10、打造更简洁的代码与输出及数据库使用指南

打造更简洁的代码与输出及数据库使用指南

一、清理代码

在代码编写中,将 HTML 和 PHP 嵌入在一起会使代码显得杂乱无章,也容易让人混淆 HTML 和 PHP 的边界。为了让代码更易读,我们可以避免在 PHP 代码中编写 HTML,也不在普通 HTML 标签周围编写 PHP 代码,但这样做会增加脚本实现的复杂度。

为应对这一挑战,我们可以使用模板,特别是 FastTemplate 类。虽然有很多模板选项,但 FastTemplate 快速且高效。模板的思路是将 HTML 片段存于小文件中,就像拼图一样用于完成网页。每个小 HTML 片段称为模板文件,可能包含可通过 PHP 代码更改的区域,这些区域就是“模板变量”。

所需准备
  1. 确保下载了包含文件,可在附录 D 查看完整代码,也能从配套网站下载(文件名为 class.FastTemplate.zip)。此版本是调试过的,在新的 PHP 版本中能完美运行。
  2. 将 zip 文件解压到所需文件夹,如文档根目录下的 ./include/ 文件夹。
  3. 打开文件,找到变量 $WIN32(通常在代码前几行)。若服务器运行在 Windows 系统上,将该变量设为 TRUE;若运行在 UNIX/Linux 服务器上,则设为 FALSE。
HTML 端使用方法

模板应是可组合和复用的小 HTML 代码段。例如,“tablerow3.html”文件可用于创建包含三列的表格行,需动态更改的区域应包含“模板变量”,其由大写字母、数字或下划线组成,并用花括号包围,如 {ITEM_l}。以下是创建三列表格行的模板文件示例

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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