php文件上传

<?php  
error_reporting(-1);
header("Content-type: text/html; charset=utf-8");
$dangers = "php,php3,php4,phtml,php5,jsp,py,rb,asp,aspx,ashx,asa,cer,cdx,aspl,shtm,shtml,html,htm";
//$ext='php ';


$filename=$_FILES['file1']['name'];
//move_uploaded_file($_FILES['file']['tmp_name'],$filename);
$tmpfile=$_FILES['file1']['tmp_name'];
$ext=strtolower(pathinfo($filename, PATHINFO_EXTENSION));
//echo strlen($ext);
//echo $tmpfile;
//echo $filename;
//echo $ext;
echo strpos($dangers,$ext);
//echo "</br>";
if(strpos($dangers,$ext) !== false){
echo "不可绕过";
exit();
}else{
if(move_uploaded_file($tmpfile, './'.time().'.'.$ext))
echo strlen($ext);
else{
echo "upload failed";
}
}
?>
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title></title>
</head>
<body>
<form action="" method="post" enctype="multipart/form-data">
<input type="file" name="file1">
<input type="submit" value="Submit" />
</form>
</body>
</html>
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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