php数据值怎么分组，web与Internet的基础各是什么？
1.Internet是一个全球性的计算机互联网络，中文一般译作“因特网”。
2.Internet主要提供：Talent/Email/WWW/BBS/FTP等服务。
3.Internet的基本实现技术：
分组交换：信息在Internet上被分为许多的小数据包（分组）进行传输，到达目的后将数据包重组为原来的信息。
TCP/IP协议簇。
2>Web简介
Web即WWW ( World Wide Web ）是在20世纪90年代由欧洲核子研究中心（CERN）的Tim Berners Lee 所创建发，于1992年正是连接上网。这种技术可以把各种类型的信息和服务进行无缝连接，并且可以提供一个丰富的界面。Web使用相关的技术（News/FTP/Talent/Mail等），将存储在连接上Internet的文档（文字、图片、声音、视频等）转化为网页或者提供下载等，使得全世界的人都可以享受同样的产品和服务。
Web是运行在Internet上的一种应用，它其实就是无数文档的集合，这些文档存储于某处连接上了Internet的服务器中。Web主要制定了这些文档的编写方式，以及它们在Internet中是如何被访问的。Internet为Web提供网络环境，而随着Web的出现，Internet也因此得到了长足的发展。
3>Web的组成部分
1.Web服务器：Web文档存储在Web服务器中，Web服务器负责监听客户端的链接请求，接收请求，并且响应请求，然后为请求返回相应内容。
2.Web客户端：浏览器，移动设备，手机APP。
3.HTTP ( Hyper Text Transfer Protocol ) （超文本传输协议）：定义Web服务器和客户端的通讯细节。
4>简单说明Web的工作原理
1.网页采用HTML（Hyper Text Markup Language)（超文本标记语言）编写后，保存在Web服务器上。
2.Web客户端（如浏览器）向Web服务器发出请求；Web服务器在接收到请求之后做出响应，并且把Web客户端需要的内容（如网页）返回给它；Web客户端在接收到信息之后，将其解释并且显示。
常见的服务端技术（运行在服务器上）：
JSP/PHP/ASPX
常见的客户端技术（运行在浏览器上）：
HTML/CSS/JS/SWF
5>Web服务器的主要功能
存储并管理文件；执行程序，响应请求；提供安全功能等。
服务器的主要产品：TOMCAT/IIS/APACHE 。
本地html文件虽然也可以直接用浏览器打开，但是没有经过Web服务器，也就不会像真正网页那样有客户端发出请求，以及服务器端响应请求。
6>所有HTML标签都可拥有的四个基本属性：
1.id：每个元素都可声明一个唯一的id号
2.style：为元素添加css样式
3.class：为元素指定类型。一个元素可以指定多个类型，不同元素可拥有相同的类型。
4.title：为元素添加说明（鼠标悬停会出现提示语）
他们是怎么有求职者的资料的呢？
你好，智联是个发简历、找工作的平台，也是一款产品，产品本身有它的适用人群。从应聘者的角度讲，可以通过某些设置避免题主这类情况的发生。另外，对于主动联系你的公司，有一定的警惕性是对的，不过也不能就此”一竿子打死“，误入以偏概全的认知陷阱。
根据题主的问题，你要做的是：
一、下载智联APP产品，并做某些设置。
二、了解招聘公司选择人才的途径。
三、学习如何鉴别招聘的公司是否正规。
下载智联APP产品，根据你的应用场景（也就是是否想向所人的公开你的简历），做出应用设置。我会在另一个招聘APP上做定期的简历更新，每次更新完简历之后都会有一个提醒，提醒的大概意思是”是否将更新的简历向所有人开放？“注意，这里的所有人包括几类人：
一类是招聘公司的HR，只要有同类职位招聘需求的招聘方都归为这类人。一类是你的原公司。还有一类是招聘猎头。
这个功能就类似于微信朋友分组，你发的朋友圈只有分组的朋友可见一样。如果你的简历不希望任何人看见，可以设置为只有自己可见。
