Smarty 入門 不過(guò)因?yàn)橛嗅槍?duì)舊有的內(nèi)容做一些小調(diào)整，所以這次把它放回到自己的 BLOG 裡。 序言 剛開始接觸樣版引擎的 PHP 設(shè)計(jì)師，聽到 Smarty 時(shí)，都會(huì)覺得很難。其實(shí)筆者也不例外，碰都不敢碰一下。但是後來(lái)在剖析 XOOPS 的程式架構(gòu)時(shí)，開始發(fā)現(xiàn) Smarty 其實(shí)並不難。只要將 Smarty 基礎(chǔ)功練好，在一般應(yīng)用上就已經(jīng)相當(dāng)足夠了。當(dāng)然基礎(chǔ)能打好，後面的進(jìn)階應(yīng)用也就不用怕了。 這次的更新，主要加上了一些概念性的東西，當(dāng)然也有一些進(jìn)階的技巧。不過(guò)這些也許早已深入大家的程式之中，如果有更好的觀點(diǎn)，也歡迎大家能夠回饋。
標(biāo)簽： Smarty
上傳時(shí)間： 2014-12-01
上傳用戶：鳳臨西北
JSP 的博客程序含SQL數(shù)據(jù)庫(kù),及程序的配置說(shuō)明 博客，譯自英文BLOG。它是互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上的個(gè)人信息交流中心。通常博客就是用來(lái)發(fā)表文章，所有的文章都是按照年份和日期排列，有些類似斑竹的日記。看上去平淡無(wú)奇，毫無(wú)可炫耀之處，但它可以讓每個(gè)人零成本、零維護(hù)地創(chuàng)建自己的網(wǎng)絡(luò)媒體，每個(gè)人都可以隨時(shí)把自己的思想火花和靈感更新到博客站點(diǎn)上。
上傳時(shí)間： 2013-12-27
上傳用戶：笨小孩
兩個(gè)鏈表的交集 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> typedef struct Node{ int data; struct Node *next; }Node; void initpointer(struct Node *p){ p=NULL; } int printlist(struct Node* head){ int flag=1; head=head->next; /* 因?yàn)闃?biāo)記1的地方你用了頭結(jié)點(diǎn)，所以第一個(gè)數(shù)據(jù)域無(wú)效，應(yīng)該從下一個(gè)頭元結(jié)點(diǎn)開始 */ if(head==NULL) printf("NULL\n"); else { while(head!=NULL) { if(flag==1) { printf("%d",head->data); flag=0; } else { printf(" %d",head->data); } head=head->next; } printf("\n"); } return 0; } struct Node *creatlist(struct Node *head) { int n; struct Node *p1=(struct Node *)malloc(sizeof(struct Node)); p1->next=NULL; while(scanf("%d",&n),n!=-1) { struct Node *pnode=(struct Node *)malloc(sizeof(struct Node)); pnode->next=NULL; pnode->data=n; if(head==NULL) head=pnode; p1->next=pnode; p1=pnode; } return head; } struct Node *Intersect(struct Node *head1, struct Node *head2) { struct Node *p1=head1,*p2=head2;/*我這里沒有用頭指針和頭結(jié)點(diǎn)，這里是首元結(jié)點(diǎn)head1里面就是第一個(gè)數(shù)據(jù)，一定要理解什么事頭指針， 頭結(jié)點(diǎn)，和首元結(jié)點(diǎn) 具體你一定要看這個(gè)博客：http://BLOG.sina.com.cn/s/BLOG_71e7e6fb0101lipz.html*/ struct Node *head,*p,*q; head = (struct Node *)malloc(sizeof(struct Node)); head->next = NULL; p = head; while( (p1!=NULL)&&(p2!=NULL) ) { if (p1->data == p2->data) { q = (struct Node *)malloc(sizeof(struct Node)); q->data = p1->data; q->next = NULL; p->next = q;//我可以認(rèn)為你這里用了頭結(jié)點(diǎn)，也就是說(shuō)第一個(gè)數(shù)據(jù)域無(wú)效 **標(biāo)記1** p = q; p1 = p1->next; p2 = p2->next; } else if (p1->data < p2->data) { p1 = p1->next; } else { p2 = p2->next; } } return head; } int main() { struct Node *head=NULL,*headt=NULL,*t; //initpointer(head);//這里的函數(shù)相當(dāng)于head=NULL; // initpointer(headt);//上面已經(jīng)寫了headt=NULL那么這里可以不用調(diào)用這個(gè)函數(shù) head=creatlist(head); headt=creatlist(headt); t=Intersect(head,headt); printlist(t); }
標(biāo)簽： c語(yǔ)言編程
上傳時(shí)間： 2015-04-27
上傳用戶：coco2017co
有向圖的鄰接表存儲(chǔ)，遞歸和非遞歸的深度、廣度遍歷
標(biāo)簽： 有向圖，無(wú)向圖的深度，廣度遍歷
上傳時(shí)間： 2015-12-10
上傳用戶：qctxh
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> ///鏈?zhǔn)綏?nbsp; typedef struct node { int data; struct node *next; }Node,*Linklist; Linklist Createlist() { Linklist p; Linklist h; int data1; scanf("%d",&data1); if(data1 != 0) { h = (Node *)malloc(sizeof(Node)); h->data = data1; h->next = NULL; } else if(data1 == 0) return NULL; scanf("%d",&data1); while(data1 != 0) { p = (Node *)malloc(sizeof(Node)); p -> data = data1; p -> next = h; h = p; scanf("%d",&data1); } return h; } void Outputlist(Node *head) { Linklist p; p = head; while(p != NULL ) { printf("%d ",p->data); p = p->next; } printf("\n"); } void Freelist(Node *head) { Node *p; Node *q = NULL; p = head; while(p != NULL) { q = p; p = p->next; free(q); } } int main() { Node *head; head = Createlist(); Outputlist(head); Freelist(head); return 0; } 2.順序棧 [cpp] view plain copy #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> ///順序棧 #define MaxSize 100 using namespace std; typedef
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 實(shí)驗(yàn)
上傳時(shí)間： 2018-05-09
上傳用戶：123456..
