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我也要
是不是每次站点的变动或者测试的时候都要配置一下 base_url 感觉很郁闷呢您？
如果能自动生成一个相对链接岂不很好，哈哈，对嘞，您看。
把 config.php 里面的 $config['base_url'] 改成如下：
$baseUrl = str_replace(‘\\’,'/’,dirname($_SERVER['SCRIPT_NAME']));
$baseUrl = trim($baseUrl,’/');
$config['base_url'] = empty($baseUrl) ? ‘/’ : “/$baseUrl/”;
第一行取目录，并纠正一些可能出现的反斜。
第二三行仍然纠正可能出现的一些特殊情况。
Sofa~ easy…
嘿嘿，啥都不用管了，自动生成相对于根目录的相对链接，您主目录随便换，AUTO。
CodeIgniter
表格数据学习的图神经网络综述
今天学习一篇发表在中科院一区期刊《ACM Computing Surveys》的综述文章《Graph Neural Networks for Tabular Data Learning: A Survey with Taxonomy & Directions》，该刊主要刊载计算机理论方法领域的系统性综述与教程论文，注重跨学科技术融合研究，最新的影响因子为28.0。本文的目的在于通过学习这篇文章，了解关于表格数据学习点图神经网络一些基础知识。
使用js修改url地址参数并修改url地址
注： 微信小程序和公众号内屏蔽了 eval() 函数，需要用其他方法解决 修改浏览器地址参数： function changeURLArg(url,arg,arg_val){ var pattern=arg+'=([^&]*)'; var replaceText=arg+'='+arg_val; if(url.match(pattern)){ var tmp='/('+ arg+'=)([^&]*)/gi'; tmp=url..
面渣逆袭之Java基础篇2
Tips：所有的关键字都是小写的，在 IDE 中会以特殊颜色显示。default 这个关键字很特殊，既属于程序控制，也属于类，方法和变量修饰符，还属于访问控制。①在程序控制中，当在 switch 中匹配不到任何情况时，可以使用 default 来编写默认匹配的情况。②在类，方法和变量修饰符中，从 JDK8 开始引入了默认方法，可以使用 default 关键字来定义一个方法的默认实现。③在访问控制中，如果一个方法前没有任何修饰符，则默认会有一个修饰符 default，但是这个修饰符加上了就会报错。
十六进制Unicode编码字符串与中文字符串的相互转换
图书馆客户端项目中遇到的一个问题，得到的URL 是这样的 String baseurl = "http://innopac.lib.xjtu.edu.cn/availlim/search~S1*chx?/X{u848B}{u4ECB}{u77F3}&searchscope=1&SORT=DZ/X{u848B}{u4ECB}{u77F3}&searchscope=1&SORT=DZ&exte
从无人机到机械臂：深入聊聊LQR和LQG在实际项目里的那些‘坑’与最佳实践
本文深入探讨了LQR和LQG在无人机和机械臂等实际项目中的应用挑战与最佳实践。从系统建模的妥协艺术到调参的系统化方法，再到离散化的细节处理，文章分享了工程实践中的宝贵经验。特别强调了如何应对传感器噪声、未建模动态等现实问题，并提供了实用的调试工具和诊断流程，帮助工程师避免常见陷阱，提升控制系统的稳定性和性能。
STM32使用LORA模块通信
目录 一、模块使用方法 1、模块简介 2、硬件及功能 3、传输方式 二、模块上手 1、连接 2、编写代码 usart3.h usart3.c lora.h lora.c 一、模块使用方法 本文以正点原子ATK-LORA-01模块为例进行介绍。 1、模块简介 ATK-LORA-01-V3.0(V3.0是版本号，下面均以ATK-LORA-01表示该产品)是ALIENTEK推出的一款体积小、微功率、低功耗、高性能远距离LORA无线串口模块。模块设计是采用高效的IS...
CodeIgniter 动态base_url
CI在配置时预设只能固定网址，甚至HTTP和HTTPS也不能互用，下面这段代码加入到application/config/config.php，并把原本的$config[‘base_url’]注解掉，代码会根据用户访问的网址进行设置。 $root = (isset($_SERVER['HTTPS']) ? "https://" : "http://").$_SERVER['HTTP_HOST']...
