Fuel PHP框架中的分页实现

本文详细介绍了分页类的安装与配置方法,包括如何通过set_config方法进行配置,并展示了在控制器中使用的代码示例。同时,文章还列举了配置参数的详细说明,以及如何在全局配置文件中设定配置样式。

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分页类 分页类安装起来非常简单,主要用来显示你的所有纪录 如何使用分页 一个分页类简单的例子,通过set_config方法就可以进行配置,在控制器中可以使用这样的代码: $config = array ( pagination_url = http://localhost/fuel/welcome/index/ , total_ite

分页类

分页类安装起来非常简单,主要用来显示你的所有纪录

如何使用分页

一个分页类简单的例子,通过set_config方法就可以进行配置,在控制器中可以使用这样的代码:

$config = array(
    'pagination_url' => 'http://localhost/fuel/welcome/index/',
    'total_items' => 10,
    'per_page' => 5,
    'uri_segment' => 3,
    'template' => array(
        'wrapper_start' => '<div class="my-pagination"> ',
        'wrapper_end' => ' </div>',
    ),
);

// Config::set('pagination', $config); // you can use this too!
Pagination::set_config($config);

$data['example_data'] = DB::select('id', 'value')->from('pagination')
                                                ->limit(Pagination::$per_page)
                                                ->offset(Pagination::$offset)
                                                ->execute()
                                                ->as_array();

$data['pagination'] = Pagination::create_links();
$this->render('welcome/index', $data);

配置参数

 

你可以通过set_config方法或者在配置文件中设定全局的配置样式,下面是你可以定义的配置:

 

Param Type Default Description
pagination_url string None 分页地址.
uri_segment integer
3
获取分页数的地址参数
num_links integer
5
分页总数.
total_items integer
0
纪录总数. 通常是count()查询的结果.
per_page integer
10
每个分页显示条数.
current_page integer
null
载入的当前分页数 如果没有给定,默认为 1.
template array
array(...)

全局配置数组

 

下面这个是全局配置的数组

Config::set('pagination', array(
    'pagination_url' => 'http://docs.fuelphp.com/',
    'uri_segment' => 2,
    'total_items' => 10,
    'per_page' => 20,
    'template' => array(
        'wrapper_start' => '<div class="pagination"> ',
        'wrapper_end' => ' </div>',
        'page_start' => '<span class="page-links"> ',
        'page_end' => ' </span>',
        'previous_start' => '<span class="previous"> ',
        'previous_end' => ' </span>',
        'previous_inactive_start' => ' </span class="previous-inactive">',
        'previous_inactive_end' => ' </span>',
        'previous_mark' => '« ',
        'next_start' => '<span class="next"> ',
        'next_end' => ' </span>',
        'next_inactive_start' => ' </span class="next-inactive">',
        'next_inactive_end' => ' </span>',
        'next_mark' => ' »',
        'active_start' => '<span class="active"> ',
        'active_end' => ' </span>',
        'regular_start' => '',
        'regular_end' => '',
    ),
));

set_config(array $config)设定配置

create_links()创建所有分页链接

next_link($value)上一页分页

prev_link($value) 下一页分页

page_links() 显示上一页、下一页之间的分页
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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