PHP基础知识

本文详细介绍了PHP的基础语法,包括不同风格的标记对、注释方式以及各种数据类型的使用。从XML风格到ASP风格的代码标记,再到单行、多行和文档注释的运用,最后深入探讨了标量、复合及特殊数据类型的特点。

一、标记风格

php和其他几种Web语言一样,都是使用一对标记对将PHP代码部分包含起来,以便和HTML代码相区分。

XML风格

<?php 
	echo "这是一个XML风格的标记对";
?>

脚本风格

<script language="php">
	echo "这是一个脚本风格的标记对";
</script>

简短风格

<? 
	echo "这是一个简短风格的标记对";
>

ASP风格

<% 
	echo "这是一个Asp风格的标记对 "; 
%>

注意

如要使用简短风格和ASP风格,需要在php.ini 将short_open_tag和asp_tags 都设置为on,重启Apache服务即可。

二、注释

单行注释(//)

<?php
	//这是写在语句上面的注释
	echo '单行注释';//这是写在语句后面的注释
?>

多行注释(//)

<?php 
	/* 多行注释一
		注释二
		注释三
	*/
	echo '多行注释';
?>

文档注释

<?php
	/*
	*说明:abc类
	*作者:system
	*/
	public class abc
	{
	}
?>

三、数据类型

标量数据类型

类型说明
boolean只有真(true)和假(false)
string字符串就是连续的字符序列
integer只包含整数
float用于存储带有小数位的数字

复合数据类型

数组
$b=array('value1','value2');
$a[key]='value';
$c=array(key1=>value1,key2=>value2);
对象(object)

特殊数据类型

资源(resource)
空值(null)
【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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