php报错:filter_var(): explicit use of FILTER_FLAG_SCHEME_REQUIRED and FILTER_FLAG_HOST_REQUIRED is dep

NXOpenC#-通用NX对象操作Tag,Handle,TaggedObject介绍 阅读详情

PHP7.3.0+弃用FILTER_FLAG_SCHEME_REQUIRED的解决办法
今天本地调用一个接口报错了:
filter_var(): explicit use of FILTER_FLAG_SCHEME_REQUIRED and FILTER_FLAG_HOST_REQUIRED is deprecated
但测试环境没有报错,于是查看了一下测试环境的 PHP 版本,是7.1.5,而我开发机的 PHP 版本是7.3.4。
再去看 PHP 手册关于 FILTER_FLAG_SCHEME_REQUIRED 的介绍,Changelog里“赤裸裸”地写着:
7.3.0 The explicit usage of FILTER_FLAG_SCHEME_REQUIRED and FILTER_FLAG_HOST_REQUIRED has been deprecated.
好吧, FILTER_FLAG_SCHEME_REQUIRED 这个过滤器已经从7.3.0开始被弃用了,那就只能改造一下调用的方法了,代码如下:
private function prependMissingScheme(KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …f (!filter_var(host, FILTER_VALIDATE_URL, FILTER_FLAG_SCHEME_REQUIRED)) {
$host = ‘http://’ . $host;
}
return $host;
}
FILTER_FLAG_SCHEME_REQUIRED是干嘛用的呢?可以看一下FILTER_VALIDATE_URL,它也是一个过滤器,把值作为 URL 来验证,有以下几个标识:

FILTER_FLAG_SCHEME_REQUIRED - 要求 URL 是 RFC 兼容 URL(比如 http://example)
FILTER_FLAG_HOST_REQUIRED - 要求 URL 包含主机名(比如 http://www.example.com)
FILTER_FLAG_PATH_REQUIRED - 要求 URL 在域名后存在路径(比如 www.example.com/example1/test2/)
FILTER_FLAG_QUERY_REQUIRED - 要求 URL 存在查询字符串(比如 “example.php?name=Peter&age=37”)
也就是说,代码中的filter_val()方法是想判断变量 $host 有没有形似于“http://”或“https://”的内容,如果没有,就拼接一个“http://”字符串。

既然从7.3.0版本开始无法用FILTER_FLAG_SCHEME_REQUIRED了,可以用什么函数代替呢?翻手册找到了parse_url(),这个函数用来解析一个 URL 并返回一个关联数组,包含在 URL 中出现的各种组成部分。语法如下:
parse_url ( string $url [, int $component = -1 ] ) : mixed
PHP手册关于parse_url()有这样一段说明:
Specify one of PHP_URL_SCHEME, PHP_URL_HOST, PHP_URL_PORT, PHP_URL_USER, PHP_URL_PASS, PHP_URL_PATH, PHP_URL_QUERY or PHP_URL_FRAGMENT to retrieve just a specific URL component as a string (except when PHP_URL_PORT is given, in which case the return value will be an integer).
看!PHP_URL_SCHEME!是不是和已经弃用的 FILTER_FLAG_SCHEME_REQUIRED 很像?!手册也给出了例子:

