php下拉选项的批量操作的实现代码

Unity3D实战:5分钟搞定RTSP监控视频播放(附完整代码) 本文提供了一套在Unity3D中快速集成RTSP监控视频播放的实战方案。通过采用LibVLCSharp for Unity这一成熟稳定的跨平台中间件,开发者可以轻松实现RTSP流的解码与渲染,并附有完整的C#代码示例,帮助用户在5分钟内完成集成,适用于智慧园区、安防监控等3D可视化场景。 阅读详情
这篇文章介绍了php下拉选项的批量操作的实现代码,有需要的朋友可以参考一下

实现功能,操作项可以单独删除,批量项可以批量删除,批量显示,隐藏(改广告的数据库的status_is的值);

1.视图关键点:

复制代码代码如下:
<td ><input type="checkbox" name="id[]" value="<?php echo $row->id?>"> 
        <?php echo $row->id?></td> 

复制代码代码如下:

<div class="fixsel"> 
          <input type="checkbox" name="chkall" id="chkall" onclick="checkAll(this.form, 'id')" /> 
          <label for="chkall">全选</label> 
          <select name="command"> 
            <option>选择操作</option> www.jbxue.com
            <option value="adDelete">删除</option> 
            <option value="adVerify">显示</option> 
            <option value="adUnVerify">隐藏</option> 
          </select> 
          <input id="submit_maskall" class="button confirmSubmit" type="submit" value="提交" name="maskall" /> 
        </div>

复制代码代码如下:

/*单个删除*/

<a href="<?php echo  $this->createUrl('batch',array('command'=>'adDelete', 'id'=>$row->id))?>" class="confirmSubmit">

2.控制器:

复制代码代码如下:

/** 
     * 批量操作 
     * @www.jbxue.com
     */
    public function actionBatch () 
    { 
        if (XUtils::method() == 'GET') {     //单个删除是get方式 
            $command = trim($_GET['command']); 
            $ids = intval($_GET['id']); 
        } else 
            if (XUtils::method() == 'POST') { 
                $command = trim($_POST['command']); 
                $ids = $_POST['id']; 
                is_array($ids) && $ids = implode(',', $ids); 
            } else { 
                XUtils::message('errorBack', '只支持POST,GET数据'); 
            } 
        empty($ids) && XUtils::message('error', '未选择记录'); 

        switch ($command) { 

            case 'adDelete': 
                parent::_acl('ad_delete'); 
                parent::_adminiLogger(array('catalog'=>'delete', 'intro'=>'删除广告,ID:'.$ids)); 
                parent::_delete(new Ad(), $ids, array ('ad' ), array ('attach_file' )); 
                break; 
            case 'adVerify': 
                parent::_acl('ad_verify'); 
                parent::_adminiLogger(array('catalog'=>'delete', 'intro'=>'广告状态变更为显示,ID:'.$ids)); 
                parent::_verify(new Ad(), 'verify', $ids, array ('ad' )); 

                break; 
            case 'adUnVerify': 
                parent::_acl('ad_verify'); 
                parent::_adminiLogger(array('catalog'=>'delete', 'intro'=>'广告状态变更为隐藏,ID:'.$ids)); 
                parent::_verify(new Ad(), 'unVerify', $ids, array ('ad' )); 
                break; 
            default: 
                throw new CHttpException(404, '错误的操作类型:' . $command); 
                break; 
        } 

    }

父类的删除函数:

复制代码代码如下:

protected function _delete ($model = null, $id = '', $redirect = 'index', $attach = null, $pkField = 'id') 
    { 
        if ($attach) {          //如果有附件要删除广告的图片 
            $data = $model->findAll($pkField . ' IN(:id)', array (':id' => $id )); 
            foreach ((array) $data as $row) { 
                foreach ((array) $attach as $value) { 
                    if (! empty($row[$value])) { 
                        @unlink($row[$value]); 
                    } 
                } 
            } 
        }  www.jbxue.com
        $result = $model->deleteAll(array ('condition' => 'id IN(' . $id . ')' )); 
        //刷新缓存 
        self::_refreshCache($model); 
        $this->redirect($redirect); 
    }

复制代码代码如下:

protected function _verify ($model = null, $type = 'verify', $id = '', $redirect = 'index', $cdField = 'status_is', $pkField = 'id') 
    { 
        $criteria = new CDbCriteria(); 
        $criteria->condition = $pkField . ' IN(' . $id . ')'; 
        $showStatus = $type == 'verify' ? 'Y' : 'N'; 
        $result = $model->updateAll(array ($cdField => $showStatus ), $criteria); 
        //刷新缓存 
        self::_refreshCache($model); 
        $this->redirect($redirect); 
    }
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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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