社区
基础编程
帖子详情
PHP读文件问题
qindog
2010-07-12 09:53:00
PHP读文件问题,
文件中含有(<font color="red">第三行3</font>),
但是只读出来(第三行3), 格式符未被读取
...全文
103
6
打赏
收藏
PHP读文件问题
PHP读文件问题, 文件中含有(第三行3), 但是只读出来(第三行3), 格式符未被读取
复制链接
扫一扫
分享
举报
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
6 条
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
kyzy_yy_pm
2010-07-12
打赏
举报
回复
要用fgets而不是fgetss
qindog
2010-07-12
打赏
举报
回复
知道了
qindog
2010-07-12
打赏
举报
回复
这是代码
<HTML>
<HEAD>
<TITLE>打开本地或者远程文件</TITLE>
</HEAD>
<BODY>
<?
print("<H3>通过http协议打开文件</H3>\n");
// 通过 http 协议打开文件
if(!($myFile = fopen("http://localhost/data.txt", "rb")))
{
print("文件不能打开");
exit;
}
while(!feof($myFile)) //循环
{
// 按行读取文件中的内容
$myLine = fgetss($myFile, 255);
print("$myLine <BR>\n");
echo "<br>".$myLine."<br>";
}
// 关闭文件的句柄
fclose($myFile);
?>
</BODY>
</HTML>
data.txt文件内容
第一行1
<B><U>第二行2</B></u>
<font color="red">第三行3</font>
qindog
2010-07-12
打赏
举报
回复
通过ECHO 打印
kyzy_yy_pm
2010-07-12
打赏
举报
回复
代码呢?
xuzuning
2010-07-12
打赏
举报
回复
你怎么知道 “格式符未被读取” 的?
文档ATM-java课程设计
文档ATM-java课程设计
状态估计基于卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器用于 INSGNSS 导航、目标跟踪和地形参考导航研究(Matlab代码实现)
【状态估计】基于卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器用于 INSGNSS 导航、目标跟踪和地形参考导航研究(Matlab代码实现)
网页设计 期末作业 web课程设计 原神风格 博客静态页面
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 网页设计 最终项目作业为web课程设计,主题为【原神风格结合博客静态页面】,采用html、css及js进行纯手工编写,运用div容器进行布局,融合了flex布局、瀑布流布局技术,并综合运用了绝对定位与相对定位方法。 实现了基于js的登录表单验证功能,设计出简约风格的下拉菜单,并构建了侧边栏的手风琴交互效果。 整体呈现动漫游戏博客的小清新视觉风格,项目中同时运用了正常流布局与浮动布局技术,通过左右浮动创建了导航栏及网页logo,并利用相对定位和绝对定位技术,对主页导航栏背景图片上的内容进行了精确定位。
投资融资创业项目计划书申请某品牌汽车4S专营店商业计划书
投资融资创业项目计划书申请某品牌汽车4S专营店商业计划书
YOLO26算法室内零食货架商品目标检测+训练好的模型+844张数据集+pyqt可视化界面.zip
数据集可视化效果见下方。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[香蕉(banana), 薯片(chips), 果汁(juice)] · 训练集:738 张 · 验证集:69 张 · 测试集:37 张 · 总计:844 张 该数据集专为室内零售环境设计,旨在精确识别货架上陈列的常见休闲食品与饮品,其价值在于为智能零售系统提供高精度的商品定位能力,从而提升库存管理效率和顾客购物体验。 该数据集采用738张训练集、69张验证集和37张测试集的划分方案,比例科学合理,能够有效支撑模型在不同阶段的学习、调优与最终性能评估,确保模型泛化能力。 标注工作严谨规范,所有目标均被精准框定,边界清晰,类别标签准确无误,充分体现了专业级... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 56 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9927** mAP50-95 | 0.8505 Precision | 0.9657 Recall | 0.9841 train/box_loss | 0.8209 train/cls_loss | 0.4840 val/box_loss | 0.5486 val/cls_loss | 0.2082 【训练过程分析】 本轮完整训练到 56 个 epoch(早停于 56):train/box_loss 由 1.3 降至 0.82089、train/cls_loss 从 5.5 压到 0.48405,前 15 epoch 即大幅收敛;验证侧 val/box_loss 1.2 0.55、val/cls_loss 8 0.21,与训练...
基础编程
21,889
社区成员
140,329
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
基础编程
从PHP安装配置,PHP入门,PHP基础到PHP应用
复制链接
扫一扫
分享
社区描述
从PHP安装配置,PHP入门,PHP基础到PHP应用
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
社区公告
暂无公告
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章