间等。

DELETE: 删除文件

DELETE 方法用来删除文件, 是与 PUT 相反的方法。 DELETE 方法按
请求 URI 删除指定的资源。

OPTIONS: 询问支持的方法

OPTIONS 方法用来查询针对请求 URI 指定的资源支持的方法。

TRACE: 追踪路径

TRACE 方法是让 Web 服务器端将之前的请求通信环回给客户端的方
法。
发送请求时, 在 Max-Forwards 首部字段中填入数值, 每经过一个服
务器端就将该数字减 1, 当数值刚好减到 0 时, 就停止继续传输, 最
后接收到请求的服务器端则返回状态码 200 OK 的响应。

CONNECT: 要求用隧道协议连接代理

CONNECT 方法要求在与代理服务器通信时建立隧道, 实现用隧道协
议进行 TCP 通信。 主要使用 SSL(Secure Sockets Layer, 安全套接
层) 和 TLS(Transport Layer Security, 传输层安全) 协议把通信内容
加 密后经网络隧道传输。

总结:
在这里插入图片描述

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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