如何在symfony中导出为CSV文件中的数据_PHP教程
开始:
public function executeRegistrantsToCsv(){
$id = $this->getRequestParameter('id');
$c = new Criteria();
$c->add(RegistrantPeer::EVENT_ID, $id);
$c->add(RegistrantPeer::STATUS, 1);
$this->aObjReg = RegistrantPeer::doSelect($c);
$this->forward404Unless($this->aObjReg);
$this->setlayout('csv');
$this->getResponse()->clearHttpHeaders();
$this->getResponse()->setHttpHeader('Content-Type', 'application/vnd.ms-excel');
$this->getResponse()->setHttpHeader('Content-Disposition', 'attachment; filename=registrants_report_event_' . $id . '.csv');
}
在模板registrantsToCsvSuccess.php:
Title,Name,Email,Phone,Organisation,State,City,Country,Login Date,IpAddress
foreach($aObjReg as $r): ?>
= $r->getTitle() ?>,= $r->getName() ?>,= $r->getEmail() ?>,= $r->getPhone() ?>,= $r->getOrganisation() ?>,= $r->getState() ?>,= $r->getCity() ?>,= $r->getCountry() ?>,= $r->getLoginDate() ?>,= $r->getIpAddress() ?>,
endforeach ?>
in the templates/csv.php:
getRaw('sf_content') ?>
From: http://blog.baddog.net.au/sonius/steve-sonius/how-to-export-data-as-a-csv-file-in-symfony/
If it doesn't work, try this:http://blog.baddog.net.au/sonius/steve-sonius/how-to-export-data-as-an-xls-or-csv-file-from-the-admin-generator-in-symfony-1-4/

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0. À quoi sert cet article ? Nous proposons DepthFM : un modèle d'estimation de profondeur monoculaire génératif de pointe, polyvalent et rapide. En plus des tâches traditionnelles d'estimation de la profondeur, DepthFM démontre également des capacités de pointe dans les tâches en aval telles que l'inpainting en profondeur. DepthFM est efficace et peut synthétiser des cartes de profondeur en quelques étapes d'inférence. Lisons ce travail ensemble ~ 1. Titre des informations sur l'article : DepthFM : FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Auteur : MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Cet article expliquera en détail comment PHP formate les lignes en CSV et écrit les pointeurs de fichiers. Je pense que c'est assez pratique, je le partage donc avec vous comme référence. J'espère que vous pourrez gagner quelque chose après avoir lu cet article. Formater les lignes au format CSV et écrire dans le pointeur de fichier Étape 1 : Ouvrir le pointeur de fichier $file=fopen("path/to/file.csv","w"); Étape 2 : Convertir les lignes en chaîne CSV à l'aide de la fonction fputcsv( ) convertit les lignes en chaînes CSV. La fonction accepte les paramètres suivants : $file : pointeur de fichier $fields : champs CSV sous forme de tableau $delimiter : délimiteur de champ (facultatif) $enclosure : guillemets de champ (

Lors de la suppression ou de la décompression d'un dossier sur votre ordinateur, une boîte de dialogue d'invite « Erreur 0x80004005 : erreur non spécifiée » apparaît parfois. Comment devez-vous résoudre cette situation ? Il existe en fait de nombreuses raisons pour lesquelles le code d'erreur 0x80004005 est demandé, mais la plupart d'entre elles sont causées par des virus. Nous pouvons réenregistrer la DLL pour résoudre le problème. Ci-dessous, l'éditeur vous expliquera l'expérience de gestion du code d'erreur 0x80004005. . Certains utilisateurs reçoivent le code d'erreur 0X80004005 lors de l'utilisation de leur ordinateur. L'erreur 0x80004005 est principalement due au fait que l'ordinateur n'enregistre pas correctement certains fichiers de bibliothèque de liens dynamiques ou à un pare-feu qui n'autorise pas les connexions HTTPS entre l'ordinateur et Internet. Alors que diriez-vous

Les performances de JAX, promu par Google, ont dépassé celles de Pytorch et TensorFlow lors de récents tests de référence, se classant au premier rang sur 7 indicateurs. Et le test n’a pas été fait sur le TPU présentant les meilleures performances JAX. Bien que parmi les développeurs, Pytorch soit toujours plus populaire que Tensorflow. Mais à l’avenir, des modèles plus volumineux seront peut-être formés et exécutés sur la base de la plate-forme JAX. Modèles Récemment, l'équipe Keras a comparé trois backends (TensorFlow, JAX, PyTorch) avec l'implémentation native de PyTorch et Keras2 avec TensorFlow. Premièrement, ils sélectionnent un ensemble de

