大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下实战交易平台视频下载的问题，以及和股票入门视频教程下载的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！

本文目录

1. 股票入门视频教程下载
2. 大数据如何与零售业结合 在实战中应用
3. PHP典型模块与项目实战大全的目录

一、股票入门视频教程下载

想要炒股，就要懂得炒股入门基础知识。并且懂得应用一些基本的技巧和炒股理论，这样最起码你才可以说会炒股，否则难道你只会买卖就可以吗，据不完全统计，最后股市下来，亏钱的95%都是新股民，本文可以教你快速入门。

当你来到这里，表示你做好了股票入门的心理准备，我们荣幸地欢迎您，也非常高兴地告诉您找对了地方

据统计95%的新手到最后都是亏钱的，与其交学费，不如早点学习短线高手涨停绝招。

股票知识的学习，首先肯定是要学习股票基础知识，可以先了解股票的基本概念，股票种类，股票红利，股票术语这些内容。这些是后面学习的基础，一定要把概念理解清楚，不清楚时多看看这些文章，就一定可以掌握好。如何入门，我根据自己的学习思路，结合自己的实战，楼主是新手的话，不妨平时多看看炒股方面的书籍，不论是理论方面的还是个人的炒股心得，都可以涉猎下，有所启发的。推荐你一个团对，纵横实战操盘团队，白渡嗖嗖能找到她们，操盘老师会兔费讲课的，学习资料挺多，希望你可以从里边真正学到技术。

第一部分：炒股入门知识基本概念篇

1.股票概念股票是股份证书的简称，是股份公司为筹集资金而发行给股东作为持股凭证并借以取得股息和红利的一种有价证券。每股股票都代表股东对企业拥有一个基本单位的所有权。股票是股份公司资本的构成部分，可以转让、买卖或作价抵押，是资金市场的主要长期信用工具。

2.股票特征股票投资是一种没有期限的长期投资。股票一经买入，只要股票发行公司存在，任何股票持有者都不能退股，即不能向股票发行公司要求抽回本金。同样，股票持有者的股东身份和股东权益就不能改变，但他可以通过股票交易市场将股票卖出，使股份转让给其他投资者，以收回自己原来的投资。

(1)股票上市后，上市公司就成为投资大众的投资对象，因而容易吸收投资大众的储蓄资金，扩大了筹资的来源。

(2)股票上市后，上市公司的股权就分散在千千万万个大小不一的投资者手中，这种股权分散化能有效地避免公司被少数股东单独支配的危险，赋予公司更大的经营自由度。

4.股票面值股票的面值，是股份公司在所发行的股票票面上标明的票面金额，它以元/股为单位，其作用是用来表明每一张股票所包含的资本数额。在我国上海和深圳证券交易所流通的股票的面值均为壹元，即每股一元。

股票面值的作用之一是表明股票的认购者在股份公司的投资中所占的比例，作为确定股东权利的依据。如某上市公司的总股本为1，000，000元，则持有一股股票就表示在该公司占有的股份为1/1，000，000。第二个作用就是在首次发行股票时，将股票的面值作为发行定价的一个依据。一般来说，股票的发行价格都会高于其面值。当股票进入流通市场后，股票的面值就与股票的价格没有什么关系了。股民爱将股价炒到多高，它就有多高。

5.股票净值股票的净值又称为帐面价值，也称为每股净资产，是用会计统计的方法计算出来的每股股票所包含的资产净值。其计算方法是用公司的净资产(包括注册资金、各种公积金、累积盈余等，不包括债务)除以总股本，得到的就是每股的净值。股份公司的帐面价值越高，则股东实际拥有的资产就越多。由于帐面价值是财务统计、计算的结果，数据较精确而且可信度很高，所以它是股票投资者评估和分析上市公司实力的的重要依据之一。股民应注意上市公司的这一数据。

6.股票发行价当股票上市发行时，上市公司从公司自身利益以及确保股票上市成功等角度出发，对上市的股票不按面值发行，而制订一个较为合理的价格来发行，这个价格就称为股票的发行价。

