零基础快速上手PHP编程自学教程

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0 下载量 51 浏览量 更新于2024-10-16 收藏 5.64MB ZIP 举报
资源摘要信息:"PHP编程起步自学教程.zip_php_php教程" 知识点一:PHP编程语言概述 PHP是一种广泛使用的开源服务器端脚本语言,专门用于网页开发。它的设计允许程序员编写可生成动态网页内容的代码。PHP代码在服务器上执行,并且可以通过HTML嵌入。对于初学者来说,PHP的语法相对简单易懂,这使得它成为许多编程新手的首选语言。PHP常用于创建网站、网络应用以及处理后端逻辑。 知识点二:PHP基础语法 1. 变量声明:PHP中变量以美元符号"$"开头,后跟变量名。变量名区分大小写。 2. 数据类型:PHP支持多种数据类型,包括整型、浮点型、字符串、布尔型、数组、对象等。 3. 控制结构:包括条件判断语句(if、switch)和循环语句(for、while、foreach)。 4. 函数定义:通过关键字function定义函数,并指定参数和返回值。 5. 数组操作:PHP中的数组是真正的哈希表,支持通过键值对进行数据存储和检索。 6. 文件操作:PHP提供了丰富的文件操作函数,用于读写文件、目录操作等。 知识点三:PHP与HTML的结合使用 1. PHP嵌入HTML:PHP代码可以通过<?php和?>标签嵌入到HTML代码中。 2. 输出数据:使用echo和print语句在网页上输出文本和变量。 3. 表单处理:通过$_GET和$_POST数组获取表单提交的数据。 4. 动态内容生成:利用PHP动态地改变HTML的内容,创建动态网站。 知识点四:PHP与数据库交互 1. 数据库基础:了解关系型数据库的基本概念,如MySQL。 2. PHP数据库操作:使用PHP的PDO(PHP Data Objects)扩展或mysqli库与数据库进行连接、查询、插入、更新和删除操作。 3. 数据库驱动:掌握如何使用不同的数据库驱动,例如使用MySQLi或PDO MySQL驱动连接数据库。 4. SQL语句:熟悉基本的SQL语句,如SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE。 知识点五:PHP开发环境搭建 1. 选择合适的Web服务器:Apache、Nginx等。 2. 安装PHP:将PHP安装到服务器上,并配置环境变量。 3. 数据库安装:安装MySQL或MariaDB,并创建数据库和用户权限。 4. 本地测试:配置本地环境,如使用XAMPP、WAMP或MAMP等集成环境进行本地测试。 知识点六:PHP的高级特性 1. 面向对象编程:理解类、对象、继承、封装和多态等面向对象概念,并应用于PHP编程。 2. 安全性:学习防止常见安全问题的策略,如XSS攻击、SQL注入等。 3. 会话管理:使用PHP的会话机制(session)在页面间保持用户状态。 4. 异常处理:利用try-catch结构处理程序中的错误和异常情况。 知识点七:PHP项目实战 1. 实际项目案例分析:通过分析实际案例学习项目构思、设计、开发和部署。 2. MVC架构:了解模型-视图-控制器(MVC)架构在PHP中的应用。 3. 第三方库与框架:掌握如何使用流行PHP框架如Laravel、Symfony等。 4. 代码管理和版本控制:学习使用Git等版本控制系统进行代码管理。 知识点八:PHP编程资源推荐 1. 在线教程:推荐一些高质量的在线教程和视频课程。 2. 社区支持:介绍PHP开发者可以参与的社区和论坛,如Stack Overflow、GitHub。 3. 开源项目:鼓励参与开源项目,通过实践提高编程技能。 4. 书籍资源:列出几本适合初学者的PHP编程书籍供进一步学习。 以上知识点是根据给定的文件信息"PHP编程起步自学教程.zip_php_php教程"中的【标题】和【描述】以及【压缩包子文件的文件名称列表】所提取出的,旨在为初学者提供一条编程学习的入门之路,帮助他们快速上手并深入理解PHP编程语言。

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

2023-03-24 上传