(1)PHP独特的语法混合了C、Java、Perl以及PHP自创新的语法
(2)PHP可以比CGI或者Perl更快速的执行动态网页——动态页面方面，与其他的编程语言相比，PHP是将程序嵌入到HTML文档中去执行，执行效率比完全生成htmL标记的CGI要高许多;PHP具有非常强大的功能，所有的CGI的功能PHP都能实现。
(3)PHP支持几乎所有流行的数据库以及操作系统。
(4)最重要的是PHP可以用C、C++进行程序的扩展!
PHP的优势：
(1)开放的源代码所有的PHP源代码事实上都可以得到。
(2)PHP是免费的和其它技术相比，PHP本身免费且是开源代码。
(3)快捷性程序开发快，运行快，技术本身学习快。嵌入于HTML：因为PHP可以被嵌入于HTML语言，它相对于其他语言。编辑简单，实用性强，更适合初学者。
四、本文研究的主要内容
本文利用了THINKPHP框架，在此框架的基础上，利用PHP语言、MYSQL数据库，开发出一套简单易用的微信公众平台CMS。该系统将诸如首次关注、文字回复、图文回复、微网站等功能模块化。用户只需几步简单的操作，就能把自己的公众号与微信公众平台CMS对接，随后就可以在该CMS中对自己的公众号进行相应的设置，方便快捷的满足自己的个性化需求。本文的具体内容如下：第一章，绪论。主要介绍了课题研究的背景和现状、课题研究的意义、微信公众平台CMS的部分功能。第二章，系统开发的平台与技术。对开发该系统所需的环境，用到的框架，使用的技术作了详细的介绍。第三章，系统需求分析。分别从可行性、总体需求进行了分析。然后从网站前台、管理后台、会员后台、微信端几个方面进行了详细的需求分析。第四章，系统设计与实现。分别对四个子系统进行了框架和模块设计，并对各个子系统进行了实现。最后对系统中所用到的关键数据库进行了设计。第五章，系统运行与测试。对系统微信端的主要功能进行测试，测试系统的运行情况。第六章，总结与展望。对全文进行总结并对后续的工作进行展望。
课题名称:基于嵌入式的智能手势识别器的设计
一、课题研究背景
1.国内外的研究现状
目前国内外实现的手语识别系统主要分为基于传感器的系统识别和基于图像处理的识别系统。利用传感器识别的系统就是利用空间加速度和角速度这两个参数来进行的，当信息量比较大时，能更方便的获取到数据；缺点是需要在手臂上装置大量装置在表达上带来了不便性。基于图像的视觉识别是用摄像机采集手势信息进行识别的技术。这种方式的优点是动作的识别更加自然，缺点是图像处理识别时容易受到环境的干扰。
手势识别领域的研究在国外要比国内早，国内最早开始研究手势手语的识别是哈工大团队提出了将多种手势识别算法融合的方法，这种方法在分类时特征和模型的参数都很少，但这种技术对手语手势的识别在那个年代取得了良好的识别效果，通过将神经网络和HMM算法相结合，使系统对简单静态手语的识别率达到百分之八十以上。随着技术的发展，人们将GMM模型运用到手
语识别系统中，通过这种方法对手语识别得到的结果更好。20xx年，南开大学的李国峰等人研发了基于MEMS加速度传感器的简单输入系统，该系统也为自热的人机交互研究开启了新理念。20xx年华中师范大学团队开始了基于加速度传感器手语识别研究，对预设的八种手势进行识别，其识别率达到了85.3%.20xx年，清华研究团队利用SEMG信号去识别手臂和手指动作采用多电极阵列获取SEMG信号，虽然实用性不是很强，识别率不是很高，但是在该领域的探索研究，做出了大量的探索工作。20xx年，由于传感器的手势识别领域的快速发展，国内学者张欣和陈勋等人将传感器技术与生理信号相互结合，构建了手势识别系统的远程医疗系统，该系统研发为识别领域注入了新的血液，使得国内对相关领域的研究更加热衷起来。
2.课题研究的意义
根据世卫组织最近的一项报道表明，在全球有6亿多的残疾人，其中就聋哑人占残疾人口的10%.截止到20xx年末，中国残疾人的数量已经占到全国总人口数的百分之六，是世界上残疾人最多的国家。在这些残疾人当中，具有听力障碍的人占33%,人数大约为2780万，这些人中只有少部分人只有听力或语言障碍，而大多数人完全失去了与健康人类正常沟通的能力，手语则是它们唯一的交流方式。对于健康的人们来说，除一些专业人士外大部分人并不能理解手语的含义，那么将手语转换成声音和图像并被人们轻易理解就变得很有实用价值。这将清除它们与社会交流的障碍为它们融入到有声世界提供了很大的帮助。手势手语是将人体产生的动作赋予了特定的含义且高度的结构化后的集中体现。
