PHP MySQL 函数

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MySQL 函数允许您访问 MySQL 数据库服务器。

安装

为了能够顺利的使用本类函数,必须在编译 PHP 时添加对 MySQL 的支持。

编译时,只要使用 --with-mysql[=DIR] 配置选项即可,其中可选的 [DIR] 指向 MySQL 的安装目录。

虽然本 MySQL 扩展库兼容 MySQL 4.1.0 及其以后版本,但是它不支持这些版本提供的额外功能。要使用这些功能,请使用 MySQLi 扩展库。

如果要同时安装 mysql 扩展库和 mysqli 扩展库,必须使用同一个客户端库以避免任何冲突。

在 Linux 系统上安装

PHP 4

默认开启了 --with-mysql 选项。此默认行为可以用 --without-mysql 配置选项来禁止。如果启用 MySQL 而不指定安装目录的话,PHP 将使用绑定的 MySQL 客户端连接库。

还有其它应用程序使用 MySQL(例如 auth-mysql)的用户不要用绑定的库,而要指定 MySQL 的安装目录,如这样:--with-mysql=/path/to/mysql。这将强制 PHP 使用随 MySQL 安装的客户端连接库,就可以避免任何冲突。

PHP 5+

MySQL 默认未启用,也没有绑定的 MySQL 库。使用 --with-mysql[=DIR] 配置选项来加入 MySQL 的支持。可以从 MySQL 下载头文件和库。

在 Windows 系统上安装

PHP 4

PHP MySQL 扩展已经编译入 PHP。

PHP 5+

MySQL 默认未启用,因此必须在 php.ini 中激活 php_mysql.dll 动态连接库。此外,PHP 还需要访问 MySQL 客户端连接库。PHP 的 Windows 发行版包括了一个 libmysql.dll,为了让 PHP 能和 MySQL 对话,此文件必须放在 Windows 的系统路径 PATH 中。

要激活任何 PHP 扩展库(例如 php_mysql.dll),PHP 指令 extension_dir 要被设为 PHP 扩展库所在的目录。PHP 5 下 extension_dir 取值的一个例子是 c:\php\ext。

注释:如果启动 web 服务器时出现类似如下的错误:"Unable to load dynamic library './php_mysql.dll'",这是因为系统找不到 php_mysql.dll 和 / 或 libmysql.dll。

Runtime 配置

MySQL 函数的行为受到 php.ini 中设置的影响。

MySQL 配置选项:

名称 默认 描述 可更改
mysql.allow_persistent "1" 是否允许 MySQL 的持久连接。 PHP_INI_SYSTEM
mysql.max_persistent "-1" 每个进程中最大的持久连接数目。 PHP_INI_SYSTEM
mysql.max_links "-1" 每个进程中最大的连接数,包括持久连接。 PHP_INI_SYSTEM
mysql.trace_mode "0" 跟踪模式。从 PHP 4.3.0 起可用。 PHP_INI_ALL
mysql.default_port NULL 指定默认连接数据库的 TCP 端口号。 PHP_INI_ALL
mysql.default_socket NULL 默认的 socket 名称。PHP 4.0.1起可用。 PHP_INI_ALL
mysql.default_host NULL 默认的服务器地址。不适用于SQL安全模式。 PHP_INI_ALL
mysql.default_user NULL 默认使用的用户名。不适用于SQL安全模式。 PHP_INI_ALL
mysql.default_password NULL 默认使用的密码。不适用于SQL安全模式。 PHP_INI_ALL
mysql.connect_timeout "60" 连接超时秒数。 PHP_INI_ALL

资源类型

在 MySQL 模块中使用了两种资源类型。第一种是数据库的连接句柄,第二种是 SQL 查询返回的结果集。

PHP MySQL 函数

PHP:指示支持该函数的最早的 PHP 版本。

函数 描述 PHP
mysql_affected_rows() 取得前一次 MySQL 操作所影响的记录行数。 3
mysql_change_user() 不赞成。改变活动连接中登录的用户 3
mysql_client_encoding() 返回当前连接的字符集的名称 4
mysql_close() 关闭非持久的 MySQL 连接。 3
mysql_connect() 打开非持久的 MySQL 连接。 3
mysql_create_db() 不赞成。新建 MySQL 数据库。使用 mysql_query() 代替。 3
mysql_data_seek() 移动记录指针。 3
mysql_db_name() 从对 mysql_list_dbs() 的调用返回数据库名称。 3
mysql_db_query()

不赞成。发送一条 MySQL 查询。

使用 mysql_select_db() 和 mysql_query() 代替。

3
mysql_drop_db()

