最令PHP初学者头痛的十四个问题

安卓光速虚拟机ADB调试实战:从密钥配置到设备连接 本文详细介绍了在安卓光速虚拟机中进行ADB调试的完整实战流程。核心在于通过密钥配置解决设备未授权问题,并启用网络调试与端口映射,最终实现电脑与虚拟机的稳定连接。文章提供了从原理理解、脚本修改到实战命令和疑难排查的全方位指南,帮助开发者和爱好者高效利用光速虚拟机作为移动测试沙盒。 阅读详情

【1】页面之间无法传递变量 get,post,session在最新的php版本中自动全局变量是关闭的,所以要从上一页面取得提交过来得变量要使用$_GET[’foo’],$_POST[’foo’],$_SESSION[’foo’]来得到。当然也可以修改自动全局变量为开(php.ini改为register_globals = On);考虑到兼容性,还是强迫自己熟悉新的写法比较好。 

【2】Win32下apache2 用get方法传递中文参数会出错: 

  test.php?a=你好&b=你也好 

  传递参数是会导致一个内部错误 
  
  解决办法:"test.php?a=".urlencode(你好)."&b=".urlencode(你也好) 

【3】win32下的session不能正常工作 

  php.ini默认的session.save_path = /tmp 

  这显然是linux下的配置,win32下php无法读写session文件导致session无法使用,把它改成一个绝对路径就可以了,例如session.save_path = c:windows emp 

【4】显示错误信息 

  当php.ini的display_errors = On并且error_reporting = E_ALL时,将显示所有的错误和提示,调试的时候最好打开以便纠错,如果你用以前php写法错误信息多半是关于未定义变量的。变量在赋值以前调用会有提示,解决办法是探测或者屏蔽。 

  例如显示$foo,可以if(isset($foo)) echo $foo 或者echo @$foo 

【5】Win32下mail()不能发送电子邮件 

  在linux下配置好的sendmail可以发送,在win32下需要调用smtp服务器来发送电子邮件,修改php.ini的SMTP = ip //ip是不带验证功能的smtp服务器(网上很难找到) 

  php发送邮件的最好解决方法是用socket直接发送到对方email服务器而不用转发服务器。 

【6】初装的mysql如果没有设置密码,应该使用update mysql.user set password="yourpassword" where user="root" 修改密码 

【7】header already sent 

  这个错误通常会在你使用HEADER的时候出现,他可能是几种原因:1,你在使用HEADER前PRING或者ECHO了2.你当前文件前面有空行3.你可能INCLUDE了一个文件,该文件尾部有空行或者输出也会出现这种错误。! 

【8】更改php.ini后没有变化 

  重新启动web server,比如IIS,Apache等等,然后才会应用最新的设置。 

【9】php在2003上面安装(ISAPI的安装方法恳请高手指教) 

  PHP4的php4isapi.dll好像和2003有些冲突,只能用CGI模式安装 

  步骤一,先www.php.net 下在一个安装程序,我是装的是:php-4.2.3-installer.exe,你也可以去找最新的版本,在安装php-4.2.3-installer.exe之前保证你的IIS6.0启动了,并能够访问。安装好以后,在默认网站-->应用程序配置。 

  步骤二:点击 web服务扩展 -->新建web服务扩展。 

  步骤三: 扩展名-->php,然后添加 

  步骤四:找到php.exe的路径添加上去。 

  步骤五: 确定就可以了! 
  
  步骤六: 选择php的服务扩展,然后点击允许。 

【10】有时候sql语句不起作用,对数据库操作失败,最简便的调试方法,echo那句sql,看看变量的值能得到不。 

【11】include和require的区别 

  两者没有太大的区别,如果要包含的文件不存在,include提示notice,然后继续执行下面的语句,require提示致命错误并且退出。 

  据我测试,win32平台下它们都是先包含后执行,所以被包含文件里最好不要再有include或require语句,这样会造成目录混乱。或许*nux下情况不同,暂时还没测试。 

  如果一个文件不想被包含多次可以使用include_once或require_once## 读取,写入文档数据。 

function r($file_name) { 
 $filenum=@fopen($file_name,"r"); 
 @flock($filenum,LOCK_SH); 
 $file_data=@fread($filenum,filesize($file_name)); 
 @fclose($filenum); 
 return $file_data; 
} 
function w($file_name,$data,$method="w"){ 
 $filenum=@fopen($file_name,$method); 
 flock($filenum,LOCK_EX); 
 $file_data=fwrite($filenum,$data); 
 fclose($filenum); 
 return $file_data; 
} 
【12】isset()和empty()的区别 

  两者都是测试变量用的,但是isset()是测试变量是否被赋值,而empty()是测试一个已经被赋值的变量是否为空。 

  如果一个变量没被赋值就引用在php里是被允许的,但会有notice提示,如果一个变量被赋空值,$foo=""或者$foo=0或者 $foo=false,那么empty($foo)返回真,isset($foo)也返回真,就是说赋空值不会注销一个变量。 
  
  要注销一个变量,可以用 unset($foo)或者$foo=NULL 

【13】mysql查询语句包含有关键字 

  php查询mysql的时候,有时候mysql表名或者列名会有关键字,这时候查询会有错误。例如表名是order,查询时候会出错,简单的办法是sql语句里表名或者列名加上`[tab键上面]来加以区别,例如select * from `order` 

【14】通过HTTP协议一次上传多个文件的方法 

  有两个思路,是同一个方法的两种实现。具体程序还需自己去设计。 

  1、在form中设置多个文件输入框,用数组命名他们的名字,如下: 

<form action="" method=post> 
<input type=file name=usefile[]> 
<input type=file name=usefile[]> 
<input type=file name=usefile[]> 
</form> 
  这样,在服务器端做以下测试: 

echo "<pre>"; 
print_r($_FILES); 
echo "</pre>"; 
  2、在form中设置多个文件输入框,但名字不同,如下: 

<form action="" method=post> 
<input type=file name=usefile_a> 
<input type=file name=usefile_b> 
<input type=file name=usefile_c> 
</form> 
  在服务器端做同样测试: 

echo "<pre>"; 
print_r($_FILES); 
echo "</pre>"; 

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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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老伊万
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