<?php $url = 'http://username:password@hostname:9090/path?arg=value#anchor'; print_r(parse_url($url)); // Array ( [scheme] => http [host] => hostname [port] => 9090 [user] => username [pass] => password [path] => /path [query] => arg=value [fragment] => anchor ) print_r(parse_url($url, PHP_URL_SCHEME)); // http print_r(parse_url($url, PHP_URL_USER)); // username print_r(parse_url($url, PHP_URL_PASS)); // password print_r(parse_url($url, PHP_URL_HOST)); // hostname print_r(parse_url($url, PHP_URL_PORT)); // 9090 print_r(parse_url($url, PHP_URL_PATH)); // /path print_r(parse_url($url, PHP_URL_QUERY)); // arg=value print_r(parse_url($url, PHP_URL_FRAGMENT)); // anchor 所以可以用parse_url()函数配合 PHP_URL_SCHEME 验证即可。 private function prependMissingScheme($host){ // 也可以写成 // if (!isset(parse_url($host)['scheme'])) { if (empty(parse_url($host, PHP_URL_SCHEME)) { $host = 'http://' . $host; } return $host; } 需要注意的是,parse_url()不能验证给定 URL 的合法性,只是将给定的 URL 分解为上面列出的各部分。不完整的 URL 也被接受,parse_url()会尝试尽量正确地将其解析。
【调优】OpenClaw调优之模型(tokens)篇 OpenClaw用户常遇四大痛点:规则被无视、API账单暴涨、低效模型选择、记忆丢失。通过/context list命令可解析上下文组成,包括工作区配置、引导参数限制、系统提示词等关键信息。重点需关注Token消耗来源,如核心配置文件、技能工具说明等,避免静默截断。建议精简非必要内容,优化记忆机制,平衡功能与成本。该分析帮助用户减少无效操作,合理控制API支出。 阅读详情

相关推荐

一文解读DeepSeek训练数据集

本文重点以DeepSeek为例,详细介绍预训练数据集相关内容。大语言模型LLM(如DeepSeek、ChatGPT、文心一言等)的“智慧”源于它们学习的海量数据集。简单来说,数据集就是模型的“知识库”,通常由互联网公开的文本、图片、视频等。这些数据需满足两个特点:规模大和多样性。规模大是指数据量可达千亿级词汇,让模型学习复杂规律;多样性则涵盖多领域(如科技、文学)、多语言、多形式(对话、新闻),帮助模型适应不同场景。例如,训练数据中既有百科知识,也有日常对话,模型才能既解答专业问题,又能闲聊。

u013891230的博客 7082

filter_var(): explicit use of FILTER_FLAG_SCHEME_REQUIRED and FILTER_FLAG_HOST_REQUIRED is deprecat

filter_var(): explicit use of FILTER_FLAG_SCHEME_REQUIRED and FILTER_FLAG_HOST_REQUIRED is deprecated

weixin_45724083的博客 705

解决vscode 连接服务器报错:The remote host may not meet VS Code Server‘s prerequisites for glibc and libstdc++

解决vscode远程连接服务器报错:The remote host may not meet VS Code Server's prerequisites for glibc and libstdc++ (The remote host does not meet the prerequisites for running VS Code Server)

qq_37200100的博客 9910

PHP7.3.0+弃用FILTER_FLAG_SCHEME_REQUIRED的解决办法

今天本地调用一个接口报错了: filter_var(): explicit use of FILTER_FLAG_SCHEME_REQUIRED and FILTER_FLAG_HOST_REQUIRED is deprecated 但测试环境没有报错,于是查看了一下测试环境的 PHP 版本,是7.1.5,而我开发机的 PHP 版本是7.3.4。 再去看 PHP 手册关于FILTER_FLAG_SCHEME_REQUIRED的介绍,Changelog里“赤裸裸”地写着: 7.3.0 ...

lxw1844912514的博客 886

莫兰指数stata命令_一文读懂16个sp系列stata空间计量命令及应用

spcompress:Compress Stata-format shapefile压缩数据成stata格式的shapefile2、Looking at data/观测数据2、Looking at data/观测数据grmap:Graph choropleth maps绘制等值区域图spdistance:Calculator for distance between places计算区域之间距离3...