不赞成。丢弃(删除)一个 MySQL 数据库。

使用 mysql_query() 代替。

3
mysql_errno() 返回上一个 MySQL 操作中的错误信息的数字编码。 3
mysql_error() 返回上一个 MySQL 操作产生的文本错误信息。 3
mysql_escape_string()

不赞成。转义一个字符串用于 mysql_query。

使用 mysql_real_escape_string() 代替。

4
mysql_fetch_array() 从结果集中取得一行作为关联数组,或数字数组,或二者兼有。 3
mysql_fetch_assoc() 从结果集中取得一行作为关联数组。 4
mysql_fetch_field() 从结果集中取得列信息并作为对象返回。 3
mysql_fetch_lengths() 取得结果集中每个字段的内容的长度。 3
mysql_fetch_object() 从结果集中取得一行作为对象。 3
mysql_fetch_row() 从结果集中取得一行作为数字数组。 3
mysql_field_flags() 从结果中取得和指定字段关联的标志。 3
mysql_field_len() 返回指定字段的长度。 3
mysql_field_name() 取得结果中指定字段的字段名。 3
mysql_field_seek() 将结果集中的指针设定为指定的字段偏移量。 3
mysql_field_table() 取得指定字段所在的表名。 3
mysql_field_type() 取得结果集中指定字段的类型。 3
mysql_free_result() 释放结果内存。 3
mysql_get_client_info() 取得 MySQL 客户端信息。 4
mysql_get_host_info() 取得 MySQL 主机信息。 4
mysql_get_proto_info() 取得 MySQL 协议信息。 4
mysql_get_server_info() 取得 MySQL 服务器信息。 4
mysql_info() 取得最近一条查询的信息。 4
mysql_insert_id() 取得上一步 INSERT 操作产生的 ID。 3
mysql_list_dbs() 列出 MySQL 服务器中所有的数据库。 3
mysql_list_fields()

不赞成。列出 MySQL 结果中的字段。

使用 mysql_query() 代替。

3
mysql_list_processes() 列出 MySQL 进程。 4
mysql_list_tables()

不赞成。列出 MySQL 数据库中的表。

使用Use mysql_query() 代替。

3
mysql_num_fields() 取得结果集中字段的数目。 3
mysql_num_rows() 取得结果集中行的数目。 3
mysql_pconnect() 打开一个到 MySQL 服务器的持久连接。 3
mysql_ping() Ping 一个服务器连接,如果没有连接则重新连接。 4
mysql_query() 发送一条 MySQL 查询。 3
mysql_real_escape_string() 转义 SQL 语句中使用的字符串中的特殊字符。 4
mysql_result() 取得结果数据。 3
mysql_select_db() 选择 MySQL 数据库。 3
mysql_stat() 取得当前系统状态。 4
mysql_tablename() 不赞成。取得表名。使用 mysql_query() 代替。 3
mysql_thread_id() 返回当前线程的 ID。 4
mysql_unbuffered_query() 向 MySQL 发送一条 SQL 查询(不获取 / 缓存结果)。 4

PHP MySQL 常量

在 PHP 4.3.0 以后的版本中,允许在 mysql_connect() 函数和 mysql_pconnect() 函数中指定更多的客户端标记:

PHP:指示支持该常量的最早的 PHP 版本。

常量 描述 PHP
MYSQL_CLIENT_COMPRESS 使用压缩的通讯协议。 4.3
MYSQL_CLIENT_IGNORE_SPACE 允许在函数名后留空格位。 4.3
MYSQL_CLIENT_INTERACTIVE 在关闭连接前所允许的交互超时非活动时间。 4.3
MYSQL_CLIENT_SSL 使用 SSL 加密(仅在 MySQL 客户端库版本为 4+ 时可用)。 4.3

mysql_fetch_array() 函数使用一个常量来表示所返回数组的类型:

常量 描述 PHP
MYSQL_ASSOC 返回的数据列使用字段名作为数组的索引名。  
MYSQL_BOTH 返回的数据列使用字段名及数字索引作为数组的索引名。  
MYSQL_NUM

返回的数据列使用数字索引作为数组的索引名。

索引从 0 开始,表示返回结果的第一个字段。


MySQL 函数允许您访问 MySQL 数据库服务器。

安装

为了能够顺利的使用本类函数,必须在编译 PHP 时添加对 MySQL 的支持。

编译时,只要使用 --with-mysql[=DIR] 配置选项即可,其中可选的 [DIR] 指向 MySQL 的安装目录。

虽然本 MySQL 扩展库兼容 MySQL 4.1.0 及其以后版本,但是它不支持这些版本提供的额外功能。要使用这些功能,请使用 MySQLi 扩展库。

如果要同时安装 mysql 扩展库和 mysqli 扩展库,必须使用同一个客户端库以避免任何冲突。

在 Linux 系统上安装

PHP 4

默认开启了 --with-mysql 选项。此默认行为可以用 --without-mysql 配置选项来禁止。如果启用 MySQL 而不指定安装目录的话,PHP 将使用绑定的 MySQL 客户端连接库。