7.股票市价股票的市价，是指股票在交易过程中交易双方达成的成交价，通常所指的股票价格就是指市价。股票的市价直接反映着股票市场的行情，是股民购买股票的依据。由于受众多因素的影响，股票的市价处于经常性的变化之中。股票价格是股票市场价值的集中体现，因此这一价格又称为股票行市。

8.股票清算价格股票的清算价格是指一旦股份公司破产或倒闭后进行清算时，每股股票所代表的实际价值。从理论上讲，股票的每股清算价格应与股票的帐面价值相一致，但企业在破产清算时，其财产价值是以实际的销售价格来计算的，而在进行财产处置时，其售价一般都会低于实际价值。所以股票的清算价格就会与股票的净值不相一致。股票的清算价格只是在股份公司因破产或其他原因丧失法人资格而进行清算时才被作为确定股票价格的依据，在股票的发行和流通过程中没有意义。

第二部分：炒股入门知识基本理论技巧篇：

炒股入门知识讲述炒股入门的一些基本功，既然是炒股，就得讲究一些方法，这里的炒股入门知识是依托套利客的“事件驱动套利”理论为基础的一种超短线炒股技巧。

原理：利用事件驱动股价上扬，获得超额收益，利用短时间持股来控制风险。

特点：持股时间短，同时又能获取跑赢大盘，获得超额收益。

炒股入门知识，炒股入门知识的套利理论

炒股入门知识的事件驱动理论即指某个事件、某个突发新闻驱动A股股价异常波动，从而带来投资机会。根据事件驱动理论而形成的事件驱动投资策略，主要是提前挖掘和深入分析可能造成股价异常波动的事件，充分把握交易时机获取超额投资回报的交易策略

炒股入门知识的先知先觉理论就是指对事物发展的认识早于一般人。当然在股市中不可能对所有的事都做到先知先觉，只求一部分、很小的一部分。有句古语：早知三日事，富贵一千年。

其实对事件的“先知”不像人们想像的那么难，只要你是一个有心人，就可以做到，下面用案例来说明做一点

炒股入门知识的尾盘交易理论顾名思义就是利用尾盘进行交易，是在T＋1制度下的一种交易策略交易。

T+1制度下利用尾盘交易策略，若在收盘前1分钟之内进行买入交易，将当日盘中的波动风险几乎控制为零。

第三部分：炒股入门知识的操盘步骤

首先在国土资源部网站“新闻动态>要闻播报”下找到2012年9月10日的新闻“国土资源部页岩气探矿权招标公告”

在国土资源部网站“政务公开>通知公告”可以发现2012年9月10日发布的“国土资源部页岩气探矿权招标公告”，在第12项中已确定于2012年10月25日上午9:30开标.

这样可以知道10月25日有个页岩气的开标会，做到“先知先觉”

自然是围绕有页岩气的上市公司展开，这是2012年7月24日的新闻：“华菱钢铁大股东参与搭建页岩气开发平台”

虽然使用模拟交易帐号，依然把控制风险放在第一，因此采用“尾盘交易法”

跟踪该事件，没有出现变更的通知，因此事件会如期兑现。通常这样的大事件会驱动股价上扬，形成一次套利机会

场上一分钟场下十年功。事件对股价驱动力的强弱是一个综合的判断，需要平时的跟踪、统计和不断的积累。

如果该事件对今日的股价驱动力不大或者没有，可以在开盘前通过观察一些参考物来发现，因此在开盘竞价时及时离场回避风险，这样通过极短时间的持股来控制风险。

追涨多被套，潜伏为上策。操盘体系本就复杂，每步均可为经验，利用模拟交易反复训练，方可体会其中之奥妙。

温馨提示：请勿相信任何形式合作的股票分成合作，炒股还是靠自己多学习。

二、大数据如何与零售业结合 在实战中应用

大数据如何与零售业结合在实战中应用

“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。

运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。

云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。

提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。

企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。

客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。

在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。

以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。

数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。

运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典型应用如中国移动的“盘古搜索”。

二、“大数据”与零售业的结合运用

对于数据的使用，许多实体零售商同样表示非常重视，他们对企业积累的数据进行了各种预测和分析。然而，对具体的销售业务来说，往往存在理想与现实的纠结，前不久市场中一家知名的服装零售企业一方面在宣传盈利上市的同时，一方面曝出有近10亿元的库存。国内很多零售企业都知道“大数据”应用的好处，但他们一旦将“大数据”的应用结合到自己的企业经营中时，便会出现与目前经营有非常大的不适应问题，如此导致许多企业对此都持非常谨慎的态度。

