PHP页面间参数传递的四种方式

利用makehumancommunity导入人体模型到COMSOL里(需要solidwork) #makehumancommunity #solidwork #COMSOL 阅读详情
 我们定义page01.php和page02.php两个php文件,将page01中的内容想办法传递到page02,然后供我们继续使用。

 


第一种:
使用客户端浏览器的cookie。cookie很容易理解,就是一个临时文件,可以把它看成一个储藏室,浏览器在浏览的过程中记录一些信息,就暂时存放在这里。
在page01中设置一个cookie。
<?php
       setcookie('mycookie','
自灵');
?>
就是这么简单,我们已经创建cookie完毕。

我们定义了一个变量mycookie,它的值是字符串'自灵'。
我们可以随便给cookie变量起名字,可以定义多个cookie变量。

在page02页面接受cookie。
<?php
     $wuziling = $_COOKIE['mycookie'];
     echo $wuziling;
?>
我们使用$_COOKIE[]提取cookie中的变量mycookie,将它的值付给$wuziling。然后简单的输出。
好了,到这里使用cookie从页面之间传递参数完毕。


第二种:
使用服务器端的session。理解session是一件很容易的事情。与cookie的不同在于它是服务器端的临时储藏室。session常被称作会话。
在page01中设置一个session。
<?php
session_start();
$_SESSION["temp"]=array('123','456','789');
?>
要想使用session,必须启动session。session_start();就是启动session的方法。一般要写在最前面。
第二个语句我定义了一个$_SESSION["temp"]数组,数组的名称是$_SESSION["temp"],里面存储了3个字符串。
在page02页面接受session。
<?php
     session_start();
     for($i=0;$i<3;$i++)
     {
             echo $_SESSION['temp'][$i].'<br />';
     }
?>
首先启动会话。启动后我们在page01定义的变量已经可以使用了,不需要其他任何获取的操作,这里不同于cookie。
下面我们使用for循环将其内容输出。
【不要以为$_SESSION['temp'][$i]是一个二维数组,它是个一维数组,数组的名称是$_SESSION["temp"],虽然这个名称比较繁琐,数组的下标是'temp'】
【我们在写$_SESSION["temp"]时,temp加双引号或者单引号都是等价的。】
【这里我们定义会话变量时定义的是数组,也可以定义普通变量,就像cookie里面讲到的】

 

 


第三种:
使用表单来传递。
page01.php这样写:
<form action="page02.php" method="post">
     <input type="text" name="wuziling" />
     <input type="submit" name="submit" value="
提交" />
</form>
表单内的属性action直接指定此表单内容传递到哪个页面。method指明了传递的方式。post代表使用消息传递,就像我们发短信一样。

page02.php这样写:
<?php
     $wu = $_POST['wuziling'];
     echo $wu;
?>
使用$_POST[ ]获取传递过来的变量值。这个变量名wuziling在表单的input标签的name属性里定义。
然后将其传递给另外一个变量$wu。这样我们就可以输出了。直接输出也是可以的,echo   $_POST['wuziling'];
【如果哪里不明白,请参考本版块的另外一个详细介绍表单提交的帖子】

【method的值也可以是get】


第四种:
使用超链接传递参数。我们上网的很多操作都是点击超链接在网页之间跳来跳去。点的同时同样可以传递参数。
page01.php这样写:
<?php
$var = 'I love you !';
?>
<a href="<?php echo "page02.php?new=".$var ?>">get</a>
定义一个变量$var。
超链接a的href属性里写明要跳转到page02页面。后面加一个问号,一个自己定义的变量new【此名称在page02页面要使用】,new的值就是我们想传递的$var。
page02.php这样写:
<?php
     echo   $_GET['new'];
?>
使用$_GET[ ]获取new的值,然后就可以输出或做其他用途。
这时的浏览器地址栏可以直接看到new变量和它的值。

 

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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")

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