还有其它应用程序使用 MySQL(例如 auth-mysql)的用户不要用绑定的库,而要指定 MySQL 的安装目录,如这样:--with-mysql=/path/to/mysql。这将强制 PHP 使用随 MySQL 安装的客户端连接库,就可以避免任何冲突。

PHP 5+

MySQL 默认未启用,也没有绑定的 MySQL 库。使用 --with-mysql[=DIR] 配置选项来加入 MySQL 的支持。可以从 MySQL 下载头文件和库。

在 Windows 系统上安装

PHP 4

PHP MySQL 扩展已经编译入 PHP。

PHP 5+

MySQL 默认未启用,因此必须在 php.ini 中激活 php_mysql.dll 动态连接库。此外,PHP 还需要访问 MySQL 客户端连接库。PHP 的 Windows 发行版包括了一个 libmysql.dll,为了让 PHP 能和 MySQL 对话,此文件必须放在 Windows 的系统路径 PATH 中。

要激活任何 PHP 扩展库(例如 php_mysql.dll),PHP 指令 extension_dir 要被设为 PHP 扩展库所在的目录。PHP 5 下 extension_dir 取值的一个例子是 c:\php\ext。

注释:如果启动 web 服务器时出现类似如下的错误:"Unable to load dynamic library './php_mysql.dll'",这是因为系统找不到 php_mysql.dll 和 / 或 libmysql.dll。

Runtime 配置

MySQL 函数的行为受到 php.ini 中设置的影响。

MySQL 配置选项:

名称 默认 描述 可更改
mysql.allow_persistent "1" 是否允许 MySQL 的持久连接。 PHP_INI_SYSTEM
mysql.max_persistent "-1" 每个进程中最大的持久连接数目。 PHP_INI_SYSTEM
mysql.max_links "-1" 每个进程中最大的连接数,包括持久连接。 PHP_INI_SYSTEM
mysql.trace_mode "0" 跟踪模式。从 PHP 4.3.0 起可用。 PHP_INI_ALL
mysql.default_port NULL 指定默认连接数据库的 TCP 端口号。 PHP_INI_ALL
mysql.default_socket NULL 默认的 socket 名称。PHP 4.0.1起可用。 PHP_INI_ALL
mysql.default_host NULL 默认的服务器地址。不适用于SQL安全模式。 PHP_INI_ALL
mysql.default_user NULL 默认使用的用户名。不适用于SQL安全模式。 PHP_INI_ALL
mysql.default_password NULL 默认使用的密码。不适用于SQL安全模式。 PHP_INI_ALL
mysql.connect_timeout "60" 连接超时秒数。 PHP_INI_ALL

资源类型

在 MySQL 模块中使用了两种资源类型。第一种是数据库的连接句柄,第二种是 SQL 查询返回的结果集。

PHP MySQL 函数

PHP:指示支持该函数的最早的 PHP 版本。

函数 描述 PHP
mysql_affected_rows() 取得前一次 MySQL 操作所影响的记录行数。 3
mysql_change_user() 不赞成。改变活动连接中登录的用户 3
mysql_client_encoding() 返回当前连接的字符集的名称 4
mysql_close() 关闭非持久的 MySQL 连接。 3
mysql_connect() 打开非持久的 MySQL 连接。 3
mysql_create_db() 不赞成。新建 MySQL 数据库。使用 mysql_query() 代替。 3
mysql_data_seek() 移动记录指针。 3
mysql_db_name() 从对 mysql_list_dbs() 的调用返回数据库名称。 3
mysql_db_query()

不赞成。发送一条 MySQL 查询。

使用 mysql_select_db() 和 mysql_query() 代替。

3
mysql_drop_db()

不赞成。丢弃(删除)一个 MySQL 数据库。

使用 mysql_query() 代替。

3
mysql_errno() 返回上一个 MySQL 操作中的错误信息的数字编码。 3
mysql_error() 返回上一个 MySQL 操作产生的文本错误信息。 3
mysql_escape_string()