1、将零售策略与“大数据”技术进行结合

零售企业谈的“大数据”的最大价值，是在零售策略上与“大数据”技术进行结合，最大程度地编制前置性的零售策略，确保销售计划的实现。“大数据”讲究四个“V”：一是数据体量大（Volume）；二是数据类型复杂（Variety），多涉及到各种结构性与非结构性的；三是价值密度低（Value），这和体量大是相对应的；四是数据更新与处理速度快（Velocity）。

根据这些特性主动地在业务数据产生的同时做出相应的策略应对，会为企业赢得更多的时间和市场策略调整空间。这类似于大江大河的洪峰预警，上游的洪峰出现什么状况，下游要做什么样的应对。数据用到这一层面上，才具有直接的业务价值，这不是那种销量同期比、环比、销售计划比数据能指导业务的价值能相比的。例如一家涉足线上业务的实体零售商，在一组货品的15分钟促销时间内，往往准备着3套应变策略，以确保货品能够按计划卖出。

在实体商业领域，有许多关于数据与营销的案例。一个较早的版本就是美国沃尔玛啤酒和尿布的数据关系。原来，美国的妇女在家照顾孩子，所以她们会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。

当分析师了解到啤酒和尿布销量存在正相关关系、并进一步分析的时候，发现了这样的购买情境，于是将这两种属于不同门类的商品摆在一起。这个发现为商家带来了新的销售组合。当然，即使再多的零售连锁企业知道这个故事，也极少从平时销售中能发现这样的组合，哪怕是牵强附会的。

所以，零售策略设计是零售业“大数据”价值最大的地方，也是“大数据”可以直接为其提供支持的业务。

2、零售企业对“大数据”应保持正确态度

企业的领导者首先要重视“大数据”的发展、重视企业的数据中心，把收集顾客数据作为企业营销运营的第一目标；第二，对企业内部人员进行培训及建立收集数据的软硬件机制；第三，以业务需求为准则，确定哪些数据是需要收集的；第四，确认在企业已有的数据基础上或者未来方向前提下，如何达成前三项目标的基础建设方案。

在这些IT基础工作需要企业有实实在在的投入和建设规范的信息化团队，作为中国商业最大的一分子——中小微型零售企业似乎是不可能也没有足够的能力来面对这样一场变化的。

大中型零售商因为本身业务及利润的积淀，已经能够承担这样一场需求趋势的需要成本。中小微型企业还处于快速发展过程中，如果也如同大中型企业进行全方面的投入，将很快会被新型的IT工具拖垮或者遭受重创。

但这并不意味着中小零售企业没有机会，实际上IT的发展为所有的企业都提供了平等的选择，云计算的广泛应用即是对这样一场变革带来的临时礼物。

作为中小微型零售企业，完全不必考虑自己建设一套“大数据”的IT系统，他们从精力、成本、能力上来说都不适合，因此此类企业可以将企业的IT建设外包给适合的服务商，企业本身的所有精力可以投入到对商圈的开发上。

目前，一些IT软件开发运营商也已经针对传统零售企业推出了云服务的基础平台，为中小微型商业企业提供了大型企业和超大型企业同样的基础环境及系统架构，小企业只需清晰地规划出自己的目标和适合的步骤，使用云平台按需付费即可，大可不必进行巨大的初始投入和不可预测的运行成本。