Vous êtes confronté à un décalage et à une connexion de données mobile lente sur iPhone ? En règle générale, la puissance de l'Internet cellulaire sur votre téléphone dépend de plusieurs facteurs tels que la région, le type de réseau cellulaire, le type d'itinérance, etc. Vous pouvez prendre certaines mesures pour obtenir une connexion Internet cellulaire plus rapide et plus fiable. Correctif 1 – Forcer le redémarrage de l'iPhone Parfois, le redémarrage forcé de votre appareil réinitialise simplement beaucoup de choses, y compris la connexion cellulaire. Étape 1 – Appuyez simplement une fois sur la touche d’augmentation du volume et relâchez-la. Ensuite, appuyez sur la touche de réduction du volume et relâchez-la à nouveau. Étape 2 – La partie suivante du processus consiste à maintenir le bouton sur le côté droit. Laissez l'iPhone finir de redémarrer. Activez les données cellulaires et vérifiez la vitesse du réseau. Vérifiez à nouveau Correctif 2 – Changer le mode de données Bien que la 5G offre de meilleures vitesses de réseau, elle fonctionne mieux lorsque le signal est plus faible

Avec l'essor continu des médias sociaux, Douyin, en tant que plate-forme populaire de courtes vidéos, a attiré un grand nombre d'utilisateurs. Sur Douyin, les utilisateurs peuvent non seulement montrer leur vie mais aussi interagir avec d'autres utilisateurs. Dans cette interaction, les émoticônes sont progressivement devenues un moyen important pour les utilisateurs d'exprimer leurs émotions. 1. Comment obtenir les émoticônes de message privé Douyin sur WeChat ? Tout d'abord, pour obtenir des émoticônes de message privé sur la plateforme Douyin, vous devez vous connecter à votre compte Douyin, puis parcourir et sélectionner les émoticônes que vous aimez. Vous pouvez choisir de les envoyer à des amis ou de les récupérer vous-même. Après avoir reçu le package d'émoticônes sur Douyin, vous pouvez appuyer longuement sur le package d'émoticônes via l'interface de message privé, puis sélectionner la fonction « Ajouter à l'émoticône ». De cette façon, vous pouvez ajouter ce package d'émoticônes à la bibliothèque d'émoticônes de Douyin. 3. Ensuite, nous devons ajouter les mots dans la bibliothèque d'émoticônes Douyin

Je pleure à mort. Le monde construit à la folie de grands modèles. Les données sur Internet ne suffisent pas du tout. Le modèle de formation ressemble à « The Hunger Games », et les chercheurs en IA du monde entier se demandent comment nourrir ces personnes avides de données. Ce problème est particulièrement important dans les tâches multimodales. À une époque où rien ne pouvait être fait, une équipe de start-up du département de l'Université Renmin de Chine a utilisé son propre nouveau modèle pour devenir la première en Chine à faire de « l'auto-alimentation des données générées par le modèle » une réalité. De plus, il s’agit d’une approche à deux volets, du côté compréhension et du côté génération, les deux côtés peuvent générer de nouvelles données multimodales de haute qualité et fournir un retour de données au modèle lui-même. Qu'est-ce qu'un modèle ? Awaker 1.0, un grand modèle multimodal qui vient d'apparaître sur le Forum Zhongguancun. Qui est l'équipe ? Moteur Sophon. Fondé par Gao Yizhao, doctorant à la Hillhouse School of Artificial Intelligence de l’Université Renmin.

Récemment, le milieu militaire a été submergé par la nouvelle : les avions de combat militaires américains peuvent désormais mener des combats aériens entièrement automatiques grâce à l'IA. Oui, tout récemment, l’avion de combat IA de l’armée américaine a été rendu public pour la première fois, dévoilant ainsi son mystère. Le nom complet de ce chasseur est Variable Stability Simulator Test Aircraft (VISTA). Il a été personnellement piloté par le secrétaire de l'US Air Force pour simuler une bataille aérienne en tête-à-tête. Le 2 mai, le secrétaire de l'US Air Force, Frank Kendall, a décollé à bord d'un X-62AVISTA à la base aérienne d'Edwards. Notez que pendant le vol d'une heure, toutes les actions de vol ont été effectuées de manière autonome par l'IA ! Kendall a déclaré : "Au cours des dernières décennies, nous avons réfléchi au potentiel illimité du combat air-air autonome, mais cela a toujours semblé hors de portée." Mais maintenant,
