smarty的配置文件以及配置文件的加载

      今天耿老师给我们讲解了一下smarty的配置文件以及配置文件的加载。配置文件有利于设计者管理文件中的模板全局变量。最简单的例子就是模板色彩变量。一般情况下你如果想改变一个程序的外观色彩,你就必须通过去更改每一个文件的颜色变量。如果有这个配置文件的话,色彩变量就可以保存在一个地方,只要改变这个配置文件就可以实现你色彩的更新。

      配置文件的每部分的名称都是用一个“[]”给括起来。每部分的名称命名规则就是任意的字符串,只要不包括有符号“[”或者“]”。如果当某个变量名既是全局变量又是局部变量时,局部变量将被优先赋予值来使用。如果在一个局部中两个变量名相同的话,最后一个将被赋值使用。

    下面是一个配置文件的例子:
# global variables(# 来引出注释信息)
pageTitle = "Main Menu"(全局变量)
bodyBgcolor = #000000(全局变量)
tableBgcolor = #000000(全局变量)
rowBgcolor = #00ff00(全局变量)

[Customer]
pageTitle = "Customer Info"(局部变量)

[Login]
pageTitle = "Login"(局部变量)
focus = "username"(局部变量)
Intro = """This is a value that spans more that one line.you must enclose it in triple quotes."""(局部变量)

# hidden seection(# 来引出注释信息)
[.Database]
host=my.domain.com(局部变量)
db=ADDERSSBOOK(局部变量)
user=php-user(局部变量)
pass=foober(局部变量)

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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