三、“大数据”在零售企业实战中的应用

最早关于“大数据”的故事发生在美国第二大的超市塔吉特百货（Target）。孕妇对于零售商来说是个含金量很高的顾客群体。但是他们一般会去专门的孕妇商店而不是在Target购买孕期用品。人们一提起Target，往往想到的都是清洁用品、袜子和手纸之类的日常生活用品，却忽视了Target有孕妇需要的一切。为此，Target的市场营销人员求助于Target的顾客数据分析部要求建立一个模型，在孕妇第2个妊娠期就把她们给确认出来。在美国出生记录是公开的，等孩子出生了，新生儿母亲就会被铺天盖地的产品优惠广告包围，因此必须赶在孕妇第2个妊娠期行动起来。如果Target能够赶在所有零售商之前知道哪位顾客怀孕了，市场营销部门就可以早早的给他们发出量身定制的孕妇优惠广告，早早圈定宝贵的顾客资源。

如何能够准确地判断哪位顾客怀孕？ Target想到公司有一个迎婴聚会（baby shower）的登记表，开始对这些登记表里的顾客的消费数据进行建模分析，不久就发现了许多非常有用的数据模式。比如模型发现，许多孕妇在第2个妊娠期的开始会买许多大包装的无香味护手霜；在怀孕的最初20周大量购买补充钙、镁、锌的善存片之类的保健品。最后Target选出了25种典型商品的消费数据构建了“怀孕预测指数”，通过这个指数，Target能够在很小的误差范围内预测到顾客的怀孕情况，因此Target就能早早地把孕妇优惠广告寄发给顾客。

为了不让顾客觉得商家侵犯了自己的隐私，Target把孕妇用品的优惠广告夹杂在其他一大堆与怀孕不相关的商品优惠广告当中。

根据这个“大数据”模型,Target制订了全新的广告营销方案，结果Target的孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。Target的“大数据”分析技术从孕妇这个细分顾客群开始向其他各种细分客户群推广，从Target使用“大数据”的2002年到2010年间，Target的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。

ZARA平均每件服装价格只有LVHM四分之一，但是，回看两家公司的财务年报，ZARA税前毛利率比LVHM集团还高23、6%。

在ZARA的门店里，柜台和店内各角落都装有摄影机，店经理随身带着PDA。目的是记录其顾客的每个意见，如顾客对衣服图案的偏好，扣子的大小，拉链的款式之类的微小举动。店员会向分店经理汇报，经理上传到ZARA内部全球资讯网络中，每天至少两次传递资讯给总部设计人员，由总部作出决策后立即传送到生产线，改变产品样式。

关店后，销售人员结帐、盘点每天货品上下架情况，并对客人购买与退货率做出统计。再结合柜台现金资料，交易系统做出当日成交分析报告，分析当日产品热销排名，然后，数据直达ZARA仓储系统。

收集海量的顾客意见，以此做出生产销售决策，这样的作法大大降低了存货率。同时，根据这些电话和电脑数据，ZARA分析出相似的“区域流行”，在颜色、版型的生产中，做出最靠近客户需求的市场区隔。

2010年，ZARA同时在六个欧洲国家成立网络商店，增加了网络巨量资料的串连性。2011年，分别在美国、日本推出网络平台，除了增加营收，线上商店强化了双向搜寻引擎、资料分析的功能。不仅回收意见给生产端，让决策者精准找出目标市场；也对消费者提供更准确的时尚讯息，双方都能享受“大数据”带来的好处。分析师预估，网络商店为ZARA至少提升了10%营收。

此外，线上商店除了交易行为，也是活动产品上市前的营销试金石。ZARA通常先在网络上举办消费者意见调查，再从网络回馈中，撷取顾客意见，以此改善实际出货的产品。

ZARA将网络上的海量资料看作实体店面的前测指标。因为会在网络上搜寻时尚资讯的人，对服饰的喜好、资讯的掌握，催生潮流的能力，比一般大众更前卫。再者，会在网络上抢先得知ZARA资讯的消费者，进实体店面消费的比率也很高。

这些顾客资料，除了应用在生产端，同时被整个ZARA所属的英德斯（Inditex）集团各部门运用：包含客服中心、行销部、设计团队、生产线和通路等。根据这些巨量资料，形成各部门的KPI，完成ZARA内部的垂直整合主轴。

