499day(音乐列表案例(list部分))

本文介绍了一个使用PHP和HTML实现的音乐列表网页展示案例,通过读取JSON数据动态填充音乐标题、歌手、海报和音乐播放器。

《2019年2月16日》【连续499天】

标题:音乐列表案例list部分;
内容:

<?php

// PHP 的价值:
// 通过执行某些PHP代码获取到指定的数据,填充到HTML的指定位置

$json = file_get_contents('data.json');

$data = json_decode($json, true);

if (!$data) {
  // JSON 格式不正确
  exit('数据文件异常');
}

?>
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <title>音乐列表</title>
  <link rel="stylesheet" href="bootstrap.css">
</head>
<body>
  <div class="container py-5">
    <h1 class="display-4">音乐列表</h1>
    <hr>
    <div class="mb-3">
      <a href="add.php" class="btn btn-secondary btn-sm">添加</a>
    </div>
    <table class="table table-bordered table-striped table-hover">
      <thead class="thead-dark">
        <tr>
          <th class="text-center">标题</th>
          <th class="text-center">歌手</th>
          <th class="text-center">海报</th>
          <th class="text-center">音乐</th>
          <th class="text-center">操作</th>
        </tr>
      </thead>
      <tbody class="text-center">
        <?php foreach ($data as $item): ?>
        <tr>
          <td class="align-middle"><?php echo $item['title']; ?></td>
          <td class="align-middle"><?php echo $item['artist']; ?></td>
          <td class="align-middle">
            <?php foreach ($item['images'] as $src): ?>
            <img src="<?php echo $src; ?>" alt="">
            <?php endforeach ?>
          </td>
          <td class="align-middle"><audio src="<?php echo $item['source']; ?>" controls></audio></td>
          <td class="align-middle"><a class="btn btn-danger btn-sm" href="delete.php?id=<?php echo $item['id']; ?>">删除</a></td>
        </tr>
        <?php endforeach ?>
      </tbody>
    </table>
  </div>
</body>
</html>

 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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