使用LayUI分页器配合PHP+Mysql创建内容分页

php+layui实战,做一个轻社区 本来业务需要搭建一个轻社区,本着这个方向做了些低成本实现的调研,最终选择了layui作为前端模板,这样一个后端研发同学就可以轻松搞定了。顺便实现了个练手站。 阅读详情

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<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
    <link rel="stylesheet" href="layui/css/layui.css">
    <script  src="http://libs.baidu.com/jquery/1.7.2/jquery.min.js"></script>
</head>
<body>
<div style="width: 960px;margin:0 auto;text-align: center">
    <div style="border: 1px solid #000;height:800px;" id="cent">
        <div>
            <span></span>
            <span></span>
            <span></span>
        </div>
    </div>
    <div id="test1"></div>
</div>

<script src="layui/layui.all.js"></script>
<script>

    var  pageWhole= 0
    $.ajax({
        url: "whole.php",
        async:false,
        type:"post",
        success: function(sp){
            pageWhole = sp; //取到数据总条数
        }
    });


    layui.use('laypage', function(){

        var laypage = layui.laypage;

        //执行一个laypage实例
        laypage.render({
            elem: 'test1' //注意,这里的 test1 是 ID,不用加 # 号
            ,count: pageWhole //数据总数,从服务端得到
            ,limit:10   //每页显示的条数
            ,jump: function(obj){

                $.ajax({
                    url: "paging.php",
                    type:"post",
                    data:{tex:50,pageNumber:obj.curr},
                    success: function(sp){
                        jsp =  eval('(' + sp + ')');    //把字符串转换为json

                        var i = 0;
                        var ct = "";
                        while(i<jsp.length){
                            ct+="<div>"+"<span>"+jsp[i].id+"</span>"+"<span>"+jsp[i].text+"</span>"+"<span>"+jsp[i].age+"</span>"+"</div>" ;
                            i++;
                        }
                        $("#cent").html(ct);
                    }
                });

            }
        });
    });
</script>
</body>
</html>

获取数据

<?php
/**
 * Created by PhpStorm.
 * User: Administrator
 * Date: 2018/9/4
 * Time: 15:23
 */

    header("content-type:text/html;charset=utf-8;");

    //1.建立连接;
    //    $conn= mysql_connect("localhost","root","199707142510dyf");
    $conn= mysql_connect("localhost","root","199707142510dyf");
    //2.选择数据库
    $ku = mysql_select_db ("mytable",$conn);

    //3.设置客户端和连接字符集;
    mysql_query("set names utf8");



    $pageN = $_POST["pageNumber"]*10;

    //4.通过PHP进行insert操作
    $sql = "select * from mydata order by id desc limit {$pageN},10";
    $result = mysql_query($sql);
    //获取总字段数
    $jsons = "[";
    while($rows = mysql_fetch_row($result)){
        $jsons.="{"."'id':'"."{$rows[0]}"."','text':'"."{$rows[1]}"."','age':'"."{$rows[2]}". "'},";
    }

    $jsons = substr($jsons, 0, -1); //将字符串最后一个 逗号 , 删除
    $jsons.="]";

    echo $jsons;

    //释放结果集
    mysql_free_result($result);


    //6.关闭数据库资源
    mysql_close($conn);
?>

获取数据总条目数量

<?php
/**
 * Created by PhpStorm.
 * User: Administrator
 * Date: 2018/9/4
 * Time: 15:23
 */

header("content-type:text/html;charset=utf-8;");

//1.建立连接;
//    $conn= mysql_connect("localhost","root","199707142510dyf");
$conn= mysql_connect("localhost","root","199707142510dyf");
//2.选择数据库
$ku = mysql_select_db ("mytable",$conn);

//3.设置客户端和连接字符集;
mysql_query("set names utf8");
//    获取到总页数
$ZongPage = mysql_query("select count(*) from mydata");
$sum = mysql_fetch_row($ZongPage);
$pageC = ceil($sum[0]/1);   //总条数
//$pageCount = ceil($sum[0]/10);   //总页数
echo $pageC;
//echo $pageCount;


//6.关闭数据库资源
mysql_close($conn);
?>

 

基于ThinkPHP 6 和 LayUI 框架 的博客管理系统,用户登录注册包含验证码,博客文件上传,博客文章的crud 基于ThinkPHP 6 和 LayUI 框架 的博客管理系统,用户登录注册包含验证码,博客文件上传,博客文章的crud,用户个人信息的crud,jquery操作dom的ajax回调,博客文章上传的加密操作,用户密码加密,用户的登出。对当前用户的文章的管理。 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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layui引入php项目,thinkPHP+LayUI 流加载实现功能

'+item.intro+'\\\\');});//组装html//pages为Ajax返回的总页数,只有当前页小于总页数的情况下,才会继续出现加载更多next(lis.join(''), page <= res.msg.pages);})}, 300);}});});php Controller控制器public function ajaxNews(){$page = input('pag...

weixin_29686935的博客 677

PHP+LayUI 流加载详细用法跨坑记录。

这里是html: &lt;div&gt; &lt;ul id="demo"&gt; //组装的html将会出现在这里。 &lt;/ul&gt; &lt;/div&gt; 这里是layui的javascript: //记得先引用layui.js //&lt;script type="text/javascript" src="/static/pl

凌什么° 2786

layui+PHP文件上传

layui官方网站:http://www.layui.com/ 一个很好的前端框架,现在也出了后台模板(收费),值得我们学习和借鉴,非常感谢作者–贤心。 一、下载layui部署到项目,在页面引入layui.css和layui.js。 二、html代码 &amp;amp;lt;div class=&amp;quot;layui-form-item&amp;quot;&amp;amp;gt; &amp;amp;lt;label class=&amp

yunAyer的博客 9112

thinkphp5+layui后台管理系统

卡擦卡擦卡的写了一个后台管理基本系统,希望能够帮到有需要的人。 下载地址:优快云(无需积分,现在来了个什么下载码):https://download.youkuaiyun.com/download/qq_28761593/12466176 百度网盘下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1dN6Uirl2nkzhNwf2a0mYtA 提取码:lfyb 1.拿来即用的后台管理系统框架 2.框架:thinkphp5+layui 3.菜单的图标可以自己定义使用,我使用的是自己的阿里图标引用。为了后期你

qq_1521514763的博客 5651
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Byte_Dance
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