PHP 常量

常量类似变量,但是常量一旦被定义就无法更改或撤销定义。

PHP 常量

常量是单个值的标识符(名称)。在脚本中无法改变该值。

有效的常量名以字符或下划线开头(常量名称前面没有 $ 符号)。

注释:与变量不同,常量贯穿整个脚本是自动全局的。

设置 PHP 常量

如需设置常量,请使用 define() 函数 – 它使用三个参数:

  1. 首个参数定义常量的名称
  2. 第二个参数定义常量的值
  3. 可选的第三个参数规定常量名是否对大小写敏感。默认是 false。

下例创建了一个对大小写敏感的常量,值为 “Welcome to W3School.com.cn!”:

实例

<?php
define("GREETING", "Welcome to W3School.com.cn!");
echo GREETING;
?>

运行实例

下例创建了一个对大小写不敏感的常量,值为 “Welcome to W3School.com.cn!”:

实例

<?php
define("GREETING", "Welcome to W3School.com.cn!", true);
echo greeting;
?>

运行实例

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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