HTML - это данные разметки веб-страницы.
PHP - это серверные скрипты
типы данных - это XML(HTML), JSON и т.д.
Парсер парсит нужные типы данных и разбирает в соответствии с шаблонами.
Серверные скрипты при этом - никакой роли не играют: PHP, C#/.NET, Go, Python - абсолютно не важно. Динамический парсинг:www.nightmarejs.org
А почему бы новым игрокам на первое время не давать какой-нибудь иммунитет к атакам извне?
Либо размещать новых игроков в грин-зоне, а после прохождения обучения или достижения какого-то уровня, если таковые есть в игре, давать возможность выбрать клан для вступления (принудительно), а уже после выбора клана размещать игрока на территории этого клана
Вы знаете, что Socket.IO попробует несколько методов соединения из доступных в данном окружении? «заморачиваться», в данном случае, слишком сильное слово, имхо:)
html {
position: relative;
height: 100%;
}
body {
position: relative;
min-height: 100%;
}
Не задавайте body высоту, задавайте минимальную высоту в 100%. При 100% body принимает высоту экрана. При содержимом превышающим этот размер body остаётся 100% от высоты экрана и не растягивается, тем самым футер приклеен к нижней точке и наслаивается на контент. Футер через position: absolute размещаете внизу и растягиваете на 100%. Как в приведенном выше примере для bootstrap
Подготовка данных (для скорости манипулирования):
1. Контурная кластеризация. Чтобы были линии и белый фон; вычисление угла поворота в 2D-плоскости: (например) максимальное кол-во точек (образующих контур) от центра изображения до любого края по прямой должно быть сориентировано в левый верхний угол;
затем - "общий пиксель": матрица-1: 64x64.
2. Цветовая кластеризация. Чтобы были усредненные цвета областей (сетки) исходного изображения. Сначала вращаем на угол из п.1 и затем вычисляем средний общий цвет пикселей на секторе (если разбить длины исходного изображения по вертикали и горизонтали на 64 равных отрезка и соединить точки линиями, образующими мнимую сетку, и взять одну такую ячейку-прямоугольник) и получаем матрицу-2: 64x64.
Сравнение матриц или хешей матриц.
Если нейросеть - обучение:
3. Обучение сети по 2-м матрицам.
и поиск....
PS: при нулевом результате во время поиска можно использовать искажения 2D плоскости искомого изображения.. рекомендуемые отклонения: не более 5-7% от изначального.
$('body').on('click', 'a', function() {
$.post(
'server.php' // Путь до вашего php-файла
{'mail_send', true},
function(data) {
/* Тут обрабатываете ответ при необходимости */
}
);
return false;
});