Lysine介绍(五)MVC - View

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PHP的模版实现分为两种:

[list]
[*]自定义语法和标签,Smarty为代表
[*]直接使用PHP本身作为模版语言
[/list]
Lysine的模版使用了第二种实现方式


<?php
requie_once '/path/to/lysine/core.php';

$config = array(
'app' => array(
'view' => array(
'view_dir' => __DIR__ .'/app/view',
'file_ext' => 'php', // 默认就是php
),
),
);
Lysine\Config::import($config);

$view = new Lysine\View(cfg('app', 'view'));


假定app/view目录下有,index.php视图,生成视图结果就可以用

<?php
echo $view->fetch('index', array('key' => $val));

只需要传递index即可,目录名和扩展名都会根据配置信息补全

同理,app/view/test/index.php就是

<?php
echo $view->fetch('test/index', array('key' => $val));


fetch()的第一个参数也接受带绝对路径的文件名,只要发现文件名是以"/"开头的,就认为是一个绝对路径文件名,就不会把配置信息里的视图目录路径加上去

<?php
// 显示一个不在view_dir目录下的视图
echo $view->fetch('/other/path/test.php');


这个视图也支持layout机制,即一个视图的内容继承自另外一个视图
app/view/_layout/default.php

<html>
<title>Hello, <?php $this->block('title');>Lysine<?php $this->endblock(); ?></title>

<body>
<?php $this->block('main'); ?>
Hello, Lysine!
<?php $this->endblock(); ?>

<?php $this->block('javascript', 'append'); ?>
<scirpt type="text/javascript" src="/js/mootools.js"></script>
<?php $this->endblock(); ?>
</body>
</html>


app/view/index.php

<?php $this->extend('_layout/default'); ?>

<?php $this->block('main'); ?>
Hello, <?php echo $name; ?>
<?php $this->endblock(); ?>

<?php $this->block('javascript'); ?>
<script type="text/javascript" src="/js/mootools/more.js"></script>
<?php $this->endblock(); ?>


如果用$view->fetch('index', array('name' => 'javaeye')),结果应该是:

<html>
<title>Hello, Lysine</title>

<body>
Hello, javaeye

<scirpt type="text/javascript" src="/js/mootools.js"></script>
<scirpt type="text/javascript" src="/js/mootools/more.js"></script>
</body>
</html>

title block没有被修改过,所以就显示layout title block的内容
main block被修改过,所以显示index main block的内容
javascript block声明为append,所以index javascript block的内容被追加到layout javascript block后面

还是那句话,太阳底下没有新鲜事,这种layout机制很多模版引擎都有实现,包括QeePHP,我也是用习惯了,所以也采用这种机制

如果非要找一个亮点的话,就是这个view类我写得比较精巧,代码加注释一共也才299行,某位高人看过以后扬言“抄袭”,让我很是得意了一把 :-)

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同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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