個(gè)人博客系統(tǒng)，使用MVC架構(gòu)。啊打算大蘇打倒薩倒薩倒薩的
上傳時(shí)間： 2018-09-12
上傳用戶：zzzzz3211
以后再也不用擔(dān)心寫爬蟲ip被封，不用擔(dān)心沒錢買代理ip的煩惱了 在使用python寫爬蟲時(shí)候，你會(huì)遇到所要爬取的網(wǎng)站有反爬取技術(shù)比如用同一個(gè)IP反復(fù)爬取同一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，很可能會(huì)被封。如何有效的解決這個(gè)問(wèn)題呢？我們可以使用代理ip，來(lái)設(shè)置代理ip池。 現(xiàn)在教大家一個(gè)可獲取大量免費(fèi)有效快速的代理ip方法，我們?cè)L問(wèn)西刺免費(fèi)代理ip網(wǎng)址 這里面提供了許多代理ip，但是我們嘗試過(guò)后會(huì)發(fā)現(xiàn)并不是每一個(gè)都是有效的。所以我們現(xiàn)在所要做的就是從里面提供的篩選出有效快速穩(wěn)定的ip。 以下介紹的免費(fèi)獲取代理ip池的方法： 優(yōu)點(diǎn)：免費(fèi)、數(shù)量多、有效、速度快 缺點(diǎn)：需要定期篩選 主要思路： 從網(wǎng)址上爬取ip地址并存儲(chǔ) 驗(yàn)證ip是否能使用-（隨機(jī)訪問(wèn)網(wǎng)址判斷響應(yīng)碼） 格式化ip地址 代碼如下： 1.導(dǎo)入包 import requests from lxml import etree import time 1 2 3 2.獲取西刺免費(fèi)代理ip網(wǎng)址上的代理ip def get_all_proxy(): url = 'http://www.xicidaili.com/nn/1' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36', } response = requests.get(url, headers=headers) html_ele = etree.HTML(response.text) ip_eles = html_ele.xpath('//table[@id="ip_list"]/tr/td[2]/text()') port_ele = html_ele.xpath('//table[@id="ip_list"]/tr/td[3]/text()') proxy_list = [] for i in range(0,len(ip_eles)): proxy_str = 'http://' + ip_eles[i] + ':' + port_ele[i] proxy_list.append(proxy_str) return proxy_list 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 3.驗(yàn)證獲取的ip def check_all_proxy(proxy_list): valid_proxy_list = [] for proxy in proxy_list: url = 'http://www.baidu.com/' proxy_dict = { 'http': proxy } try: start_time = time.time() response = requests.get(url, proxies=proxy_dict, timeout=5) if response.status_code == 200: end_time = time.time() print('代理可用：' + proxy) print('耗時(shí):' + str(end_time - start_time)) valid_proxy_list.append(proxy) else: print('代理超時(shí)') except: print('代理不可用--------------->'+proxy) return valid_proxy_list 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 4.輸出獲取ip池 if __name__ == '__main__': proxy_list = get_all_proxy() valid_proxy_list = check_all_proxy(proxy_list) print('--'*30) print(valid_proxy_list) 1 2 3 4 5 技術(shù)能力有限歡迎提出意見，保證積極向上不斷學(xué)習(xí) ———————————————— 版權(quán)聲明：本文為CSDN博主「彬小二」的原創(chuàng)文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版權(quán)協(xié)議，轉(zhuǎn)載請(qǐng)附上原文出處鏈接及本聲明。 原文鏈接：https://BLOG.csdn.net/qq_39884947/article/details/86609930
上傳時(shí)間： 2019-11-15
上傳用戶：fygwz1982
使用matlab實(shí)現(xiàn)gibbs抽樣，MCMC: The Gibbs Sampler 多元高斯分布的邊緣概率和條件概率 Marginal and conditional distributions of multivariate normal distribution
上傳時(shí)間： 2019-12-10
上傳用戶：real_
蟲蟲下載站版權(quán)所有 京ICP備2021023401號(hào)-1