weixin_39719989的博客 821

科研级实战】YOLOv11 pose部署至RK3588全流程:让姿态估计模型在边缘端毫秒级运行,我来帮你突破人体行为分析落地壁垒

在智慧安防人体行为分析场景中,基于YOLOv11 pose的模型在云端推理单帧耗时150ms,硬件成本超15000元;经本方案部署到RK3588后,单帧推理耗时降至30ms,硬件成本仅4000元,且关键点检测准确率高达93%以上。在运动姿态评估场景,同款技术路径使模型边缘端推理速度提升6倍,姿态分类精度达95%。这意味着,你也能让自己的姿态估计模型在边缘设备上实现的工业化落地,接下来让我们开启从模型训练到端侧部署的实战征程。

m0_71589036的博客 223

解决filter_var(): explicit use of FILTER_FLAG_SCHEME_REQUIRED is deprecate问题

记录一下: 场景:邮箱发送验证码类在php7.3+环境中报错: filter_var(): explicit use of FILTER_FLAG_SCHEME_REQUIRED and FILTER_FLAG_HOST_REQUIRED is deprecated 原因:查资料得知,php7.3+弃用了FILTER_FLAG_SCHEME_REQUIRED函数 解决方式: PHPMai...

Light 2206

2025高教社数学建模国赛A题 - 烟幕干扰弹的投放策略(完整参考论文)

摘要:本研究基于模拟遗传退火算法优化无人机投放烟幕弹策略,建立三维运动学模型分析遮蔽效果。针对不同战术场景(单机单弹至多机多弹),构建以遮蔽时间最大化为目标的非线性优化模型。通过改进遗传算法求解最优参数组合,结果显示在给定条件下单枚烟幕弹对M1导弹的有效遮蔽时长可达1.4秒。研究为无人机协同干扰提供了高效解决方案,验证了智能算法在复杂战术决策中的适用性。关键词:烟幕干扰;无人机投弹;运动学建模;时序优化;遗传算法。

ProminentWu的博客 544

【PHP composer】elasticsearc包报错:"filter_var(): explicit use of FILTER_FLAG_SCHEME_REQUIRED and FILTER_

1.出现这个问题的原因是 PHP7.3 的 filter_var() 函数放弃了对这两个参数的支持。 /** * @param string $host * * @return string */ private function prependMissingScheme($host) { if (!filter_var($host, FILTER_VALIDATE_URL, FI...

verylonglongago的博客 530

9、储备池学习:从学习到学习的新范式

本文探讨了基于学习到学习(L2L)框架的储备池计算新范式,提出通过在外循环中优化储备池的超参数(如递归连接权重、输入权重和读出初始化),以提升其在多种任务中的内循环学习性能。研究展示了两种主要实验设置:一是优化储备池用于回归二阶Volterra滤波器任务,显著优于随机基线;二是实现无需调整读出权重、仅依赖内部动态学习非线性函数的能力,表明储备池可快速构建目标函数的内部模型并安装任务先验知识。结合流程图与表格,文章系统呈现了L2L的训练流程、技术细节及实验结果,并讨论了性能提升、泛化能力等开放问题,指出了未来

ujm56789012的博客 502

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

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 过滤url_php系统自带url验证函数之过滤器FILTER_VALIDATE_URL

我们经常用一些正则来验证url,但是php自带了一个类似的函数filter_var。函数用法:参数标志:FILTER_FLAG_SCHEME_REQUIRED – 要求 URL 是 RFC 兼容 URL。(比如:http://example)FILTER_FLAG_HOST_REQUIRED – 要求 URL 包含主机名(http://www.example.com)FILTER_FLAG_PAT...

weixin_42349182的博客 1309

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

is deprecated编译警告warning处理

iOS6.0后,类似xxxFunction is deprecated编译警告warning处理。 By  aries4u  | 2014年5月13日  0 Comment 最近在把一个iOS5.0的老项目升级到iOS7.1,发现在iOS6.0的时候,就有一些函数和枚举值被废弃。 那么在做版本兼容的时候,我们可以使用respondsToSelector这个

海阔天空 3万+

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版

Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf:最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版,包括SDIO 接口的外设,SDIO 接口官方协议等。