针对题主的情况，除了将招聘方分组设置之外，还可以按时间设置简历是否可见。注意，这只是一条备选方案，如果智联APP产品中的设置并没有将招聘方分得很细致，题主又怕自己的信息泄露，却还在急于找工作，可以在找工作投简历的几个月之内将简历设置为所有人可见，一旦有达成意向的公司，或是offer正在走流程，可以立刻将简历更新至只有自己可见。
总之，我们应聘者可以通过产品设置或是时间把控两个层面，避免或减少此类问题的发生。
利用反向思维，了解招聘公司选择人才的途径，为求职中的我们所用。我们求职者一般在找工作时，很自然的惯性思维是到求职网站去发简历，等待面试通知。其实，如果我们换个角度，换种思维方式了解招聘公司寻找人才的途径，可以拓展找工作的路径，加快找到工作的效率。
以我们公司某个部门公开出一个职位为例，首先公司的人事部门会定期以邮件的形式发布公司正在招聘的职位清单，目的是让员工们推荐身边的同学，朋友面试入职，一般这种途径面试的成功率会相对较高，内部推荐成功的公司员工也会得到现金奖励。其次，公司会将比如技术总监，销售主管之类的高端职位，发送给猎头，让他们帮忙推荐人才。当然，通过猎头推荐的人才，如果入职成功，公司会付出一定的费用，一般行业内的行规是推荐人才年薪的百分比。最后，公司会在主要的招聘网站上发布职位信息，同时公司人事会定期查看和更新职位动态。一般公司人事会通过关键字搜索等方式查找目标人选。题主的简历，如果是向所有人可见的情况下，应该就是这种途径被招聘公司发现的。
因此，站在我们应聘者的角度讲，如何让更多的招聘方发现我们，进而给我们面试机会呢？
首先，在更新简历时有讲究，要注意突出一些关键字。比如同样是做测试的工程师，如果简历中有性能测试，自动化脚本开发，再加上现在流行的若干个工具的名字，这样的简历被招聘方发现，搜索的概率就要大很多。当然，写在简历中的内容前提是你一定要会，别做所谓的”标题党“。
其次，拓宽找工作的渠道。如果有心仪的目标公司，可以找找身边的同学或朋友，让他们帮忙做内部推荐。
最后，还是自身的硬实力是核心。如果能让几个高端猎头盯上，不用你自己寻找工作，都会常有职位推荐，那是节约精力和时间成本的最好方式之一。
当机会摆在面前，如何做出抉择，是否去应聘呢？这里涉及到如何鉴别招聘的公司是否正规这个问题。我们先看一下，怎样的公司会主动联系应聘者，邀请他们来面试？
一般情况下是项目时间紧，任务多，而人手又不足的公司，会急于招聘应聘者。对于这样的公司，他们要找的是能直接上手干工作的人。
还有一种是长年人才流逝严重，要不断招人的公司。这种公司在内部管理或是项目运转方面一定存在着或多或少的问题。
我们应聘者要如何长一双慧眼，识别哪些公司靠谱，哪些公司值得我们去面试，甚至入职呢？
一是靠信息搜索，可以在一些行业论坛，公司的网站，甚至是找工作交流面试经验的网站找到公司相应的信息。信息拿到了，还要针对性的甄别信息，有自己的洞见和思考。
另外，通过公司离职员工的嘴里说出来公司的样子，信息的可靠程度要高很多。
其次，正规公司的年度利益报表也可以从网络上搜索到。
然后，可以从公司正在做的项目上着手分析，一是你做为员工从事这个项目是否会有成长，另一方面是是否有同期类似的项目，在其它公司运行着，它们之间的差异化你是否了解。
最后，直接到公司参与一场面对面的面试，观察公司的办公环境，和直属领导沟通，也可以提取一些判断的依据。
结语：求职者的信息安全需要自己有意识的保护，如何甄别招聘公司是否值得服务，更值得职场人不断的学习和迭代。总之，面对求职机会，别轻易放手，遇到如渣男一般的公司，也别瞻前顾后。
如果喜欢回答，不妨关注和点赞来一波，谢谢！我是@洁然不同007，高级研发工程师，专注于技术人职场领域的内容创作。chmod无法更改可执行权限怎么办？
Hi从图上并看不到index.php文件所具有的权限和分组到底是什么。首先，ubuntu就是linux系统的一种，不要搞混淆哦~
如果chmod 命令无法为某个文件加权限的话，需要看下这个文件归属的用户或用户组是哪一个，然后使用有权限的用户去登陆和修改。