ZARA推行的海量资料整合，后来被ZARA所属英德斯集团底下八个品牌学习应用。可以预见未来的时尚圈，除了台面上的设计能力，台面下的资讯/数据大战，将是更重要的隐形战场。

（3）对数据快速处理、修正、执行

H&M一直想跟上ZARA的脚步，积极利用“大数据”改善产品流程，成效却不彰，两者差距愈拉愈大，这是为什么？

主要的原因是，“大数据”最重要功能是缩短生产时间，让生产端依照顾客意见，能于第一时间迅速修正。但是，H&M内部的管理流程，却无法支撑“大数据”供应的庞大资讯。H&M的供应链中，从打版到出货，需要三个月左右，完全不能与ZARA两周的时间相比。

因为H&M不像ZARA，后者设计生产近半维持在西班牙国内，而H&M产地分散到亚洲、中南美洲各地。跨国沟通的时间，拉长了生产的时间成本。如此一来，“大数据”即使当天反映了各区顾客意见，无法立即改善，资讯和生产分离的结果，让H&M内部的“大数据”系统功效受到限制。

“大数据”运营要成功的关键，是资讯系统要能与决策流程紧密结合，迅速对消费者的需求作出回应、修正，并且立刻执行决策。

此前亚马逊并未大张旗鼓推展广告业务，直至2012年年底，有报道指出，亚马逊即将推出实时广告交易平台，从而向Facebook和谷歌发起挑战。这个实时广告交易平台又称“需求方平台”（Demand Side Platform，DSP），可以让广告与目标消费者相遇。广告商可以在“需求方平台”上竞标网站的闲置广告空间，而竞标标的包括广告版位，以及符合特定条件的消费者。

亚马逊开发的“需求方平台”可以“协助广告商接触网路上的众多用户，同时也帮助客户迅速找到想购买产品的相关资讯”，“需求方平台”概念虽非亚马逊首创，但以丰富资料为后盾。

亚马逊与广告商分享的资讯有两类，一是依用户网路行为所做的通用分类，例如热衷时尚、喜爱电子产品、身份为母亲、爱喝咖啡等，二是用户的商品搜寻记录。至于消费者的实际购物资料，亚马逊似乎尚未列入分享。广告商即使无法得知实际消费记录，能了解潜在顾客的商品搜寻记录；亚马逊如果全力进军网路广告市场，仍可能大大改变产业生态。

亚马逊2012年的广告收入约为5亿美元， 2013年的广告收入将达10亿美元。这会成为亚马逊未来几年内营收增长的新动力，更重要的是，它可能是亚马逊各项业务中利润率最高的业务之一。

2011年，沃尔玛电子商务的营收仅是亚马逊的五分之一，且差距年年扩大，让沃尔玛不得不设法奋起直追，找出各种提升数字营收的模式。最终，沃尔玛选择在社交网站的移动商务上放手一搏，让更大量、迅速的资讯，进入沃尔玛内部销售决策。沃尔玛的每张购买建议清单，都是大量资料运算而出的结果。

2011年4月，沃尔玛以3亿美元高价收购了一家专长分类社群网站Kosmix。Kosmix不仅能收集、分析网络上的海量资料（大数据）给企业，还能将这些资讯个人化，提供采购建议给终端消费者（若不是追踪结帐资料，这些细微的消费者习惯，很难从卖场巡逻中发现）。这意味着，沃尔玛使用的“大数据”模式，已经从“挖掘”顾客需求进展到要能够“创造”消费需求。

沃尔玛本身就是一个海量资料系统，适用各种商业上的分析行为，它的综合功能，作为世界最大的零售业（专题阅读）巨人，沃尔玛在全球超过200万名员工，总共有110个超大型配送中心，每天处理的资料量超过10亿笔。由于资料量过于庞大，沃尔玛的“大数据”系统最重要的任务，就是在做出每一笔决定前，将执行成本降到最低，并且创造新的消费机会。

