25、PHP 动态图像与日期时间处理技术

PHP动态图像与日期处理

PHP 动态图像与日期时间处理技术

1. PHP 动态图像生成

PHP 对 GD 库的支持使得我们能够相对轻松地生成动态图表和导航元素。下面我们来详细了解相关内容。

1.1 基本图像操作函数

  • 创建和输出图像 :使用 imagecreate() 函数创建图像资源,使用 imagepng() 函数输出 PNG 格式的图像。
  • 获取颜色资源 :通过 imagecolorallocate() 函数获取颜色资源,再使用 imagefill() 函数用颜色填充区域。
  • 绘制线条和形状 :可以使用各种线条和形状函数来创建轮廓和填充形状。
  • 处理 TrueType 字体 :借助 PHP 对 FreeType 库的支持,使用 imageTTFtext() 函数将文本写入图像。

1.2 动态图像性能问题

动态创建的图像到达浏览器的速度比已存在的图像要慢。不过,如果我们谨慎使用动态图像,根据脚本的效率,用户可能不会明显察觉到性能影响。同时,像 imagepng() imagejpeg() 这类函数接受一个可选的路径参数,可将图像写入文件,我们可以利用这一点来缓存动态图像,仅在图像呈现的信息发生变化时更新

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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