http 方法状态便签

HTTP协议中POST、GET、HEAD、PUT等请求方法以及一些常见错误    

请求方法是请求一定的Web页面的程序或用于特定的URL。可选用下列几种:
GET: 请求指定的页面信息,并返回实体主体。
HEAD: 只请求页面的首部。
POST: 请求服务器接受所指定的文档作为对所标识的URI的新的从属实体。
PUT: 从客户端向服务器传送的数据取代指定的文档的内容。
DELETE: 请求服务器删除指定的页面。
OPTIONS: 允许客户端查看服务器的性能。
TRACE: 请求服务器在响应中的实体主体部分返回所得到的内容。
PATCH: 实体中包含一个表,表中说明与该URI所表示的原内容的区别。
MOVE: 请求服务器将指定的页面移至另一个网络地址。
COPY: 请求服务器将指定的页面拷贝至另一个网络地址。
LINK: 请求服务器建立链接关系。
UNLINK: 断开链接关系。
WRAPPED: 允许客户端发送经过封装的请求。
Extension-mothed:在不改动协议的前提下,可增加另外的方法。

当服务器响应时,其状态行的信息为HTTP的版本号,状态码,及解释状态码的简单说明。现将5类状态码详细列出:
① 客户方错误
100  继续
101  交换协议
② 成功
200  OK
201  已创建
202  接收
203  非认证信息
204  无内容
205  重置内容
206  部分内容
③ 重定向
300  多路选择
301  永久转移
302  暂时转移
303  参见其它
304  未修改(Not Modified)
305  使用代理
④ 客户方错误
400  错误请求(Bad Request)
401  未认证
402  需要付费
403  禁止(Forbidden)
404  未找到(Not Found)
405  方法不允许
406  不接受
407  需要代理认证
408  请求超时
409  冲突
410  失败
411  需要长度
412  条件失败
413  请求实体太大
414  请求URI太长
415  不支持媒体类型
⑤ 服务器错误
500  服务器内部错误
501  未实现(Not Implemented)
502  网关失败
504  网关超时
505 HTTP版本不支持

关于实体头部的内容还可以有:
Last Modified :请求文档的最近修改时间。
Expires :请求文档的过期时间。
Connect-length:文档数据的长度。
WWW-authenricate:通知客户端需要的认证信息。
Connect-encoding :说明有无使用压缩技术。
Transfer-encoding :说明采用的编码变换类型。

标准Http协议支持六种请求方法,即:

0,GET
1,HEAD
2,PUT
3,DELETE
4,POST
5,OPTIONS

但其实我们大部分情况下只用到了GET和POST。如果想设计一个符合RESTful规范的web应用程序,则这六种方法都会用到。不过即使暂时不想涉及REST,了解这六种方法的本质仍然是很有作用的。大家将会发现,原来web也是很简洁明了的。下面依次说明这六种方法。

0,GET:GET可以说是最常见的了,它本质就是发送一个请求来取得服务器上的某一资源。资源通过一组HTTP头和呈现数据(如HTML文本,或者图片或者视频等)返回给客户端。GET请求中,永远不会包含呈现数据。
1,HEAD:HEAD和GET本质是一样的,区别在于HEAD不含有呈现数据,而仅仅是HTTP头信息。有的人可能觉得这个方法没什么用,其实不是这样的。想象一个业务情景:欲判断某个资源是否存在,我们通常使用GET,但这里用HEAD则意义更加明确。
2,PUT:这个方法比较少见。HTML表单也不支持这个。本质上来讲, PUT和POST极为相似,都是向服务器发送数据,但它们之间有一个重要区别,PUT通常指定了资源的存放位置,而POST则没有,POST的数据存放位置由服务器自己决定。举个例子:如一个用于提交博文的URL,/addBlog。如果用PUT,则提交的URL会是像这样的”/addBlog/abc123”,其中abc123就是这个博文的地址。而如果用POST,则这个地址会在提交后由服务器告知客户端。目前大部分博客都是这样的。显然,PUT和POST用途是不一样的。具体用哪个还取决于当前的业务场景。
3,DELETE:删除某一个资源。基本上这个也很少见,不过还是有一些地方比如amazon的S3云服务里面就用的这个方法来删除资源。
4,POST:向服务器提交数据。这个方法用途广泛,几乎目前所有的提交操作都是靠这个完成。
5,OPTIONS:这个方法很有趣,但极少使用。它用于获取当前URL所支持的方法。若请求成功,则它会在HTTP头中包含一个名为“Allow”的头,值是所支持的方法,如“GET, POST”。

其实还有一个TRACE方法,不过这个基本上不会用到,这里就不介绍了。以上的六种方法,我们可以跟数据库的CRUD增删改查操作对应起来:

CREATE :PUT
READ:GET
UPDATE:POST
DELETE:DELETE

这样一来就实现了HTTP和数据库操作(其实不光是数据库,任何数据如文件图表都是这样)的完美统一,这也是REST的精髓之一。

http://blog.youkuaiyun.com/alextiger0/article/details/5836572

http://chlotte.blog.51cto.com/318402/554758

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c9ba2850100ftsy.html

http://www.hulifeng.com/article/jishu/23.htm

http://wenku.baidu.com/view/8f8f2025ccbff121dd36832e.html 

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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