【摘 要】
：
随着互联网技术的发展,互联网几乎融入社会的所有行业,并逐渐成为我们生活、学习、工作中必不可少的一部分。作为当今最热门的Web程序开发语言,PHP语言具有成本低、速度快、可移植性好等优点,被广泛应用到互联网应用开发中。伴随Ruby On Rails出现,PHP也涌现出Laravel、Symfony、Yii等优秀的开发框架,并从开始的模仿逐渐过渡到拥有自己特有的风格。但是当前主流的PHP开发框架还是存
论文部分内容阅读
随着互联网技术的发展,互联网几乎融入社会的所有行业,并逐渐成为我们生活、学习、工作中必不可少的一部分。作为当今最热门的Web程序开发语言,PHP语言具有成本低、速度快、可移植性好等优点,被广泛应用到互联网应用开发中。伴随Ruby On Rails出现,PHP也涌现出Laravel、Symfony、Yii等优秀的开发框架,并从开始的模仿逐渐过渡到拥有自己特有的风格。但是当前主流的PHP开发框架还是存在以下问题:（1）由于PHP动态语言的特性,使用PHP开发框架后会造成系统性能严重下降。（2）PHP开发框架复杂的结构也会增加学习成本,造成初学者入门难,也不利于PHP的发展。（3）当路由信息数量较大时,路由匹配性能下降严重,开发框架的路由性能成为影响系统总体性能的关键因素。（4）PHP开发框架主要以MVC模式为基础,虽然对比直接使用PHP语言进行开发,拥有开发效率高和维护成本低的特点,但是多个开发项目进行横向对比时,依然会发现代码复用率、维护成本和开发效率拥有很大的提升空间。为了解决以上的问题,本文进行了如下几个方面工作:1、对PHP源代码和Zephir语言进行了研究,使用Zephir语言与C语言相结合的方式将开发框架封装为一个PHP扩展,开发了一个高性能的PHP开发框架。2、对主流PHP开发框架及其设计模式进行了研究,设计了一个基于中间件的微内核的PHP开发框架。3、对PHP路由组合正则表达式方案的组合方式和分块大小进行了研究,提出最优的组合方式和动态的分块大小,结合路由分类、持久数组、LRU缓存等措施,实现一个高性能的PHP路由中间件。4、设计了一种简单的访问控制配置文件格式和灵活的访问权限检查流程,同时结合动态模型、表单构建器等,实现了一个基于配置文件的零代码的访问控制中间件。5、在MVC模式的基础上,增加动态模型和动态控制器的功能,并支持通过惯性原则和配置文件进行初始化,实现了一个基于配置文件的高效的MVC模式中间件。6、对表单构建器进行了优化和创新,开发了可配置的表单构建器,提高了视图层代码复用率,降低了维护成本。7、使用本文开发框架开发了《实训报告系统》,验证本文开发框架的可行性。以上工作的有效性均通过实验和对比分析得以验证。与其他PHP开发框架相比,本文研究实现的开发框架在如下几方面具有创新:1、性能不受路由信息数量影响。2、访问控制可通过配置文件定义实现。3、控制器、模型和表单基于配置文件定义实现。4、不同表单之间的代码可以共享。
其他文献
在海量且多样化的数据充斥人们生活、工作、学习等方方面面的今天,如何在繁杂庞大的数据中高效、有效的检索到目标数据成为了检索研究方向一个亟待解决的重要问题。哈希检索因其检索上准确、快速的优点引起了大量关注。研究证明,在实际检索应用中有监督哈希方法要比无监督哈希方法的效果更好。时至今日,尽管有监督跨模态哈希技术已经有了不小的进展,但是仍然存在着一些问题需要解决。例如,大部分有监督哈希方法为了获取模态相似
芘类化合物是一类较为经典的蓝光材料（blue materials）,在光电领域上的应用前景是非常广泛,芘类衍生物通过分子裁剪、结构调控等方法可选择性制备颜色精准可控的RGB三基色,最终实现全彩显色,蓝光在全彩显示中的地位举足轻重,而蓝光材料相对比红绿光材料来说其本身具有较高的能量、较低的效率发光和短的寿命导致蓝光材料的发展遇到瓶颈,因此为提升蓝光材料芘基有机半导体材料的性能,提高材料的寿命,以及制
