PHP1-3 字符串的连接,数据类型的强制转换,$a++

PHP基础运算与数据类型详解
本文详细介绍了PHP中字符串连接、布尔型、数据类型强制转换、算术运算符及运算符优先级等内容,帮助开发者深入理解PHP的基础操作。
<?php
//字符串的连接
$a = "hello";

$b = "world"; //字符串的连接符不能用 字符串.数值,如(hello.100)这种形式

$c = "100"

echo $a.$b; //返回的结果:hello world

echo $a.$b."100"; //这种写法是错误的,
?>



<?php
/*布尔型:bool :true 输出1 false 输出 0
非0 非空 非null 非"0" 都为true
以密码为例:"":表示密码为空  null:表示未设置密码
    */
    $a = null;        //变量名、值消失
    echo $a;
    unset($a)   //变量值依旧存在
?>



<?php
//数据类型的强制转换
$a = 100;
var_dump($a);//返回结果:int(100) 表示100的数据类型为整形

$a =100;
$b =(string)$a;      //强制转换
echo $b;              //返回结果:100
var_dump($b)     //返回结果:string(3) "100",其中string表示数据类型为字符串型,3表示100的字符的长度

?>


<?php
header("content-type:text/html;charset=utf-8");
/*
算术运算符 + 
*/
$a = 10;
$b = 20;
echo $a+$b."
"; //返回的值:30

?>



<?php
header("content-type:text/html;charset=utf-8");
/*
算术运算符 -
*/
$a = 10;
$b = 20;
echo $b-$a."
"; //返回的值:10 

?>



 <?php
header("content-type:text/html;charset=utf-8");
/*
算术运算符 *
*/
$a = 10;
$b = 20;
echo $a*$b."
"; //返回的值:200

?>
 

  <?php
header("content-type:text/html;charset=utf-8");
/*
算术运算符 /
*/
$a = 10;
$b = 20;
echo $a/$b."
"; //返回的值:0.5

?>



 <?php
/*
算术运算符 %,这个代表的是取余
*/
$a = 10;
$b = 20;
echo $a%$b; //返回的值:10
?>



<?php
/*
算术运算符++,这个代表的是 先使用 后自加
*/
$a = 10;
$b = $a++;
echo $b; //返回的值:10
?>



<?php
/*
算术运算符--,这个代表的是 先使用 后自减
*/
$a = 10;
$b = $a--;
echo $b; //返回的值:10
?>


<?php
/*
算术运算符++$a,这个代表的是 先自加 再使用,++代表自身加1
*/
$a = 10;
$b = ++$a;
echo $b; //返回的值:11
?>


<?php
/*
算术运算符--$a,这个代表的是 先自减 再使用,--代表自身减1
*/
$a = 10;
$b = --$a;
echo $b; //返回的值:9
?>


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MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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