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本系列第四篇文章,也是最后一篇 首先,我们先看看Composer的源码从哪里看起.当然,请您先准备好源码. composer init或者直接install之后,自动生成了一个vendor目录,这时您需要在文件中手动的require这个vendor目录下的autoload.php文件,其实这个文件又载入了vendor/composer/autoload_real.php. 在autoload_real.php中,我们发现了熟悉的spl_autoload_register函数.但这个文件最大的作用…
Composer作为PHP的包管理工具,为PHPer们提供了丰富的类库,并且让PHP重焕新生,避免被时代淘汰的悲剧.可以说,Composer和PHP7是现在PHP开发者的标配,如果你还没用过Composer或者在PHP7的环境下工作,那么还真是有点落伍了哦! 这次的系列文章将一步步的解析Composer原理,不会去讲解Composer的命令或者如何使用,这方面的内容您可以稳步Composer中文网:https://www.phpcomposer.com/ 第一篇主要了解一个简单的函数:__aut…
本系列的第二篇文章,这次我们聊聊:spl_autoload_register()函数 PHP的SPL库作为扩展库,已经于5.3.0版本后默认保持开启,成为PHP的一组强大的核心扩展库.大家有时间可以多研究研究SPL里面的方法功能.而且,SPL中包含很多类库哟,在设计模式的系列文章中,我们也会再次见到他们的身影! 这回我们建立一个文件,叫做spl_autoload_register.php,然后将下面的代码复制进去吧: <?php spl_autoload_register(function( $…
本系列第三篇文章,一起了解下PSR规范中的PSR4和PSR0规范 首先恭喜大家,包括我自己,坚持到了现在.这篇文章之后,Composer的基础原理就清晰明了咯.也就是说,Composer所利用的正是spl_autoload_register()和PSR4规范,然后通过线上服务器存储包,来实现包管理的功能.spl_autoload_register()的作用我们已经清楚了,主要就是动态加载我们所需要的文件.然而我们的文件不可能都乱七八糟的随便找个目录放下,然后注册一堆的spl_autoload_r…
UFLDL深度学习笔记 (四)用于分类的深度网络 1. 主要思路 本文要讨论的"UFLDL 建立分类用深度网络"基本原理基于前2节的softmax回归和 无监督特征学习,区别在于使用更"深"的神经网络,也即网络中包含更多的隐藏层,我们知道前一篇"无监督特征学习"只有一层隐藏层.原文深度网络概览不仅给出了深度网络优势的一种解释,还总结了几点训练深度网络的困难之处,并解释了逐层贪婪训练方法的过程.关于深度网络优势的表述非常好,贴在这里. ​ 使用深度…
解答:学习Linux的四个步骤假设你是计算机科班出身,计算机系的基本课程如数据结构.操作系统.体系结构.编译原理.计算机网络你全修过我想大概可以分为4个阶段,水平从低到高从安装使用=>linux常用命令=>linux系统编程=>内核开发阅读内核源码其中学习linux常用命令时就要学会自己编译内核,优化系统,调整参数安装和常用命令书太多了,找本稍微详细点的就ok,其间需要学会正则表达式系统编程推荐<高级unix环境编程>,黑话叫APUE还有<unix网络编程>这时候…
目录 Servlet学习笔记(四) 一.会话技术Cookie.session 1. 什么是会话技术? 2. 会话技术有什么用? 3. Cookie 3.1 什么是Cookie? 3.2 使用Cookie 3.2 可以创建多个Cookie吗? 3.3 Cookie在浏览器保存多久时间? 3.4 Cookie保存中文 3.5 Cookie的不可跨域名性 3.6 修改.删除Cookie的值 3.7 Cookie的共享 3.8 Cookie的安全属性 3.9 Cookie的应用 4.Session 4.…
我的MYSQL学习心得(四) 数据类型 我的MYSQL学习心得(一) 简单语法 我的MYSQL学习心得(二) 数据类型宽度 我的MYSQL学习心得(三) 查看字段长度 我的MYSQL学习心得(五) 运算符 我的MYSQL学习心得(六) 函数 我的MYSQL学习心得(七) 查询 我的MYSQL学习心得(八) 插入 更新 删除 我的MYSQL学习心得(九) 索引 我的MYSQL学习心得(十) 自定义存储过程和函数 我的MYSQL学习心得(十一) 视图 我的MYSQL学习心得(十二) 触发器 我的MY…
支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(五)线性支持回归 在SVM的前三篇里,我们优化的目标函数最终都是一个关于$\alpha$向量的函数.而怎么极小化这个函数,求出对应的$\alpha$向量,进而求出分离超平面我们没有讲.本篇就对优化这个关于$\alpha$向量的函数的SMO算法做一个总结. 1. 回顾SVM优化目标函数 我们首先回顾下我们…
前言 设计模式目录: 小菜学习设计模式(一)—模板方法(Template)模式 小菜学习设计模式(二)—单例(Singleton)模式 小菜学习设计模式(三)—工厂方法(Factory Method)模式 小菜学习设计模式(四)—原型(Prototype)模式 小菜学习设计模式(五)—控制反转(Ioc) 持续更新中... 本篇目录: 概述 实现 深拷贝(Deep Copy) 后记 其实说到原型模式,大家可能会想到Clone,其实也不尽然,在我们的日常生活中,原型(Prototype)模式也可以经…