yii表单验证

本文详细介绍了Yii框架中的表单验证方法,包括自定义验证规则的实现方式及内置的多种验证规则,如必填字段验证、正则表达式验证等。

yii表单验证

 

<div class="form">

<?php $form=$this->beginWidget('CActiveForm', array(

'id'=>'auth-form',

'enableAjaxValidation'=>true,

'enableClientValidation'=>true,

'clientOptions' => array(

'validateOnSubmit' => true, //需要ajax验证为真,否则为假

),

    'focus'=>array($model,'username'),

'action'=>'authoriza2/login',

)); ?> 

<?php $this->endWidget(); ?>

</div><!-- form -->



 自定义验证规则

关键有一下两个步骤:
        1、在rules中 添加代码:array('tagname', 'checktagname', 'on'=>'create,update'),//插入TAG时检查是否已经存在该tag
        注:我在其中用了 'on'=>'create,update',所以这个验证规则之对create,update场景生效
        2、在该模型(models)中添加验证函数:
public function checktagname($attribute,$params){
        $oldtag = Tag::model()->findByAttributes(array('tagname'=>$this->tagname));
        if($oldtag->tagid > 0){
             $this->addError($attribute, '该TAG已经存在!');
       }
}


  其中需要说明的是:
        (1)该验证函数的参数必须是($attribute,$params),不能缺少其中任何一个;        (2)$this->addError($attribute, '该TAG已经存在!');这个是你想要在视图中输出的错误提示信息。
        就是这么简单,有了这个方法,表单验证的各种想要的规则就都可以自定义了。

内置验证规则

Yii 有内置数据验证,我将它列出来:

 

required: 必填字段验证, 来自 CRequiredValidator类的别名

 

array(‘字段名列表用逗号隔开’, ‘required’),    就这样的一个小小的写法,可以让字段前面加个 * 星号显示出来,表示必填字段

filter: 过滤验证, 来自 CFilterValidator 类的别名

match: 使用正则表达式,来自CRegularExpressionValidator的别名, 用于 验证属性是否匹配一个正则表达式

email: 验证邮箱,来自CEmailValidator类的别名

url: 验证网址, 来自CUrlValidator的别名

unique: 验证唯一性, 来自CUniqueValidator的别名

compare: 多字段对比验证,来自CCompareValidator的别名

length: 验证字符串的长度验证,来自CStringValidator的别名

in: 验证属性值是否在一个预订的值列表里面,来自CRangeValidator的别名

numerical: 验证字符串是否为整数,来自CNumberValidator的别名

captcha: 验证码啦,来自CCaptchaValidator的别名

type: 验证字符串类型,来自 CTypeValidator的别名

file: 文件验证,来自CFileValidator的别名

default: 默认值验证, 来自CDefaultValueValidator的别名

exist: 验证数据是否存在, 来自CExistValidator的别名

boolean: 验证真假值, 来自CBooleanValidator的别名

date: 验证日期时间, 来自CDateValidator的别名

safe:验证数据是否安全,来自 CSafeValidator的别名

unsafe: 不验证,来自CUnsafeValidator的别名

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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