stream_context_create

时间: 2024-10-16 20:11:41 浏览: 17
`stream_context_create()`是PHP中的一个函数,用于创建一个流上下文(Stream Context)。在PHP中,流是一个可以读取、写入数据的抽象数据结构,而上下文则允许你在操作数据流时设置额外的选项和参数,比如HTTP头信息、SSL配置等。 这个函数通常用于那些需要特定网络连接选项(如HTTPS)或自定义编码处理的文件操作,例如文件上传、下载或者从URL读取内容。当你传递给它一个包含各种选项(如array('http' => array('header' => 'Content-Type: text/plain')))的关联数组时,函数会返回一个新的流上下文资源。 使用这个函数的例子可能会像这样: ```php $context = stream_context_create([ 'http' => [ 'method' => 'POST', 'header' => 'Content-type: application/x-www-form-urlencoded' ] ]); $result = file_get_contents('https://example.com', false, $context); ``` 在这个例子中,我们设置了POST请求并指定了Content-Type。
相关问题

stream_context_create在php中的作用

_check_food ; 检查是否吃到食物 snake_move_left: dec dx ; 左移一格 jmp snake_move_check_food ; 检查是否吃到食物 snake_move_up: dec si ; 上移一格 jmp snake_move_check_food在 PHP 中,stream_context_create() 函数用于创建并返回一个用于流上下文的资源。 流上下文用 ; 检查是否吃到食物 snake_move_check_food: cmp dx, food_x ; 如果蛇头坐标与食物于在流操作期间控制流的行为,例如设置 HTTP 请求头、SSL 安全协议、代理服务器等坐标重合 je snake_move_eat_food ; 则吃到食物 cmp si, food_y je snake_move_eat_food dec bx ; 否则继续移动 jmp snake_move_loop snake_move_head: mov [。stream_context_create() 可以创建一个包含多个选项和参数的上下文资源,以便在流操作期si*WIDTH+dx], ' ' ; 将蛇头所在坐标改为空格 add si, snake_direction ; 根据间应用这些选项和参数。 stream_context_create() 的语法如下: ```php resource stream_context_create ([ array方向移动蛇头 cmp si, HEIGHT ; 如果蛇头超出屏幕范围 jge snake_move_exit ; 则游戏结束 cmp dx, WIDTH jge snake_move_exit cmp si, snake_tail_y ; 如果蛇 $options [, array $params ]] ) ``` 其中,$options 参数是一个数组,用于设置上下文的选项,头坐标与蛇尾坐标重合 je snake_move_exit ; 则游戏结束 cmp dx, snake_tail_x$params 参数是一个数组,用于设置上下文的参数。 stream_context_create() 常用于以下场景: - 使用 je snake_move_exit mov [si*WIDTH+dx], 'O' ; 将蛇头移动到新的坐 file_get_contents() 函数从远程服务器获取数据时,可以使用 stream_context_create() 函数设置 HTTP 请求头、代理服务器等标 mov [si*WIDTH+dx+1], 0x70 ; 蛇头颜色为黑底白字 mov snake_tail_y, [si-bx*snake_direction] ; 更新蛇尾坐标 Y mov snake_tail_x, [si选项。 - 在流操作中使用 SSL 安全协议时,可以使用 stream_context_create() 函数设置 SSL 相关参数。 -bx*snake_direction+1] ; 更新蛇尾坐标 X mov [snake_tail_y*WIDTH+snake_tail_x],- 在使用 fsockopen() 函数与远程服务器建立 socket 连接时,可以使用 stream_context_create() 函数设置 socket 相 '*' ; 将蛇尾移到新的坐标 mov [snake_tail_y*WIDTH+snake_tail_x+1], 0x07 ; 蛇尾颜色为黑底白字 jmp snake_move_check_food ; 检查是否吃到食物 snake_move关参数。 总之,stream_context_create() 函数可以方便地控制流的行为,提高流操作的灵活性和可定制性。

stream_context_create()创建 SSL 安全上下文

stream_context_create() 函数可用于创建一个流上下文,它可以用于在后续的函数调用中设置流相关的选项。例如,可以使用流上下文来设置 SSL 连接所需的证书和密钥。 要创建 SSL 安全上下文,需要在调用 stream_context_create() 函数时传入一个选项数组,其中包含 SSL 相关的选项。例如,可以使用 'ssl' 选项来指定 SSL 证书和密钥: $options = array( 'ssl' => array( 'local_cert' => '/path/to/certificate.pem', 'local_pk' => '/path/to/privatekey.pem', 'verify_peer' => true, ), ); $context = stream_context_create($options); 之后,可以使用这个流上下文来创建 SSL 连接,例如使用 stream_socket_client() 函数。 $fp = stream_socket_client('ssl://example.com:443', $errno, $errstr, 30, STREAM_CLIENT_CONNECT, $context); 上述代码将创建一个到 example.com 的 SSL 连接,使用在流上下文中指定的证书和密钥进行身份验证。
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import numpy as np import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit import time import torch # 1. 确定batch size大小,与导出的trt模型保持一致 BATCH_SIZE = 32 # 2. 选择是否采用FP16精度,与导出的trt模型保持一致 USE_FP16 = True target_dtype = np.float16 if USE_FP16 else np.float32 # 3. 创建Runtime,加载TRT引擎 f = open("resnet_engine.trt", "rb") # 读取trt模型 runtime = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)) # 创建一个Runtime(传入记录器Logger) engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) # 从文件中加载trt引擎 context = engine.create_execution_context() # 创建context # 4. 分配input和output内存 input_batch = np.random.randn(BATCH_SIZE, 224, 224, 3).astype(target_dtype) output = np.empty([BATCH_SIZE, 1000], dtype = target_dtype) d_input = cuda.mem_alloc(1 * input_batch.nbytes) d_output = cuda.mem_alloc(1 * output.nbytes) bindings = [int(d_input), int(d_output)] stream = cuda.Stream() # 5. 创建predict函数 def predict(batch): # result gets copied into output # transfer input data to device cuda.memcpy_htod_async(d_input, batch, stream) # execute model context.execute_async_v2(bindings, stream.handle, None) # 此处采用异步推理。如果想要同步推理,需将execute_async_v2替换成execute_v2 # transfer predictions back cuda.memcpy_dtoh_async(output, d_output, stream) # syncronize threads stream.synchronize() return output # 6. 调用predict函数进行推理,并记录推理时间 def preprocess_input(input): # input_batch无法直接传给模型,还需要做一定的预处理 # 此处可以添加一些其它的预处理操作(如标准化、归一化等) result = torch.from_numpy(input).transpose(0,2).transpose(1,2) # 利用torch中的transpose,使(224,224,3)——>(3,224,224) return np.array(result, dtype=target_dtype) preprocessed_inputs = np.array([preprocess_input(input) for input in input_batch]) # (BATCH_SIZE,224,224,3)——>(BATCH_SIZE,3,224,224) print("Warming up...") pred = predict(preprocessed_inputs) print("Done warming up!") t0 = time.time() pred = predict(preprocessed_inputs) t = time.time() - t0 print("Prediction cost {:.4f}s".format(t)) 请将这部分代码,改成可以输入电脑摄像头视频的

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