Kosmix为沃尔玛打造的“大数据”系统称做“社交基因组（Social Genome）”，连结到Twitter、Facebook等社交媒体。工程师从每天热门消息中，推出与社会时事呼应的商品，创造消费需求。分类范围包含消费者、新闻事件、产品、地区、组织和新闻议题等。同时，针对社交网络快消息流的性质，沃尔玛内部的“大数据”实验室专门发展出一套追踪系统，结合手机上网，专门管理追踪庞大的社交动态，每天能处理的资讯量超过10亿笔。

“社交基因组”的应用方式五花八门。举例来说，沃尔玛实验室内部软件能从Foursquare平台上的打卡记录，分析出在黑色星期五，不同地区消费者最常购买的品项，然后，针对不同地区送出购买建议。

以上是小编为大家分享的关于大数据如何与零售业结合在实战中应用的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

三、PHP典型模块与项目实战大全的目录

1.1.3用什么技术来搭建php环境 4

1.3.1 javascript在html中的嵌入方式 11

1.3.3客户端数据存储机制cookie 15

2.1.4开发包安装及修改登录配置 25

2.2.2启动和配置web服务器apache 27

4.3.3条件查询实例的功能规划 63

第5章留言板模块（表单+session+验证+分页） 70

第6章注册及登录验证模块（验证+正则表达式+sql注入） 87

6.3.1 javascript通用过滤函数 92

6.5.2服务端用户登录状态验证 102

第7章上传与下载模块（php防盗链+ activexobject控件） 107

7.1.1 php文件上传的原理及实现 107

7.1.2 php文件下载的原理及实现 109

7.2.1 javascript文件尺寸验证 111

7.2.2 php上传文件涉及的参数 113

7.4.1上传文件的客户端类型检测 115

7.4.2上传文件的服务器端处理 115

7.4.3将上传文件信息归档到数据库 117

第8章内容自动采集器模块（爬虫+fckeditor编辑器+任务接力） 124

8.1内容自动采集器功能及采集原理 124

第9章日程表模块（php+ajax+xml） 144

9.2.1 ajax与xml文件进行交互式通信 148

第10章聊天室模块（frameset页面框架+session） 170

第11章计费系统模块（原子操作+数据回滚rollback） 184

11.2.1用户虚拟货币存储表设计 185

11.3.1使用charge_num()函数给指定用户充值 188

11.3.2使用decrease_num()函数实现消费金额扣减 188

11.3.3使用transaction_record()函数记录用户的交易 189

11.3.4使用update_status_record()函数确认用户付费操作 189

11.3.5使用count_user_num()函数更新充值次数 190

第12章充值平台模块（md5加密+https协议） 203

12.2.3支付成功提货测试模块 205

12.2.4支付网关整体测试流程模块 205

12.3通知支付结果方式的实现 206

12.3.1向支付网关提交支付请求信息 206

12.3.2支付网关将支付结果信息传给程序的接口 208

第13章在线调查模块（php+mysql+xml） 223

第14章 wap资讯模块（php+wml+wap） 242

14.1.3 wap浏览器安装与调试 246

第15章广告管理模块（javascript+iframe+smarty） 269

15.2文件目录结构设计及说明 271

15.3.1使用allen_thu()函数实现搜索和替换 274

15.3.2使用allen_file()函数生成文件函数 274

15.3.3使用isok()函数实现页面跳转 275

第16章文件管理器（文件处理+smarty） 294

16.1.1文件管理器的基本特征 294

第17章内容管理系统（oop+url rewrite+html编辑器） 320

第18章娱乐联播（rss内容聚合+ magpie抓取） 360

18.3.1使用get_ids()函数获得指定分类下的所有子分类id 365

18.3.2使用index_list()函数获取指定分类下的rss抓取内容 365

18.3.3使用content_info()函数获取指定id下的信息 366

第19章藏宝游戏（php+flash+api） 405

19.3.4程序返回信息代码说明 419

第20章图片交易平台（mvc设计模式） 442

20.2.4 controller（控制器） 448

第21章在线购物平台（php+jquery+b2c） 518

21.1.3文件目录结构设计及说明 521

第22章 joomla快速建站模块（php+joomla+xml） 570

22.3.2 joomla数据库逻辑关系 581

22.4.2文件包解压及配置设置 589

22.8.6创建导航栏及关联菜单 640

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