smarty简单入门实例
这篇文章主要介绍了smarty简单入门实例,包括了配置文件的用法与模板文件的使用,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下
本文以一个简单实例分析了smarty的用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
smarty建立配置文件、显示文件后即可,配置文件显示文件分开来,,使美工跟开发工作能完美分开
配置页面代码:index.php
复制代码 代码如下:
@header("Content-type: text/html; charset=UTF-8");
require '../libs/Smarty.class.php';
$my=new Smarty;
$my->template_dir ='templates/';
$my->compile_dir ='templates_c/';
$my->config_dir ='configs/';
$my->cache_dir ='cache/';
$my->assign('content','welcome to arrival');
$my->assign('mylife',array("生活","吃饭","梦想","凉风"));
$my->display('kk.html'); //显示smarty目录下的kk.html
?>
kk.html
复制代码 代码如下:
{$content}
{section name=truelife loop=$mylife}
{$mylife[truelife]}
{/section}
希望本文所述对大家的smarty程序设计有所帮助。

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ハードディスクのシリアル番号はハードディスクの重要な識別子であり、通常、ハードディスクを一意に識別し、ハードウェアを識別するために使用されます。場合によっては、オペレーティング システムのインストール時、正しいデバイス ドライバーの検索時、ハード ドライブの修復の実行時など、ハード ドライブのシリアル番号を照会する必要があることがあります。この記事では、ハードドライブのシリアル番号を確認する簡単な方法をいくつか紹介します。方法 1: Windows コマンド プロンプトを使用してコマンド プロンプトを開きます。 Windows システムでは、Win+R キーを押し、「cmd」と入力し、Enter キーを押してコマンドを開きます。

拡散はより良いものを模倣するだけでなく、「創造」することもできます。拡散モデル(DiffusionModel)は、画像生成モデルである。 AI 分野でよく知られている GAN や VAE などのアルゴリズムと比較すると、拡散モデルは異なるアプローチを採用しており、その主な考え方は、最初に画像にノイズを追加し、その後徐々にノイズを除去するプロセスです。ノイズを除去して元の画像を復元する方法は、アルゴリズムの中核部分です。最後のアルゴリズムは、ランダムなノイズを含む画像から画像を生成できます。近年、生成 AI の驚異的な成長により、テキストから画像への生成、ビデオ生成など、多くのエキサイティングなアプリケーションが可能になりました。これらの生成ツールの背後にある基本原理は、以前の方法の制限を克服する特別なサンプリング メカニズムである拡散の概念です。

キミ: たった 1 文の PPT がわずか 10 秒で完成します。 PPTはとても面倒です!会議を開催するには PPT が必要であり、週次報告書を作成するには PPT が必要であり、投資を勧誘するには PPT を提示する必要があり、不正行為を告発するには PPT を送信する必要があります。大学は、PPT 専攻を勉強するようなものです。授業中に PPT を見て、授業後に PPT を行います。おそらく、デニス オースティンが 37 年前に PPT を発明したとき、PPT がこれほど普及する日が来るとは予想していなかったでしょう。 PPT 作成の大変な経験を話すと涙が出ます。 「20 ページを超える PPT を作成するのに 3 か月かかり、何十回も修正しました。PPT を見ると吐きそうになりました。」 「ピーク時には 1 日に 5 枚の PPT を作成し、息をすることさえありました。」 PPTでした。」 即席の会議をするなら、そうすべきです

北京時間6月20日早朝、シアトルで開催されている最高の国際コンピュータビジョンカンファレンス「CVPR2024」が、最優秀論文やその他の賞を正式に発表した。今年は、最優秀論文 2 件と学生優秀論文 2 件を含む合計 10 件の論文が賞を受賞しました。また、最優秀論文ノミネートも 2 件、学生優秀論文ノミネートも 4 件ありました。コンピュータービジョン (CV) 分野のトップカンファレンスは CVPR で、毎年多数の研究機関や大学が集まります。統計によると、今年は合計 11,532 件の論文が投稿され、2,719 件が採択され、採択率は 23.6% でした。ジョージア工科大学による CVPR2024 データの統計分析によると、研究テーマの観点から最も論文数が多いのは画像とビデオの合成と生成です (Imageandvideosyn

LLM が大量のデータを使用して大規模なコンピューター クラスターでトレーニングされていることはわかっています。このサイトでは、LLM トレーニング プロセスを支援および改善するために使用される多くの方法とテクノロジが紹介されています。今日、私たちが共有したいのは、基礎となるテクノロジーを深く掘り下げ、オペレーティング システムさえ持たない大量の「ベア メタル」を LLM のトレーニング用のコンピューター クラスターに変える方法を紹介する記事です。この記事は、機械がどのように考えるかを理解することで一般的な知能の実現に努めている AI スタートアップ企業 Imbue によるものです。もちろん、オペレーティング システムを持たない大量の「ベア メタル」を LLM をトレーニングするためのコンピューター クラスターに変換することは、探索と試行錯誤に満ちた簡単なプロセスではありませんが、Imbue は最終的に 700 億のパラメータを備えた LLM のトレーニングに成功しました。プロセスが蓄積する

PyCharm コミュニティ版のクイック スタート: 詳細なインストール チュートリアル 完全な分析 はじめに: PyCharm は、開発者が Python コードをより効率的に作成できるようにする包括的なツール セットを提供する強力な Python 統合開発環境 (IDE) です。この記事では、PyCharm Community Edition のインストール方法を詳しく紹介し、初心者がすぐに使い始めるのに役立つ具体的なコード例を示します。ステップ 1: PyCharm Community Edition をダウンロードしてインストールする PyCharm を使用するには、まず公式 Web サイトからダウンロードする必要があります

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タイトル: 技術初心者必読: 具体的なコード例を必要とする C 言語と Python の難易度分析 今日のデジタル時代において、プログラミング技術はますます重要な能力となっています。ソフトウェア開発、データ分析、人工知能などの分野で働きたい場合でも、単に興味があってプログラミングを学びたい場合でも、適切なプログラミング言語を選択することが最初のステップです。数あるプログラミング言語の中でも、C言語とPythonは広く使われているプログラミング言語であり、それぞれに独自の特徴があります。この記事ではC言語とPythonの難易度を分析します。