OTN设备核心知识速记
本文章为工作笔记，若有错误，还需大家指正。不定期更新。
手机浏览器解析html文件路径,浏览器解析相对、绝对路径
记录成长：不跬步无以致千里，不积小流无以成江海！引发思考前几天，由于粗心大意，在写请求的相对路径时，最前面少写了一个/，导致请求路径没有得到相应的预期，决定研究一下是怎么回事！根据上面的代码，在浏览器中实际发出请求是这样的：ajax 中设置一个相对的URL/jmtyjmall/api/1.0/activityTask/queryType，浏览器实际的请求路劲是http://127.0.0.1:55...
用数据分析优化彩票决策：放弃预测，专注理性投入
彩票本质上是负和博弈的概率系统，其核心并非号码预测，而是对玩法规则、返奖率（RTP）、投入策略与心理约束的量化决策。基于组合数学与二项分布的分析方法，可精确计算各奖项概率、评估不同玩法的实际回报效率，并构建个人资金-风险-目标模型。数据的价值不在于打破随机性，而在于识别非随机环节——如奖池跃升期的RTP波动、固定奖的保底收益、冷热号背后的分奖博弈结构。这种以决策优化为导向的数据实践，适用于将彩票视为受控实验的理性参与者，而非追求玄学中奖的投机者。
计算机视觉之ResNet
RestNet是2015年由微软团队提出的，在当时获得分类任务，目标检测，图像分割第一名。该论文的四位作者何恺明、张祥雨、任少卿和孙剑如今在人工智能领域里都是响当当的名字，当时他们都是微软亚研的一员。实验结果显示，残差网络更容易优化，并且加深网络层数有助于提高正确率。在ImageNet上使用152层的残差网络（VGG net的8倍深度，但残差网络复杂度更低）。对这些网络使用集成方法实现了3.75%的错误率。获得了ILSVRC 2015竞赛的第一名。原文链接这是一篇计算机视觉领域的经典论文。
Tauri发送网络请求系列，接口请求封装并遇到的问题解决办法
接口请求处理项目中没有使用 axios 等前端 HTTP 请求库，使用的是 Tauri 内置的 fetch 方法，但该方法使用比较简单，没有请求拦截器或响应拦截器相关配置，所以我们有必要在此基础上做下二次封装。1. 配置安全域名在 tauri.conf.json 里添加配置。
人工蜂鸟算法（AHA）详解：原理、实现与应用
人工蜂鸟算法（AHA）是一种受蜂鸟飞行技能和觅食策略启发的新型元启发式优化算法。该算法模拟蜂鸟的全向飞行、记忆能力和觅食行为，通过引导觅食、领地觅食和迁徙觅食三种策略在解空间高效搜索。AHA将优化问题解类比为食物源，蜂鸟作为搜索代理，利用访问表记录访问信息。算法核心包括三种飞行技能建模（全向、对角线和轴向飞行）以及对应的数学公式实现。Python实现展示了种群初始化、适应度计算和觅食行为模拟等关键步骤。AHA以其高效的全局搜索能力、良好收敛性和鲁棒性，在复杂优化问题中表现优异。
CodeIgniter 3.0.2 升级至 3.0.3 实战指南：base_url 自动检测变更与 Host 头注入防护
本文面向正在使用 CodeIgniter 3.0.2 且计划升级到 3.0.3 的开发者，系统梳理本次升级的两项关键操作——整体替换 `system/` 目录文件、以及手动配置 `base_url`，并深入剖析 3.0.3 中 base_url 自动检测逻辑的变更原因（防御 Host 头注入）与源码实现。读完本文，你将能够安全地完成版本升级，并掌握用 PHP 逻辑在配置文件中实现多域名、多协议动态
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
php ci base url,CodeIgniter中base_url问题
最近在开发中使用了CodeIgniter框架，感觉这个框架比较轻量级，相对其它框架比较灵活。在使用中遇到了如下问题：我的环境是nginx+php-fpm+mysql+CodeIgniter2.01。当我在nginx里面设置了rewrite时候，例如rewrite ^/ucenter/(.*)$ /platform/$1 last;这时候CI框架取得的base_url是基于实际路径的，site_ur...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
CodeIgniter中使用base_url()时显示http://::1/ci/
URL 辅助函数文件包含了一些帮助你处理 URL 的函数。 加载辅助函数后，你可以使用base_url()，site_url()，current_url()等一些列函数，但是有时候你会遇到这种问题，就是你尝试输出这些函数的值的时候，你会得到http://::1/ci/等类似的结果，即期望的localhost/ci/或者127.0.0.1/ci/ 变成了 http://::1/ci/ ...
jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
<img src="<?php echo base_url(),CodeIgniter 3.0 新手捣鼓源码（一） base_url()
背景早晨碰到一个有关base_url()的小问题，遂追源码一通，如有错误请及时提出，共同进步小问题，html中用到了来指定基本url，加载如a、img、link、form会方便一点手上项目前人这么写的当时就想着为什么不写成然后资源就404了。印象中从哪看的base_url后会默认有/然后就有了下面的了。过程1.base_url()有两个定义的地方，Core/config中，helpers/url_...
CodeIgniter URL Helper 完整指南：从链接生成到跳转重定向的实战手册
URL Helper 是 CodeIgniter 框架中与 URL 打交道的第一工具集：无论你是要生成基于站点配置的绝对链接、构造 `mailto` 邮件链接、把正文里的 URL 自动转成可点击链接，还是做登录拦截式的 301/302 跳转，它都能一手包办。本文将围绕 [官方 URL Helper 文档](https://link.gitcode.com/i/a1f9c07a053c921dafd
CI codeigniter框架中的site_url()与base_url()的区别
在使用CI框架的使用经常碰到跳转和路径方面的问题，site_url和base_url很容易混淆，下面我们来说说他们的区别： //在"application/config/config.php"文件中设置： $config['base_url']='http://localhost/CodeIgniter/'site_url("student/index/str/1"); base_url("stud
CodeIgniter中base_url问题
最近在开发中使用了CodeIgniter框架，感觉这个框架比较轻量级，相对其它框架比较灵活。 在使用中遇到了如下问题：我的环境是nginx+php-fpm+mysql+CodeIgniter2.01。 当我在nginx里面设置了rewrite时候，例如 rewrite ^/ucenter/(.*)$ /platform/$1 last; 这时候CI框架取...
base_url和site_url的区别
base_url和site_url的区别 在使用ci框架的时候 经常碰到跳转以及路径方面的问题，base_url和site_url则会让有些人混淆，我也不例外，那现在来说一下区别在哪里 site_url指的是文件的相对路径，base_url表示默认地址： // An highlighted block config［'base_url']="http://test.com/"; 如果使用s...
CodeIgniter URL
启用查询字符串 当使用index.php?c=product&m=view&id=345时，需要在application/config/config.php中设置$config[‘enable_query_strings’] 为TRUE 添加URL后缀 通过设置config/config.php中$config[‘url_suffix’]这个参数，可以以example.com/index
使用codeigniter_在CodeIgniter中使用Ajax
使用codeigniter When I started to move my small CMS to CodeIgniter, one of the first problems I found has been how to implement Ajax calls within the MVC pattern. 当我开始将小型CMS移至CodeIgniter时，发现的第一个问题是...
CodeIgniter URLs 完全指南：Segment 式 URL、去除 index.php 与 Query String 模式
本文以 CodeIgniter 官方用户指南 [user_guide_src/source/general/urls.rst](https://link.gitcode.com/i/1d89535ccb1adc13b5a59d554ce4b4c4) 为主体，系统讲解 CodeIgniter 的 URL 体系：默认的 Segment（分段）式 URL 如何映射到控制器与方法、如何通过 `.htacc
Codeigniter base_url() 返回的怎么是ip地址
本篇文章由：http://xinpure.com/codeigniter-base-url-to-return-what-is-an-ip-address/ 简单说说情况 虽然也是有一段时间没有用过 Codeigniter 了，对于这个框架也算是有些了解了 通常都是用这个 PHP 框架写写网站，而 base_url() 也是比较常用的函数了 可是最近在写一个网站时，查看源代码发现，在使用了 bas...
site_url()和base_url()
在使用CI框架的使用经常碰到跳转和路径方面的问题，site_url()和base_url()很容易混淆，下面来说说他们的区别！ 假如你config文件里面的base_url和index_page是这样定义的： config['base_url'] = "http://ricky.com/"; config['index_page'] = "index.php"; 那么你若使用site_ur
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