PHP ceil() 函数（分页时很方便）

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原创最新推荐文章于 2026-02-23 04:08:09 发布 4.6k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

PHP中的取整函数：ceil、floor和round 在第一个例子中，我们将4.6传递给round函数，它返回了四舍五入的整数值5。在第二个例子中，我们将4.354传递给round函数，并指定保留两位小数，它返回了四舍五入的小数值4.35。PHP提供了三个常用的取整函数：ceil、floor和round。根据你的需求，你可以选择合适的函数来取得一个数字的整数部分。在这个例子中，我们将4.8传递给floor函数，它返回了不大于4.8的最大整数4。在这个例子中，我们将4.2传递给ceil函数，它返回了不小于4.2的最小整数5。阅读详情

写分页代码时求总页数时很方便

定义和用法

ceil() 函数向上舍入为最接近的整数。

语法

ceil(x)

参数	描述
x	必需。一个数。

说明

返回不小于 x 的下一个整数，x 如果有小数部分则进一位。ceil() 返回的类型仍然是 float，因为 float 值的范围通常比 integer 要大。

例子

在本例中，我们将对不同的值应用 ceil() 函数：

<?php
echo(ceil(0.60);
echo(ceil(0.40);
echo(ceil(5);
echo(ceil(5.1);
echo(ceil(-5.1);
echo(ceil(-5.9));
?>

输出：

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#php #integer #float

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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. 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% 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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