PHP聊天室无刷新技术改进及bug修复

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0 下载量 55 浏览量 更新于2024-12-12 收藏 9KB ZIP 举报
资源摘要信息:"luokan.zip_WEB开发_PHP_" 知识点解析: 1. 文件压缩包概述: - 文件名"luokan.zip"表示这是一个压缩过的文件包,通常用于将多个文件或目录打包成一个文件,便于传输或分发。 - 压缩包文件名中的"WEB开发"和"PHP"是关键词标签,表明该压缩包内容与网络(WEB)开发相关,且主要使用的编程语言是PHP。 - "luokan"可能是一个项目名、模块名或者是该PHP项目的特定功能描述。 2. WEB开发相关知识点: - WEB开发是使用编程语言和工具来创建web应用程序的过程,这些应用程序可以在web浏览器中运行。常见的WEB开发技术包括HTML, CSS, JavaScript以及服务器端语言如PHP, Python, Ruby等。 - WEB开发涉及前后端的协同工作。前端开发关注用户界面和用户体验,后端开发则处理服务器、应用程序和数据库之间的交互。 - 目前流行的WEB开发框架有React, Angular, Vue.js, Laravel等,这些框架帮助开发人员以更快速、更高效的方式构建应用程序。 3. PHP编程语言知识点: - PHP是一种广泛用于WEB开发的开源服务器端脚本语言,尤其适用于动态网页内容的生成。 - PHP语法接近C语言和Perl语言,易于学习,特别适合初学者。它支持多种数据库系统,如MySQL, PostgreSQL等,可以用于创建简单的个人主页到复杂的电子商务系统。 - PHP具备良好的跨平台兼容性,可以在多种操作系统上运行,包括Windows, Linux, macOS等。 - PHP拥有庞大的社区和丰富的库、框架支持,如CodeIgniter, Symfony, Zend Framework等,开发者可以根据项目需求选择合适的框架。 4. 聊天室项目实现知识点: - 在WEB开发中,实时聊天室是一个常见的项目,它允许用户通过浏览器即时交流信息。 - 实现实时聊天功能通常需要使用AJAX(异步JavaScript和XML)技术来实现页面的无刷新通信,以及WebSocket协议来维持服务器与客户端之间长连接,以达到实时交互的目的。 - 在PHP中,可以使用内置的socket编程接口或者集成现有的第三方实时通信库(如Ratchet, Swoole等)来实现聊天室的功能。 - 描述中提到的"无刷新使用"表明该项目可能采用了AJAX技术,使得用户在聊天时无需重新加载页面,即可接收和发送消息。 - "又改了几个bug"则说明在开发过程中,开发者对现有代码进行了调试和维护,解决了发现的一些问题,以提高聊天室的稳定性和用户体验。 总结: 本资源摘要信息描述了一个名为"luokan"的PHP项目,该项目是一个Web聊天室应用,并且通过文件压缩包的形式进行打包。项目主要使用PHP作为后端开发语言,并可能集成了AJAX技术实现无刷新聊天功能,同时也涉及到了bug修复的过程。该资源对于了解和学习WEB开发,特别是PHP语言的实时聊天应用开发有着一定的参考价值。

给以下代码写注释,要求每行写一句:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

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