图片验证码

第一步创建图像框的php文件即,che.php

<?php
session_start();
for($i=0;$i<3;$i++){
$rand.= dechex(rand(1,50));
}
$_SESSION[check_pic]=$rand;
$im=imagecreatetruecolor(100,30);
//设置颜色
$bg=imagecolorallocate($im,0,0,0);//第一次调用调色板时的背景颜色,黑色
$te=imagecolorallocate($im,255,255,255);//第二次调用面板时的背景颜色,白色
//把字符串写在图像的左上角
imagestring($im,rand(1,6),rand(3,50),rand(3,16),$rand,$te);//imagestring(画板,字体,X,Y,内容,颜色);
//输出图像,不输入就不得行三,不知是啥子道理哟。
header("Content-type: image/jpeg");
imagejpeg($im);
?>
其次,创建sub.php调用以上php文件实现验证:

<?php
 session_start();
 if($_POST[check]){
  if($_POST[check]==$_SESSION[check_pic]){
   echo "密码正确".$_SESSION[check_pic];
   }else
   {
    echo "密码错误哈".$_SESSION[check_pic];
   }
 }
 ?>

  <form action="sub.php" method="post" >
  <img src="che.php"/><br>
  <input type="text" name="check" value="" /><br/>

  <input type="submit" name="submit" value="确认提交"/>


  </form>

结果如下图:


基于html+python+Apriori 算法、SVD(奇异值分解)的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 电影推荐算法:Apriori 算法、SVD(奇异值分解)推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分,返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影,分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个,分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时,每次请求大概需要 6.6s(需要遍历计算与所有电影的相似度)。 将相似电影存储至 redis 中(仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至:93ms。 十部电影,每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统,redis 中新增了 50 部电影的 similar movie,也就是说,系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度,其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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