PHP05

本文探讨了使用PHP处理音乐文件上传的技巧,包括accept属性的使用和multiple属性的介绍。同时,深入讲解了数据库基础,对比了char和varchar类型的特点,并强调了字符集设置的重要性。

php05

1、音乐案例删除部分
1)通过执行某些PHP代码获取到指定的数据,填充到html的指定位置
accept属性也可以直接写扩展名,多个扩展名间用英文的逗号分隔
accept=".lrc"
允许选中多个文件,文件域属性:multiple
直接写该属性名即可,不用写值
php中输出退出后的提示信息,可以解析标签:
在这里插入图片描述

2、数据库基础
1)MySQL

在这里插入图片描述
2)REPL下Mysql基本命令
在这里插入图片描述
3)可视化工具
char和varchar
varchar 不限字符串长度,
char限制固定长度,填充不足将自动补齐空格
选好字符集,才能输入中文(utf8),之后选定排序规则
新建书籍库也可设置字符集

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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