如果无法确定的话，也可以用root用户去修改，切换root的命令为 su
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2.一键生成N（7000个以内）个文件的目录，清华大学选择的文件管理软件:Taglyst
下图为黑色酷炫模式：
清华大学的选择：
3.同时打开N个文件夹，实现浏览器式的管理，效率不止翻倍的软件:XYplorer
4.文件搜索:Filelocator，也可配合everything使用，如果必须二选一，选前者（更多搜索软件正在测试对比）
5.办公软件建议用WPS或永中office，但模板不要购买，在上面第1条下载。
6.用EXCEL时下载方方格子工具，不会函数不会公式依然可以成为数据高手。复杂的操作一键完成。
7.截图:专业截图王＞Snipaste＞Fastone Capture（别说什么最好的截图软件是snipaste，用过专业截图王再说）
下图为Snipaste，只能说界面真的很寒酸。
下图为faststone capture ：同样不够完美。
8.PDF编辑软件:迅捷PDF（屌丝选这个）＞福昕pdf（土豪选这个）＞ADOBE acrobat dc；福昕是真好用，就是贵。迅捷的优势是一次付费终生使用。wps据说也很好用，测试后给大家分享。
下图为迅捷pdf：
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想用MongoDB取代MySQL可以吗？
脱离业务场景，空谈技术架构都是耍流氓。
我们公司同一个项目就同时在用Mysql和MongoDB，希望通过下面介绍可以帮助你真正了解到Mysql和MongoDB优劣对比及实际业务应用场景。
数据库人气排行以下来自最新的db-engines的数据库人气排行榜
接下来我们看一下前十名的趋势变化图：
关系数据库前10名如下：
文档数据库前10名如下：
通过上面可以看出MongoDB虽说分数一直保持着稳定上升的趋势，但和 Mysql相比依然有一定的差距。不过，MongoDB 在2018年的表现是非常不错的，至少一直都在进步，这个表现也是 MongoDB 独一份。
数据结构MySQL：MySQL将数据存储在表中，并使用结构化查询语言（SQL）访问数据。MySQL使用模式来定义数据库结构，要求表中的所有行具有相同的结构，并且值由特定的数据类型表示。
MongoDB：在MongoDB中，数据存储在类似JSON的文档中，这些文档可以有不同的结构。为了提高查询速度，MongoDB可以将相关数据存储在一起，这些数据可以使用MongoDB查询语言访问。
在MongoDB中，文档能够拥有自己独特的结构。新字段可以随时添加并包含任何类型的值。
优缺点MySQL是关系型数据库。
优势：
在不同的引擎上有不同的存储方式。
查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高。
开源数据库的份额在不断增加，mysql的份额页在持续增长。
缺点：
在海量数据处理的时候效率会显著变慢。
Mongodb是非关系型数据库(nosql )，属于文档型数据库。
存储方式：虚拟内存+持久化。
查询语句：是独特的Mongodb的查询方式。
适合场景：事件的记录，内容管理或者博客平台等等。
架构特点：可以通过副本集，以及分片来实现高可用。
数据处理：数据是存储在硬盘上的，只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中，将数据存储在物理内存中，从而达到高速读写。
成熟度与广泛度：新兴数据库，成熟度较低，Nosql数据库中最为接近关系型数据库，比较完善的DB之一，适用人群不断在增长。
优点：
快速！在适量级的内存的Mongodb的性能是非常迅速的，它将热数据存储在物理内存中，使得热数据的读写变得十分快。高扩展性，存储的数据格式是json格式！
缺点：
事务关系支持薄弱。这也是所有NoSQL数据库共同的缺陷，不过NoSQL并不是为了事务关系而设计的，具体应用还是根据需求。而且开发文档不是很完全、完善。
