常用的php代码,hash,split,unset

PHP数据处理脚本解析
本文介绍了一个使用PHP编写的脚本,该脚本主要用于从指定文件中读取数据,并进行一系列的数据处理工作,包括但不限于数据的提取、解析以及统计等操作。通过对每行数据的解析,提取出相关ID并获取其对应的标题,进而统计每个单词出现的频次。
[size=large]

<?php
/**
*
* @author
* @version $Id$
*/
// 这个php文件用到了大多数数据处理需要用的功能。
#error_reporting("ALL");
#
$db = tdbm_popen("./id.words.tdbm", O_RDONLY, 0444, 0, 0);


function getTitle($db,$id)
{
$relate = tdbm_fetch($db,$id);

return $relate;
}
# 读取文件
$file_handle = fopen("./new.fix", "r");

$count =0;
# 遍历文本文件中的行
while (!feof($file_handle))
{
$line = fgets($file_handle);

#if($count >40)
# return ;
#echo

$line = preg_replace("/\\n/","",$line);
#echo $line;
$arr = explode("",$line);
if (count($arr)<2)
continue;
$query=$arr[0];
$ids=$arr[1];

$arrID = explode("",$ids);

$len=count($arrID);

$str="";
unset($hash);
for ($i=0; $i<$len; $i++)
{
$title=getTitle($db,$arrID[$i]);

$words = explode("",$title);
foreach($words as $word)
{
//echo $word;
//判断是不是在hash词典中
if( isset($hash[$word]))
{
$hash[$word] = $hash[$word]+1;
}
else
{
$hash[$word] =1 ;
}
}
}

$i=0;
//遍历hash数据结构
foreach ($hash as $key=>$val)
{
if( $i ==0)
{
$str=$key."\x03".$val;
$i =1;
}
else
{
$str = $str."\x02".$key."\x03".$val;
}

}
//字符串拼接
echo "qf".$query."\x01".$str."\n";
}

fclose($file_handle);

?>


[/size]
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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