脑血肿与脑肿瘤会对颅内正常组织会造成挤压效应,严重损害中枢神经,进而危及病人生命安全。治疗脑部病灶的手段一般为神经外科手术,医生需要在术前阶段对病灶医学影像进行诊断分析,常用医学影像分割技术辅助处理。然而,分割算法仍存在许多挑战与困难。在脑血肿分割中,病灶与正常组织之间边界模糊、灰度信息上表现相似,造成分割结果包含了正常组织,容易发生误诊现象;在脑肿瘤分割中,肿瘤包含浸润水肿部分、肿瘤核与坏疽部分
阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease,AD）是一种最常见的脑组织神经疾病,其患者病症具体表现为记忆和思维能力的退化以及个人行为能力和社交能力的退化,且患有AD的人通常会伴随其它生理疾病。因此,AD的早期识别诊断对于减缓病情发展具有重要意义。针对阿尔茨海默症不同阶段人群难以识别的问题。本文首先使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）方法对
在互联网信息技术迅猛发展的大背景下,在线学习资源开始大量涌现,导致诞生了更加丰富多元化的网络学习方式和教育手段,但是丰富的在线学习资源易造成“信息超载”这一现象的产生,导致学生在通过网络在线学习资源进行知识内容的学习时,容易产生“知识迷航”的问题。正因如此,关于个性化学习推荐领域的研究正成为热点。首先,本文提出一种二级结构知识地图。在学习者进行学习课程时,这种结构能够指引学习者更为充分了解课程的知
随着铝型材在国内建筑、汽车、制造等行业的广泛应用,中国已经成为全球最大的铝型材产地和消费市场。而挤压加工是铝型材生产中核心环节,其工艺参数直接决定铝型材的生产成本、效率和能耗,这与《中国制造2025》政策要求、企业发展需求密切相关,所以优化挤压工艺参数使得多个目标值达到最优成为铝型材研究领域的热点。传统的方法依靠经验或物理公式建立工艺参数与优化目标之间的映射关系十分困难,而且难以根据近期生产情况迅
目标检测在近年来一直都是众多学者研究的热点问题。其目的是对自然图像中的实例对象进行分类并找出实例对应位置的包围框,在医学图像检测、人脸识别、视频监控等领域都有着非常广泛的应用。传统的目标检测技术都是建立在大量带有精确注释的图像数据集基础上,然而收集并标注该类数据耗时耗力,相较之下,基于弱监督学习的目标检测仅利用图像级别注释信息的数据即可完成目标检测模型构建。图像级注释仅需标注图像中的类别信息,不需
协同致死关系是基因之间的一种特殊的相互作用,当构成协同致死关系的两个基因同时产生缺陷时,会导致细胞的死亡。利用协同致死关系开发靶向抗癌药物是现代癌症治疗理论中重要的一环,在传统的生物学实验中需要通过RNA筛选等手段探测未知的协同致死基因对,而这些实验存在成本高昂以及效率低下等问题。通过计算方法预测协同致死基因对可以为生物学实验提供目标指导,从而提高探测实验的研究效率,在一定程度上降低实验成本。随着
在晚间,多数无课程与活动安排的教室会被学生自习使用。一般情况下,用于晚自习的教室在所有教室中所占的比重较高,但平均每间晚自习教室的座位占用率较低,容易造成电能的浪费。因此,有必要对晚自习教室进行调度,提高整体的座位资源利用率。在晚自习时,学生越发关注空间上的舒适感能否被满足,即有没有足够的自习空间。当前,缺乏考虑学生晚自习所需空间的教室节能调度研究。本文通过采集与分析晚自习相关的数据,对学生微观选
在计算机视觉中,迁移学习称为领域自适应。通常,数据选自于两个有所差异的数据域,分别是源域、目标域。这两个数据域的差异在于其中数据的特征分布或者所在的特征空间不同。领域自适应的目的是从有足够标注数据的源域中学习知识来帮助没有（或只有少部分）标注数据的目标域进行模型的学习。领域自适应可以有效解决特征分布不同时的跨域识别问题,大多领域自适应方法将两个域的特征投影到子空间,在子空间进行分类器的学习,以取得