解决php 5.3 deprecated 错误问题

 php 5.3 从一方面来讲,可以说在07年计划PHP6的中的一个pre版本,增加了很多功能,统一了很多语法,使PHP变得更加强大与简洁。  说到统计架构规划,PHP当然会对一些别名,重复功能function进行归类整理,并把一些不用的正式在php 5.3以后删除掉.故不建议在新项目继续使用.  PHP 5.3 有两个deprecated,  E_DEPRECAT

mingzepeng的专栏 1118

java注解:@Deprecated(不建议使用的,废弃的);@SuppressWarnings(忽略警告,达到抑制编译器产生警告的目的)

java注解:@Deprecated(不建议使用的,废弃的), @SuppressWarnings(忽略警告,达到抑制编译器产生警告的目的) @Deprecated可以修饰类、方法、变量,在java源码中被@Deprecated修饰的类、方法、变量等表示不建议使用的,可能会出现错误的,可能以后会被删除的类、方法等,如果现在使用,则在以后使用了这些类、方法的程序在更新新的JDK、jar包等就会出错

236004的博客 6万+

PHP 8.0 方法函数格式写法 部分错误的解决办法(Deprecated: Required parameter $xxx follows optional parameter $yyy )

这类报错在升级PHP 8后也非常常见。这类错误多是来自一些主题或者是插件。其实这类的错误早就存在多年,但是一直未受到太多重视,最终在PHP 8的时候变成了Deprecated报错。函数的参数带有默认值时,如果不把这个参数最后,PHP8会提示报错。有默认值的参数不在最后一个,将会直接忽视它的默认值。其实出现的问题很简单,错误的点就在。由于PHP规定,在可选参数中,若。$size=30这个参数。

php菜鸟技术天地 4292

thinkphp I方法获取不到值、filter_var

用的TP的I方法,设置I('key','',"string")当前台传入"<>"等html标签的时间发现,I方法获取不到值,追了下Tp的代码。I方法有段这样的代码:$data=filter_var($data,is_int($filter)?$filter:filter_id($filter)); 当用string过滤的时候,相当于filter...

weixin_34362875的博客 516

由filter_var()函数引起的技术探讨

0x01 起因 最近在看PHP SECURITY CALENDAR 2017的题目,这是第二题 Day 2 - Twig Can you spot the vulnerability? // composer require "twig/twig" require 'vendor/autoload.php'; class Template { private $twig; public...

Panda - 专注于网络空间安全研究 - www.cnpanda.net 677

PHP验证过滤器Validate filters

PHP验证过滤器Validate filters

荣耀之路 1031

filter_var php

filter_var php

Aaron的专栏 514

php开启filtervar_PHP filter_var() 函数使用

filter_var() 函数通过指定的过滤器过滤变量。如果成功,则返回已过滤的数据,如果失败,则返回 false。(具体不同的过滤条件可以去查文档)filter_var() 主要来过滤用户传来的数据。语法filter_var(variable, filter, options)variable:必需。规定要过滤的变量。filter:可选。规定要使用的过滤器的 ID。 (参见下面的FiltersI...

weixin_34901243的博客 457

PHP内置Filter

验证过滤器常量列表 ID Name Options Flags Description FILTER_VALIDATE_BOOLEAN"boolean" 

God's blog 2058

filter_var php筛选器 php过滤器

filter_var 通过一个指定的过滤器来过滤单一的变量 语法 filter_var ( mixed $variable [, int $filter = FILTER_DEFAULT [, mixed $options ]] ) : mixed variable 待过滤的变量。注意:标量的值在过滤前,会被转换成字符串。 filter 可能值 FILTER_FLAG_NONE FILTER_REQUIRE_SCALAR FILTER_REQUIRE_ARRAY FILTER_FOR.

Never Give Up的专栏 1万+
上一篇: composer错误:Failed to decode response: zlib_decode(): data error
下一篇: mysql 8.0 设置sql_mode后不能启动
gladming
博客等级 码龄9年 7粉丝 26原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值