【转载】PHP学习资源整理

本文针对PHP初学者到进阶者提供了全面的学习资源,包括学习路径、在线教程、文档及博客、资源整理和笔记等内容,帮助读者高效掌握PHP技能。

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PHP学习资源整理

啊~,终于整理了这个世上最好语言的PHP学习资源,希望对在学习PHP的小伙伴有所帮助~

我大概会 从以下五个方面整理PHP资源 ,其中前两个方面适合新手小白查看,如果你是非小白学习者可以直接查看后面三个,里面可以找到适合自己的资源;

  • 1) PHP学习路径 :可以让新手学习者把握PHP学习方向,不迷茫;
  • 2) 在线教程 :分享一些不错的PHP学习教程以及网站;
  • 3) 文档及博客 :PHP手册及博文网站;
  • 4) 资源整理 :整理一些PHP资源,可以找到超多资源;
  • 5) 笔记整理 :PHP学习笔记的集合;

一、PHP学习路径:

因为太多新手在学习的时候,找不到方向,不知道接下来该学什么,所以"PHP学习路径"就非常适合想全面了解PHP技术体系或者想知道该学习什么的小伙伴,看完后可以对整个学习方向有个大概的认知和把握,使得学习不迷茫。因此非常推荐所有PHP学习者都看看。

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二、在线教程:

网上有很多的PHP学习教程,这里重点整理我认为还不错的三个在线学习网站,其中实验楼可以找到好的实战项目,慕课网对于新手入门很友好,W3School 简单易懂,最后分享一份英文的PHP学习网站。

1、实验楼

实验楼里的实战项目很多,因为拥有在线的开发环境,因此非常适合项目开发学习,有PHP基础的学习者可以找到不错的练手项目。

2、慕课网

慕课网里的基础内容偏多,因为是在线视频的方式,因此非常适合小白新手入门学习,视频很适合入门学习。关于在线视频的学习网站除了慕课网还有很多,感兴趣的可以自行搜索看看。

3、W3School

W3School是纯在线文档的形式,每节内容较少,但都简单易懂,入门学习还不错,适合新手小白,其实网上有很多PHP的学习资源,但是都较为零碎,W3School 的文档比较系统。

4、其他—15个优秀的PHP免费在线学习网站

如果你更喜欢看英文的教程,那么这篇文章你可以看看,文章主要介绍了15个PHP在线学习网站,都是英文的。

以上两个部分,主要是为PHP新手整理的,因为我发现很多看我文章的小伙伴都希望我直接推荐课程或者学习路径。下面如以前一样,整理一些资源和文章。

三、文档及博客:

当然,学习肯定会查看文档以及关注一些大牛的博客,因此整理一些,希望对你有所帮助。

官方文档以及手册就不用说了,门槛是英文。

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博主是PHP开发组核心成员,博客内容与质量高,适合有一定PHP基础的小伙伴看。

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博文质量高,同样不太适合新手学习。

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博文质量高,不过很久都没更新了啊……

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这个是PHP资讯网站,关于PHP的各种资讯都有,可以看看。

PHP学习资源整理 其实还有很多很好的博主,也有很多PHP资讯网站,找到几个自己喜欢的、觉得不错的经常去看看就挺好的。

四、资源整理:

网上会有各种各种的资源,当然也有很多人进行了非常好的总结整理,因此,我就当个搬运工,把牛人总结的这些好的资源搬过来,每个里面都可以找到非常多的PHP资源。

(1) PHP: The Right Way (英文版)

主要是向 PHP 新手介绍一些他们没有发现或者是太晚发现的主题, 或是经验丰富的专业人士已经实践已久的做法提供一些新想法。

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(2) Awesome PHP (英文版)

一个PHP资源列表,内容包括:库、框架、模板、安全、代码分析、日志、第三方库、配置工具、Web 工具、书籍、电子书、经典博文等等。

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(3)免费的编程中文书籍索引—PHP书籍索引

整理了一些免费的PHP中文书籍,可以很方便的查阅;

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(4)PHP资源文章整理

收录整理了很多PHP文章、资源等。

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(5) PHP Best Practices (英文版)

这是一份指南,在 PHP 程序员遇到一些常见低层次任务但不明确最佳做法(由于 PHP 可能提供了多种解决方案)之时,为其建议最佳实践,本文包含的是一系列简短的、入门性质的方案。

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五、笔记整理:

学习过程中总会遇到各种问题,整理一些别人总结的PHP学习技巧以及PHP笔记,相信总有一个对你有用。

以上就是我整理的关于PHP的学习资源,比较啰嗦了一点,希望对你学习PHP有所帮助。如果你有不错的PHP学习资源,或者博客推荐,欢迎评论给我,我添加进来。

posted @ 2017-06-29 09:23 Newman·Li 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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