php heredoc 与 nowdoc

【理解机器学习算法】之岭回归Ridge - L2 Rgularization 本人就职海外从事人工智能领域开发设计。 希望花时间总结下流行的机器学习算法,希望大家一起学习,欢迎指正! 阅读详情

php heredoc 与 nowdoc


heredoc 结构

heredoc 句法结构:<<<。在该运算符之后要提供一个标识符,然后换行。接下来是字符串本身,最后要用前面定义的标识符作为结束标志。

<?php
$content = <<<FDIPZONE
<html>
<head>
<title>test</title>
</head>
<body>
<p><img src="http://www.youkuaiyun.com/css/logo.png"></p>
<p><a href='http://blog.youkuaiyun.com/fdipzone'>blog</a></p>
</body>
</html>
FDIPZONE;

echo $content;
?>

heredoc 结构不能用来初始化类的属性。自 PHP 5.3 起,此限制仅对 heredoc 包含变量时有效。下例将会出错。

<?php
class test{

public $var = '123';

public $a = <<<FDIPZONE
$var
FDIPZONE;

}

$obj = new test();
echo $obj->a;
?>

heredoc结构中,变量将被替换,但方法不会。含有复杂的变量时要格外小心。

<?php
$var = '123';
$content = <<<FDIPZONE
$var time();
FDIPZONE;

echo $content; // 123 time();
?>

nowdoc 结构

nowdoc 句法结构很象 heredoc 结构,但是 nowdoc 中不进行解析操作。这种结构很适合用于嵌入php代码或其它大段文本而无需对其中的特殊字符进行转义。

nowdoc 与 heredoc 结构一样的标记 <<<,但跟在后面的标识符必须用单引号括起来,即<<<'EOF'。 heredoc 结构的所有规则同样适用于nowdoc结构,尤其是结束标识符的规则。nowdoc是在php5.3之后才加入的。

<?php
$var = '123';
$content = <<<'FDIPZONE'
$var time();
FDIPZONE;

echo $content; // $var time(); $var没有被替换
?>

nowdoc 结构可以用在任意的静态数据环境中,最典型的示例是用来初始化类的属性或常量。下例将不会出错,可以对比heredoc的例子。

<?php
class test{

public $a = <<<'FDIPZONE'
$var
FDIPZONE;

}

$obj = new test();
echo $obj->a;
?>


RT-Thread必考面试题及参考答案 RT-Thread的设备驱动模型遵循层次化的结构,设计简洁且易于扩展。它主要由设备注册、设备操作和设备控制三部分组成。设备驱动模型允许开发者为不同的硬件设备编写驱动程序,这些驱动程序可以被RT-Thread内核统一管理和调度。在RT-Thread中,设备被抽象成一系列标准的接口,包括打开、关闭、读取、写入、控制等操作,这些操作封装在结构体中。设备驱动程序需要实现这些接口,然后通过调用函数注册设备,使其对系统可见。这种模型不仅简化了驱动开发,还提高了代码的可移植性和可维护性。 阅读详情

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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傲雪星枫
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