应用场景关系型数据库适合存储结构化数据，如用户的帐号、地址
1）这些数据通常需要做结构化查询，比如join，这时候，关系型数据库就要胜出一筹
2）这些数据的规模、增长的速度通常是可以预期的
3）事务性、一致性
NoSQL适合存储非结构化数据，如文章、评论：
1）这些数据通常用于模糊处理，如全文搜索、机器学习
2）这些数据是海量的，而且增长的速度是难以预期的，
3）根据数据的特点，NoSQL数据库通常具有无限（至少接近）伸缩性
4）按key获取数据效率很高，但是对join或其他结构化查询的支持就比较差
什么场景MongoDB更适用更高的写入负载
默认情况下，MongoDB更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB很适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。
高可用性
MongoDB的复副集(Master-Slave)配置非常简洁方便，此外，MongoDB可以快速响应的处理单节点故障，自动、安全的完成故障转移。这些特性使得MongoDB能在一个相对不稳定（如云主机）的环境中，保持高可用性。
数据量很大或者未来会变得很大
依赖数据库(MySQL)自身的特性，完成数据的扩展是较困难的事，在MySQL中，当一个单达表到5-10GB时会出现明显的性能降级，此时需要通过数据的水平和垂直拆分、库的拆分完成扩展，使用MySQL通常需要借助驱动层或代理层完成这类需求。而MongoDB内建了多种数据分片的特性，可以很好的适应大数据量的需求。
基于位置的数据查询
MongoDB支持二维空间索引，因此可以快速及精确的从指定位置获取数据。
表结构不明确，且数据在不断变大
在一些传统RDBMS中，增加一个字段会锁住整个数据库/表，或者在执行一个重负载的请求时会明显造成其它请求的性能降级。通常发生在数据表大于1G的时候（当大于1TB时更甚）。 因MongoDB是文档型数据库，为非结构货的文档增加一个新字段是很快速的操作，并且不会影响到已有数据。另外一个好处当业务数据发生变化时，是将不在需要由DBA修改表结构。
没有DBA支持
如果没有专职的DBA，并且准备不使用标准的关系型思想（结构化、连接等）来处理数据，那么MongoDB将会是你的首选。MongoDB对于对像数据的存储非常方便，类可以直接序列化成JSON存储到MongoDB中。 但是需要先了解一些最佳实践，避免当数据变大后，由于文档设计问题而造成的性能缺陷。
实际业务应用BillRun – 基于MongoDB的帐单系统 (来自oc666)
BillRun是由Ofer Cohen推出开源账单系统，采用MongoDB做为数据存储。这套账单系统被以色列一家增速最快的电信运营商采用，每月处理5亿条通信记录，Ofer在Slideshare上说明了具体利到了MongoDB的哪些特性：
弱数据结构的特点，使得BillRun能很快的支持新的CDR(通讯记录)类型。这个特性使文档型数据库很适用于快速发展、业务需求不确定的系统中。
BillRun仅使用了一个Collection，已经管理了数TB的文档数据，并且没有遇到由结构变更、数据爆发式增长的带来的限制和问题。
replicaSet副本集特性使建立更多的数据中心DRP变得更轻松。
内建的Sharding分片特性避免系统在数据增长的过程中遇到性能瓶颈。
每秒钟2000条通信记录的插入，MongoDB在架构设计上很好的支持了高负载的数据写入。并且可以使用findAndModify(相对缓慢)完成基础的事务特性，并且通过应用层面的支持，实现双段式提交。
查询方式相比SQL，更加易读、易懂，开发相对轻松。
基于位置允许更好的分析用户使用情况，从而更好地制定移动电话基础设施的投入点。
以上，如果对你有帮助帮忙点个赞吧
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