PHP实现注册登录,并实现注册时动态检查用户名是否可用

实现用户登录注册系统的PHP教程 在Web应用中,用户密码的处理是一个敏感且重要的问题。为了保护用户的密码,系统不能直接存储明文密码,而应该使用密码哈希技术。哈希算法能够将任意长度的数据转换成固定长度(通常较短)的哈希值。一些常用的密码哈希技术包括:MD5: 由于其较快的速度和安全性较低,现在已不推荐用于密码存储。SHA系列: SHA-1和SHA-2也被认为在密码存储场景下不够安全。bcrypt: 使用工作因子(cost factor)的概念来对抗硬件破解的速度,目前是最受欢迎的密码哈希技术之一。 阅读详情

用PHP实现注册登录,原理就是注册时往数据库中插入用户信息比如用户名和密码等,登陆即验证输入的账号密码在数据库中是否存在。

1、注册界面html代码:

<html>
<head>
  <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
  <script src="js/jquery-1.4.1.min.js" type="text/javascript"></script>
  <script src="js/jquery-1.4.1-vsdoc.js" type="text/javascript"></script>
  <script type="text/javascript">   
  function getdata() {
    var name = $("#Name").val();
    $.post("checkname.php", { "Name": name }, function(data, status) {
      if (status == "success") {
        if (data=='0') {
          //alert("可以使用"+data);
          document.getElementById("show").innerHTML="用户名可用";
          $("#show").css("color", "green");
          document.getElementById("sub").disabled=false;
        }
        else {
          //alert(data);
          document.getElementById("show").innerHTML="用户名已被注册";
          document.getElementById("sub").disabled=true;
          $("#show").css("color", "red");
        }
        // document.getElementById("show").innerHTML=data;
      }
      else {
        alert("ajax处理错误")
      }
    });
  }
  </script>
  <title>用户注册</title>

</head>

<body>

  <form name="frm" method="post" action="checkreg.php" >

    <table width="34%" border="1" align="center">

      <tr>

        <td width="30%" height="35" align="right" >用户名:</td>

        <td width="70%" height="35">
          <input type="text" name="Name" id="Name" <span style="color:#cc0000;">onblur="getdata();</span>"/>(2-8个汉字或者5-16位数字或者字母)
          <div id="show" style=" float:left;font-size:12px;"></div></td>
      </tr>

      <tr>

        <td width="30%" height="35" align="right">密码:</td>

        <td width="70%" height="35"><input type="password" name="Password" />(5-16位数字或者字母)</td>
      </tr>

      <tr>

        <td height="35" colspan="2" align="center"><input type="submit" name="sub" id="sub" value="注册" />
          <a href="http://localhost:8080/ldl/login.html">已有账号,去登陆</a></td>

        </tr>

      </table>

    </form>

  </body>

  </html>
2、动态检查用户名是否可用代码(checkname.php)
<pre name="code" class="php"><?php
//echo "<meta http-equiv='Content-Type' content='text/html; charset=utf-8'>";
$name=$_POST['Name'];
$con=mysql_connect("localhost:3306","root","");
mysql_query("set character set 'utf8'");//读库 
mysql_query("set names 'utf8'");//写库 
if (!$con)
{
  die('Could not connect: ' . mysql_error());
}
else{
  mysql_select_db("userinfo",$con);
  $sel = mysql_query("SELECT * FROM userlogin WHERE Name = '$name'");
  if ($result = mysql_fetch_object($sel))
  {
  	echo '1';
  }
  else {
  	echo '0';
  } 
  exit();
}
?>



3、实现注册代码(checkreg.php)
<pre name="code" class="php"><?php
echo "<meta http-equiv='Content-Type' content='text/html; charset=utf-8'>";
$name=$_POST['Name'];

$password=$_POST['Password'];

$n=strlen($name);

$p=strlen($password);

if($n==0){
echo "<script>alert('请输入用户名');history.back();</script>";


}elseif(!($n>=5 && $n<=16)){

echo "<script>alert('用户名长度为5-16位');history.back();</script>";  


}elseif($p==0){

echo "<script>alert('请输入密码');history.back();</script>";

}elseif(!($p>=5 && $p<=16)){

echo "<script>alert('密码长度为5-16位');history.back();</script>";

}else{  
$con=mysql_connect("localhost:3306","root","");
mysql_query("set character set 'utf8'");//读库 
mysql_query("set names 'utf8'");//写库 
if (!$con)
  {
  die('Could not connect: ' . mysql_error());
  }
  mysql_select_db("userinfo",$con);
  $sl="INSERT INTO userlogin (Name,Password)
VALUES
('$_POST[Name]','$_POST[Password]')";

if (!mysql_query($sl,$con))
  {
  die('Error: ' . mysql_error());
  }
  else{
echo "<script>alert('恭喜你,注册成功');history.back()</script>";
mysql_close();
}

}
?>



4、登陆界面(login.html)

<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<title>用户登陆</title>
</head>
<body>
<form name="frm" method="post" action="login.php" >
<table width="31%" border="1" align="center">
  <tr>
    <td width="30%" height="35" align="right" >用户名:</td>
    <td width="70%" height="35"><input type="text" name="Name" /></td>
  </tr>
  <tr>
    <td width="30%" height="35" align="right">密码:</td>
    <td width="70%" height="35"><input type="password" name="Password" /></td>
  </tr>
  <tr>
    <td height="35" colspan="2" align="center"><input type="submit" name="sub" value="登陆" />
    <a href="http://localhost:8080/ldl/register.html">还没有注册,去注册</a></td>
  </tr>
</table>
</form>
</body>
</html>
5、实现登陆代码(login.php)
<?php session_start(); ?>
<?php
echo "<meta http-equiv='Content-Type' content='text/html; charset=utf-8'>";
$username=$_POST['Name'];
$password=$_POST['Password'];
$con=mysql_connect("localhost:3306","root","");
mysql_query("set character set 'utf8'");//读库 
mysql_query("set names 'utf8'");//写库 
if (!$con)
{
  die('Could not connect: ' . mysql_error());
}
else{
  mysql_select_db("userinfo",$con);
  $sel = mysql_query("SELECT * FROM userlogin WHERE Name = '$username'");
  if ($result = mysql_fetch_object($sel))
  {
  	if($result->Password!=$_POST['Password']){
  		echo "<script>alert('密码错误');history.back()</script>";
  	}
  	else{
  		$_SESSION['Name']=$username; 
  		echo "<script>alert('登陆成功');
  		
  		location.href='userpage.php';
  		</script>";
  	}
  	//echo $name;
  	//echo $password;
  }
  else {
  	//echo $name;
  	//echo $password; 	
  	echo "<script>alert('用户名不存在');history.back()</script>";
  } 
}
?>



PHP+SQL用户注册与登录系统模板实战详解 在现代Web应用开发中,用户身份认证是保障系统安全与实现个性化服务的核心环节。PHP作为广泛应用的服务器端脚本语言,结合MySQL数据库,能够高效构建稳定且可扩展的注册与登录系统。本章从整体架构出发,介绍基于PHP与MySQL的身份认证基本原理,涵盖用户数据处理流程、会话管理机制及安全性设计框架。我们将明确系统目标:实现一个具备基础注册、登录功能,并能抵御常见攻击(如SQL注入、XSS)的安全模板。通过本章内容,读者将建立起对系统的宏观认知,为后续深入学习验证、加密、数据库交互等关键技术模块奠定坚实基础。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

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ajax 失去焦点验证,jQuery 与 AJAX 实现失去焦点验证用户名是否合格

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