14、构建万维网 Wall Street:一个高级的CGI应用程序

构建万维网 Wall Street:一个高级的CGI应用程序

1. 引言

随着互联网的发展,动态网页技术逐渐成为实现复杂交互式应用的关键。其中,CGI(Common Gateway Interface)作为一种早期的动态网页技术,依然在某些场景下发挥着重要作用。本篇文章将深入探讨如何使用CGI构建一个模拟股票市场交易系统的应用程序——万维网 Wall Street(WWWWS)。这个系统不仅模拟了股票交易的核心功能,还涉及了用户认证、数据处理以及安全机制等多个重要方面。

2. 系统概述

万维网 Wall Street(WWWWS)是一个完整的、实用的CGI应用程序,它模拟了一个股票市场交易系统。该系统允许客户查看他们的投资组合、买卖股票以及跟踪股票随时间的表现。为了实现一个真实的交易系统,需要考虑以下几个要素:

  • 数据库接口 :与真实的股市数据库对接,确保数据的真实性和及时性。
  • 价格更新 :提供快速的价格更新机制,以反映市场的最新变化。
  • 安全机制 :使用适当的安全措施,确保用户的交易安全。

3. 安全问题

在Web上实施真实的股票交易系统时,安全性至关重要。通过未受保护的HTTP交易进行大额金融交易是极其危险的。因此,必须采取适当的措施来确保交易的安全性。以下是具体的实现步骤:

3.1 基本认证

几乎所有Web服务器都支持HTTP 1.0基本认证,这是一种简单的密码保护机制。用户需要输

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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