不赞成。转义一个字符串用于 mysql_query。

使用 mysql_real_escape_string() 代替。

4
mysql_fetch_array() 从结果集中取得一行作为关联数组,或数字数组,或二者兼有。 3
mysql_fetch_assoc() 从结果集中取得一行作为关联数组。 4
mysql_fetch_field() 从结果集中取得列信息并作为对象返回。 3
mysql_fetch_lengths() 取得结果集中每个字段的内容的长度。 3
mysql_fetch_object() 从结果集中取得一行作为对象。 3
mysql_fetch_row() 从结果集中取得一行作为数字数组。 3
mysql_field_flags() 从结果中取得和指定字段关联的标志。 3
mysql_field_len() 返回指定字段的长度。 3
mysql_field_name() 取得结果中指定字段的字段名。 3
mysql_field_seek() 将结果集中的指针设定为指定的字段偏移量。 3
mysql_field_table() 取得指定字段所在的表名。 3
mysql_field_type() 取得结果集中指定字段的类型。 3
mysql_free_result() 释放结果内存。 3
mysql_get_client_info() 取得 MySQL 客户端信息。 4
mysql_get_host_info() 取得 MySQL 主机信息。 4
mysql_get_proto_info() 取得 MySQL 协议信息。 4
mysql_get_server_info() 取得 MySQL 服务器信息。 4
mysql_info() 取得最近一条查询的信息。 4
mysql_insert_id() 取得上一步 INSERT 操作产生的 ID。 3
mysql_list_dbs() 列出 MySQL 服务器中所有的数据库。 3
mysql_list_fields()

不赞成。列出 MySQL 结果中的字段。

使用 mysql_query() 代替。

3
mysql_list_processes() 列出 MySQL 进程。 4
mysql_list_tables()

不赞成。列出 MySQL 数据库中的表。

使用Use mysql_query() 代替。

3
mysql_num_fields() 取得结果集中字段的数目。 3
mysql_num_rows() 取得结果集中行的数目。 3
mysql_pconnect() 打开一个到 MySQL 服务器的持久连接。 3
mysql_ping() Ping 一个服务器连接,如果没有连接则重新连接。 4
mysql_query() 发送一条 MySQL 查询。 3
mysql_real_escape_string() 转义 SQL 语句中使用的字符串中的特殊字符。 4
mysql_result() 取得结果数据。 3
mysql_select_db() 选择 MySQL 数据库。 3
mysql_stat() 取得当前系统状态。 4
mysql_tablename() 不赞成。取得表名。使用 mysql_query() 代替。 3
mysql_thread_id() 返回当前线程的 ID。 4
mysql_unbuffered_query() 向 MySQL 发送一条 SQL 查询(不获取 / 缓存结果)。 4

PHP MySQL 常量

在 PHP 4.3.0 以后的版本中,允许在 mysql_connect() 函数和 mysql_pconnect() 函数中指定更多的客户端标记:

PHP:指示支持该常量的最早的 PHP 版本。

常量 描述 PHP
MYSQL_CLIENT_COMPRESS 使用压缩的通讯协议。 4.3
MYSQL_CLIENT_IGNORE_SPACE 允许在函数名后留空格位。 4.3
MYSQL_CLIENT_INTERACTIVE 在关闭连接前所允许的交互超时非活动时间。 4.3
MYSQL_CLIENT_SSL 使用 SSL 加密(仅在 MySQL 客户端库版本为 4+ 时可用)。 4.3

mysql_fetch_array() 函数使用一个常量来表示所返回数组的类型:

常量 描述 PHP
MYSQL_ASSOC 返回的数据列使用字段名作为数组的索引名。  
MYSQL_BOTH 返回的数据列使用字段名及数字索引作为数组的索引名。  
MYSQL_NUM

返回的数据列使用数字索引作为数组的索引名。

索引从 0 开始,表示返回结果的第一个字段。


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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

PHP与MySQL常用的函数

PHP与MySQL常用的函数 做了sql-labs一些题目,收集了一些PHP常用的函数。 1.isset() 函数 isset()函数用于检测变量是否已设置并且非NULL,(isset(GET[′id′])是通过get方法传过来的值,在MySQL中常用if(isset(_GET['id'])是通过get方法传过来的值,在MySQL中常用if(isset(G​ET[′id′])是通过get方法传过来的值,在MySQL中常用if(isset(_GET[‘id’]))来判断get方法传过来的值是否已设置并且不为空

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在PHP和MySQL的世界里,count函数就像是一个老实的搬运工,每天都在默默地统计着数据的数量。表面上看起来很简单,但实际上,它在某些场景下会让你抓狂。今天,我就来聊聊我在项目中与count函数斗智斗勇的那些事。先从基本的用法说起。在MySQL中,count函数可以用来统计行数。比如

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(1)mysql_connect(主机,用户名,口令);返回一个连接号.注意:mysql各用户的口令可以随该用户所在机器IP地址不同而改变.http://www.gaodaima.com/45967.htmlphp操作MySQL的函数_php另外,mSQL没有用户名机制,所以msql_connect只需要一个主机参数.主机可以是IP地址或域名.(2)mysql_create_db(数据库名);(3...

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