解释下述代码:$sql = "select `v_name`,`v_tel`,`company`,`car_num`,`date`,`reason`,`college`,`teacher`,`t_tel`,`time`,`gate` from apply where apply_id='$apply_id'"; $result = mysqli_query($conn,$sql); if($result) { $res = mysqli_fetch_assoc($result); foreach ( $res as $key => $value ) { $res[$key] = urlencode ( $value ); } echo urldecode( json_encode($res)); }else{ echo mysqli_error($conn); }

时间: 2023-06-03 09:08:02 浏览: 70
这是一段PHP代码,将数据库中的一条记录以JSON格式输出。首先通过SQL语句查询apply表中apply_id与变量$apply_id相等的记录的v_name, v_tel, company, car_num, date, reason, college, teacher, t_tel, time 和 gate字段的值。如果查询成功,将查询结果以关联数组$res的形式读取,并循环对每个值进行URL编码,最后将$res以JSON格式输出。如果查询失败,则输出错误信息。
相关问题

请将下述代买转化为python :cd ${HELPs_project_directory} cd ${HELPs_project_directory} file_type_set=('*.h' '*.c' '*.cpp' '*.inl') num_file_type=${#file_type_set[@]} for ((i=0;i<${num_file_type};i++)); do file_type=${file_type_set[${i}]} file_list=`find "$(pwd -P)" -name "${file_type}"` for file in ${file_list}; do clang-format -i -verbose $file done done

以下是将所提供的代码转换为 Python 的版本: ```python import os import subprocess project_directory = os.environ.get('HELPs_project_directory') file_type_set = ['*.h', '*.c', '*.cpp', '*.inl'] num_file_type = len(file_type_set) for i in range(num_file_type): file_type = file_type_set[i] file_list = subprocess.check_output(['find', '-L', os.path.abspath(project_directory), '-name', file_type]).decode().splitlines() for file in file_list: subprocess.run(['clang-format', '-i', '-verbose', file]) ``` 请注意,此 Python 代码假设 `HELPs_project_directory` 环境变量已经设置。它使用 `subprocess` 模块来执行 `find` 和 `clang-format` 命令。

函数calc(),用于实现任意数量对象的加法操作。请将下述程序补充完整并上机调试,实现上述功能。 期望的执行结果为: 10 240 def calc( ____1_____ ): s=0 ________2_______in num: s=s+i return s result1=calc(1,2,3,4) result2=calc(12,-1,100,30,49,50) print(result1,result2)

下面是完整程序的代码: ```python def calc(*num): s = 0 for i in num: s += i return s result1 = calc(1, 2, 3, 4) result2 = calc(12, -1, 100, 30, 49, 50) print(result1, result2) ``` 程序解析: - 函数定义时使用了 *args 的形式,表示可接受任意数量的参数。 - 在函数体内,使用 for 循环遍历每一个参数并将其相加。 - 返回相加后的结果。 - 在主程序中分别调用 calc 函数,并将结果打印出来。

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详细分析下述代码:import jieba import pynlpir import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取文本文件with open('1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read()# 对文本进行分词word_list = list(jieba.cut(text, cut_all=False))# 打开pynlpir分词器pynlpir.open()# 对分词后的词语进行词性标注pos_list = pynlpir.segment(text, pos_tagging=True)# 将词汇表映射成整数编号vocab = set(word_list)vocab_size = len(vocab)word_to_int = {word: i for i, word in enumerate(vocab)}int_to_word = {i: word for i, word in enumerate(vocab)}# 将词语和词性标记映射成整数编号pos_tags = set(pos for word, pos in pos_list)num_tags = len(pos_tags)tag_to_int = {tag: i for i, tag in enumerate(pos_tags)}int_to_tag = {i: tag for i, tag in enumerate(pos_tags)}# 将文本和标签转换成整数序列X = np.array([word_to_int[word] for word in word_list])y = np.array([tag_to_int[pos] for word, pos in pos_list])# 将数据划分成训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 定义模型参数embedding_size = 128rnn_size = 256batch_size = 128epochs = 10# 定义RNN模型model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_size), tf.keras.layers.SimpleRNN(rnn_size), tf.keras.layers.Dense(num_tags, activation='softmax')])# 编译模型model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])# 训练模型model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_test, y_test))# 对测试集进行预测y_pred = model.predict(X_test)y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1)# 计算模型准确率accuracy = np.mean(y_pred == y_test)print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))# 将模型保存到文件中model.save('model.h5')

import jieba import pynlpir import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取文本文件 with open('1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() # 对文本进行分词 word_list = list(jieba.cut(text, cut_all=False)) # 打开pynlpir分词器 pynlpir.open() # 对分词后的词语进行词性标注 pos_list = pynlpir.segment(text, pos_tagging=True) # 将词汇表映射成整数编号 vocab = set(word_list) vocab_size = len(vocab) word_to_int = {word: i for i, word in enumerate(vocab)} int_to_word = {i: word for i, word in enumerate(vocab)} # 将词语和词性标记映射成整数编号 pos_tags = set(pos for word, pos in pos_list) num_tags = len(pos_tags) tag_to_int = {tag: i for i, tag in enumerate(pos_tags)} int_to_tag = {i: tag for i, tag in enumerate(pos_tags)} # 将文本和标签转换成整数序列 X = np.array([word_to_int[word] for word in word_list]) y = np.array([tag_to_int[pos] for word, pos in pos_list]) # 将数据划分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 定义模型参数 embedding_size = 128 rnn_size = 256 batch_size = 128 epochs = 10 # 定义RNN模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_size), tf.keras.layers.SimpleRNN(rnn_size), tf.keras.layers.Dense(num_tags, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_test, y_test)) # 对测试集进行预测 y_pred = model.predict(X_test) y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1) # 计算模型准确率 accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100)) # 将模型保存到文件中 model.save('model.h5')出现下述问题:ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples:

我希望你充当一个代码编译人员的角色,将下述Python代码编译成符合Mips32位指令集的,并且能在Mars仿真器中运行的汇编代码,代码如下:import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import MNIST from torchvision.transforms import ToTensor # 定义 MLP 神经网络模型 class MLP(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size1, hidden_size2, output_size): super(MLP, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size1) self.relu1 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(hidden_size1, hidden_size2) self.relu2 = nn.ReLU() self.fc3 = nn.Linear(hidden_size2, output_size) def forward(self, x): x = self.relu1(self.fc1(x)) x = self.relu2(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x # 设置超参数 input_size = 784 hidden_size1 = 100 hidden_size2 = 200 output_size = 10 learning_rate = 0.001 num_epochs = 10 batch_size = 64 # 准备数据集 train_dataset = MNIST(root='.', train=True, transform=ToTensor(), download=True) train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 创建模型实例 model = MLP(input_size, hidden_size1, hidden_size2, output_size) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate) # 训练模型 total_step = len(train_loader) for epoch in range(num_epochs): for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): # 将图像数据展平 images = images.reshape(-1, input_size) # 前向传播 outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 每迭代100个批次,打印一次损失信息 if (i + 1) % 100 == 0: print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}' .format(epoch + 1, num_epochs, i + 1, total_step, loss.item())) print("训练完成!")

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下面是自定义的 `compareStr` 函数的代码实现: ```c #include <stdio.h> int compareStr(char *p1, char *p2) { while (*p1 && *p2 && (*p1 == *p2)) { p1++; p2++; } return (*p1 > *p2) - (*p1 < *p2); } int main() { char str1[100], str2[100]; int result; printf("请输入第一个字符串:");
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