FusionPHP 项目使用与启动教程

FusionPHP 项目使用与启动教程

fusion Unite your modern frontend with your Laravel backend. fusion 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fusion27/fusion

1. 项目介绍

FusionPHP 是一个开源项目,旨在帮助开发者将 Laravel 后端与 JavaScript 前端结合起来。目前,该项目支持 Vue.js,未来计划支持 React 和 Svelte。FusionPHP 使用 Vite 来提取 JavaScript 文件中的 PHP 代码块,并将其写入磁盘。它还允许开发者同步前端和后端的状态,但并不包括自动同步功能。FusionPHP 符合 Laravel 的请求/响应生命周期,路由、身份验证、中间件等。

2. 项目快速启动

环境准备

确保你的环境已经安装了 PHP、Node.js 和 Composer。

安装 FusionPHP

在你的 Laravel 项目中,首先通过 Composer 安装 FusionPHP:

composer require fusionphp/fusion

安装完成后,运行以下命令进行项目配置:

php artisan fusion:install

这个命令会执行以下操作:

  • 发布 config/fusion.php 配置文件。
  • 确保正确的存储目录存在。
  • 更新 package.json,添加 Vue 包。
  • 修改 postinstall 脚本以调用 fusion:install
  • resources/js/app.js 中添加 Vue 插件。
  • vite.config.js 中添加 Vite 插件。
  • composer.json 中添加 post-update-cmd
  • 迁移 Fusion 的内部 SQLite 数据库。

运行项目

现在,你可以通过以下命令启动 Vite:

npm run dev

FusionPHP 将作为 Vite 工具链的一部分运行。

3. 应用案例和最佳实践

文件结构

FusionPHP 使用 .vue 文件,并在其中嵌入 PHP 代码块。例如,创建一个简单的页面:

<template>
  <div>Hello {{ name }}!</div>
</template>

<php>
$name = 'World';
</php>

在上面的例子中,PHP 代码块定义了一个变量 $name,它将在 Vue 模板中被使用。

路由

FusionPHP 支持两种路由方式:基于文件的自动路由和单独组件的路由。

基于文件的自动路由

web.php 文件中调用 Fusion::pages() 来启动自动路由:

use Fusion\Fusion;

Fusion::pages();

这将自动路由 resources/js/Pages 目录下的所有 .vue 文件。

单独组件的路由

你也可以为单独的组件设置路由,例如:

use Fusion\Fusion;

Fusion::route('example', 'ExampleComponent');

这里,example 是路由名称,ExampleComponent 是组件名称。

4. 典型生态项目

FusionPHP 可以与 Laravel 的其他组件和库配合使用,例如 Inertia.js。你可以查看官方文档或者社区的最佳实践来了解如何更好地集成和使用这些生态项目。

以上就是 FusionPHP 的基本介绍和快速启动指南。希望这能帮助你开始你的项目开发!

fusion Unite your modern frontend with your Laravel backend. fusion 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fusion27/fusion

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d3128e15f681 “采用最大后验概率的图像盲复原算法”是一种高级图像处理技术,用于从受噪声干扰或退化的图像中恢复其原始清晰度。图像复原是图像处理领域的重要分支,目的是尽可能还原图像的原始品质。该过程通常融合数学模型、统计推理和优化算法。 在描述中,首先模拟现实世界里图像退化的情况,如给图像添加高斯噪声来降低其质量。高斯噪声是一种常见随机噪声,强度分布呈正态分布,常出现在电子设备图像捕捉过程中。通过给图像添加高斯噪声,能模拟真实环境中图像可能出现的降质状况。接着,运用最大后验概率(MAP)来解决图像复原问题。最大后验概率是概率论和统计学中的概念,用于参数估计。在图像复原中,MAP方法结合先验知识(像图像的平滑性、边缘特性等)和观测数据(即退化图像),以确定最可能生成原始无噪声图像的参数。该方法优势在于能平衡图像平滑性和细节保留,避免过度平滑或噪声残留。 MATLAB是广泛应用于数值计算、图像处理和科学建模的编程环境,非常适合执行此类复原算法。在这一过程中,MATLAB可用于实现图像退化、噪声添加、MAP算法求解以及复原效果评估。描述中提到的“显示图像质量(psnr,mse)”,是指用两种常见图像质量指标来评估复原效果。PSNR(峰值信噪比)衡量复原图像原始图像的差异,数值越高,图像质量越好;MSE(均方误差)通过计算像素级平均误差评估图像相似度,误差越小,复原效果越好。 这项技术涵盖了图像处理的诸多核心概念,包括噪声模型、图像退化、统计推断、优化算法和质量评估等。借助MATLAB实现,便于进行算法设计、实验调整和结果分析,为研究者和工程师提供了强大工具来探索和提升图像复原技术。在医学成像、遥感、视频处理等实际应用领域,基于最大后验概率的图像盲复原算法都极具应用潜力。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/502b0f9d0e26 在移动应用或Web应用开发中,展示用户行动轨迹是一种常见需求,尤其在物流、导航、运动健康等领域。本项目“PolylineDemo”正是针对这一需求,借助高德地图API实现行动轨迹绘制的实例。下面深入探讨该项目的关键知识点。 高德地图API是高德地图提供的一套接口,开发者可利用其在应用中嵌入地图功能,如地图显示、定位、路径规划等。在Android或iOS平台,高德地图有丰富SDK,方便开发者集成地图服务。 地图显示是基础功能,涉及地图加载、缩放、平移等操作。通过设置地图中心点、缩放级别、视角等参数,开发者可控制地图显示效果,还可添加自定义图层、标注点等,增强地图可读性。 定位功能是绘制行动轨迹的前提。高德地图API提供定位服务,开发者调用接口可获取设备实时位置,可设置定位模式(如高精度、低功耗等),并监听定位结果变化,实时更新地图上定位图标。 Polyline轨迹绘制是项目重点。Polyline是地图上由一系列坐标点连接而成的折线,常用于表示路线或行动轨迹。在高德地图API中,开发者创建Polyline对象,传入经纬度坐标,将其添加到地图上。为优化视觉效果,可调整Polyline颜色、宽度、透明度等属性,甚至设置为平滑曲线。在“PolylineDemo”项目中,开发者先初始化高德地图SDK,开启定位服务,定位数据可用时,将连续定位点连成Polyline显示在地图上。用户移动过程中,不断更新Polyline坐标点,形成动态行动轨迹。还可添加动画效果,让轨迹平滑过渡,提升用户体验。 总之,“PolylineDemo”项目涵盖高德地图API基本使用,包括地图显示、定位及轨迹绘制。对想实现类似功能的开发者,它是很好的学习案例。深入研究项目代码,可了解如何结合高德地图API实现特定需求。此项目
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