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我也要
A、swoole-4.3，easyswoole-3必须使用这个版本，，，但是async-ext扩展安装不了，导致官方的examples都不能使用。
B、swoole-4.2，官方example能用，，，但是easyswoole-3不能使用。
使用用不同的东西的时候，只需要在安装文件目录下运行命令：
make install （因为已经配置、编译了）
最好的办法是：使用easyswoole-2和swoole-4以下-2以上
HTTPController里面的文件：
1、Index文件不能直接访问，因为继承了Base.php【Base里面限制不能直接访问】
2、Router是每个框架必带的 “路由器”
3、Test 才是真正的去在浏览器访问的页面
Utility：
这下面都是工具类
MOS管关断时尖峰电压的5种实用抑制方案（附实测数据对比）
本文针对MOS管关断时产生的尖峰电压问题，提供了五种经过实验室实测验证的实用抑制方案。文章从尖峰电压的成因分析入手，详细阐述了优化PCB布局、设计RC缓冲电路、选用TVS二极管钳位、调节驱动电路以及使用磁珠吸收高频振荡等方法的原理、实施步骤与实测数据对比，为硬件工程师解决开关电源和电机驱动中的过压应力与EMI问题提供了系统性的实战指南。
easyswoole数据库连接池_GitHub - easy-swoole/pool
Pool通用的连接池管理。安装composer require easyswoole/pool基础实例代码定义池对象class Std implements \EasySwoole\Pool\ObjectInterface {function gc(){/** 本对象被pool执行unset的时候*/}function objectRestore(){/** 回归到连接池的时候*/}functio...
【报错解决】彻底解决 MySQL 登录报错 ERROR 1045 (28000)
MySQL 报错 ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES) 通常是由于用户名或密码错误、权限不足、服务未启动或配置文件异常导致的。通过检查并确认密码、重置 root 用户密码、授予完整权限、校验配置文件以及确保 MySQL 服务正常运行，可以彻底解决该问题。掌握这一流程不仅能够恢复 root 登录，还能保障数据库的安全性与稳定性。
easyswoole上传视频到阿里云（继承上面easyswoole视频上传大小限制取消代码）
参考网址 https://help.aliyun.com/document_detail/61388.html 在easuswoole根目录下面的ini文件夹下，新建aliyun.ini accessKeyId='***' accessKeySecret='***' accessKeyId等查看网址 https://usercenter.console.aliyun.com/#/manag...
Chrome DevTools MCP 实战完整教程
本教程介绍了Chrome DevTools MCP（Model Context Protocol）在智能Web测试中的应用。该系统通过MCP协议将Chrome开发者工具能力标准化，并与AI结合，提供了统一的测试解决方案。核心功能包括智能自动化、深度调试分析和性能监控优化。教程详细讲解了环境搭建、MCP服务器配置、参数说明及多种工具集（输入自动化、导航、设备仿真、性能分析等）的使用方法。通过mcp-use库的MCPAgent和MCPClient组件，用户可以轻松实现自然语言驱动的浏览器操作和测试流程管理。
QGis软件 —— 5、QGis增加线，并对线进行绘制、旋转、缩放、移动等基本操作
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easyswoole和mixphp_2018,请问基于swoole的框架哪个更合适？
都会thinkphp3.2还是都会thinkphp5啊？如果是5的话那么可以试试Swoole加速的Laravel项目LaravelS(GitHub)，毕竟tp5'借鉴'了laravel的很多概念和用法，应该学习成本蛮低的。纯api的话可以用lumen，LaravelS也是支持Lumen的。并且LaravelS已经基于Swoole实现了Websocket和异步任务。Swoft的注释路由AOP实体Be...
《Python基础教程》内容总览篇（持续更新中）
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为优快云博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。个人精心开设的《Python基础课程》专栏订阅量接近900，帮助不少同学解决了Bug。
探索高效轻量级RPC框架：EasySwoole的RPC实现
探索高效轻量级RPC框架：EasySwoole的RPC实现 在现代分布式系统中，远程过程调用（RPC）框架是不可或缺的一部分。它允许服务间的无缝通信，使得微服务架构更加灵活和高效。今天我们要介绍的是一个基于。让我们一起深入了解一下它的核心特性和应用场景。 项目简介 EasySwoole/RPC是EasySwoole生态系统的一部分，它利用了Swoole的异步非阻塞I/O能力，为开发者提供了一个简单...
我用 GPT-5.5 十分钟搞定一篇文献综述！附全流程指南
每一个框架中提出的逻辑链接，都必须至少有一篇提供文本中的文献作为支撑、严格禁止虚构变量、逻辑关系或研究结果、如果某些变量或关系在文本中未提及，必须明确声明“在提供的文本中未找到相关信息”、引用格式必须严格遵循原文提供的“作者/年份”格式，例如：[Smith, 2022]。各位同仁好，我是七哥。扫描提供的文献摘要，识别存在冲突的结果或理论、分析这些文献之间的差异，并总结可能导致差异的原因、输出一个结构化的学术争论段落，清楚呈现文献间的分歧和潜在影响因素、对于缺失或不明确的信息，按约束条件如实标注。
Vite 任意文件读取漏洞复现（CVE-2026-39363）
Vite开发服务器 WebSocket中的fetchModule方法未实施server.fs访问控制，导致攻击者可通过WebSocket连接并读取服务器上的任意文件（CVE-2026-39363）
推荐使用 EASYSWOOLE DEMO：打造高性能 PHP 应用的得力助手
推荐使用 EASYSWOOLE DEMO：打造高性能 PHP 应用的得力助手 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目介绍 EASYSWOOLE DEMO 是一个基于 EasySwoole 框架的示例项目，旨在帮助开发者快速理解和上手 Swoole 的高效率特性。这个项目提供了丰富的 API 示例和实用功能，涵盖了从基础服务启动到复杂业务处理的多个场景，为你的 PHP...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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