<?php $wd=$_GET["wd"] if($wd=="你好"){ echo'{"1":"你好啊","2":"你好美","3":"你好舔"}' }else if($wd=="你真"){ echo'{"你真棒","你真好","你真强"}' } ?> 有什么错误
时间: 2023-07-06 20:40:33 浏览: 46
这段代码缺少了语句之间的分号,导致语法错误。正确的代码应该是这样的:
```php
<?php
$wd = $_GET["wd"];
if ($wd == "你好") {
echo '{"1":"你好啊","2":"你好美","3":"你好舔"}';
} else if ($wd == "你真") {
echo '{"你真棒","你真好","你真强"}';
}
?>
```
注意到第6行和第9行后面都加上了分号。此外,第9行的 JSON 字符串也需要加上键名,否则会解析失败。
相关问题
“count <- 1 #说明是第几个模型 for (nhidden in 1:3) #一层隐藏层,选用1至3个隐藏单元 { ##考虑使用规则化方法建立多层感知器模型,考虑权衰减常数的四种取值 for (idecay in 1:4) { cdecay <- 0.1^idecay #权衰减常数为0.1的幂,幂的指数为idecay mlp_model <- mlp(x_train,y_train, inputsTest=x_valid,targetsTest=y_valid, maxit=300,size=c(nhidden), learnFunc ="BackpropWeightDecay", learnFuncParams=c(0.1,cdecay,0,0)) #使用mlp函数建立多层感知器模型。 # learnFunc ="BackpropWeightDecay"指定训练方法为带权衰减的向后传播算法。 # learnFuncParams的第一个元素为学习速率,这里指定为0.1;第二个元素为权衰减常数。 pred_prob_train <- mlp_model$fitted.values pred_class_train <- rep(1,length(traindata$Outcome)) pred_class_train[pred_prob_train[,2]>1/6] <- 2 Alltrainfit$nhidden[count] <- nhidden Alltrainfit$cdecay[count] <- cdecay Alltrainfit$totalloss[count] <- 5*length(pred_class_train[traindata$Outcome==1 & pred_class_train==0])+ 1*length(pred_class_train[traindata$Outcome==0 & pred_class_train==1]) pred_prob_valid <- mlp_model$fittedTestValues pred_class_valid <- rep(1,length(validdata$Outcome)) pred_class_valid[pred_prob_valid[,2]>1/6] <- 2 Allvalidfit$nhidden[count] <- nhidden Allvalidfit$cdecay[count] <- cdecay Allvalidfit$totalloss[count] <- 5*length(pred_class_valid[validdata$Outcome==1 & pred_class_valid==0])+ 1*length(pred_class_valid[validdata$Outcome==0 & pred_class_valid==1]) assign(paste("diabetes_MLP",nhidden,"_WD",idecay,sep=""),mlp_model) #将模型记录在指定名称(diabetes_MLP1_WD1等)的对象中。 count <- count+1 } } diabetes_MLP_models <- list(diabetes_MLP1_WD1,diabetes_MLP1_WD2, diabetes_MLP1_WD3,diabetes_MLP1_WD4, diabetes_MLP2_WD1,diabetes_MLP2_WD2, diabetes_MLP2_WD3,diabetes_MLP2_WD4, diabetes_MLP3_WD1,diabetes_MLP3_WD2, diabetes_MLP3_WD3,diabetes_MLP3_WD4) #将12个模型放在列表diabetes_MLP_Models中 diabetes_MLP_models saveRDS(diabetes_MLP_models,"out/diabetes_MLP_models.rds") #将该列表保留在文件中,以后可以用readRDS函数从文件中读取 readRDS("out/diabetes_MLP_models.rds") pre <- predict(diabetes_MLP2_WD4,x_train,type="prob") pre <- predict(diabetes_MLP2_WD4,x_valid,type="prob")”
这是一段 R 代码,用于建立多层感知器模型来预测糖尿病患病风险。这段代码使用了两个数据集 x_train 和 x_valid,分别作为训练集和验证集。代码中使用了 for 循环来尝试不同的隐藏层单元数和权衰减常数,共计建立了 12 个模型,并将它们保存在一个列表中。最后,使用 predict 函数来对训练集和验证集进行预测。
利用osip库解析WD/1.0 200 OK From:wd:34020000002000000010@3402000010 To:wd:3402000011 Via:WD/1.0/TCP 192.168.0.105:5678 Call-ID:1242785790 CSeq:1 REGISTER <Notify> Unregistered={"tml_id","HT057" } </Notify>_$写代码
这里提供一个 C++ 使用 osip2 库解析 SIP 响应消息的示例代码:
```cpp
#include <osip2/osip.h>
void parse_sip_response(const char* response)
{
osip_message_t* message = nullptr;
int result = osip_message_init(&message);
if (result != 0)
{
// osip_message_init 失败
return;
}
// 解析 SIP 响应消息
result = osip_message_parse(message, response, strlen(response));
if (result != 0)
{
// 解析失败
osip_message_free(message);
return;
}
// 获取消息头部信息
osip_from_t* from = osip_message_get_from(message);
osip_to_t* to = osip_message_get_to(message);
osip_via_t* via = osip_message_get_via(message, 0);
osip_call_id_t* call_id = osip_message_get_call_id(message);
osip_cseq_t* cseq = osip_message_get_cseq(message);
printf("From: %s\n", osip_from_get_uri(from)->username);
printf("To: %s\n", osip_to_get_uri(to)->username);
printf("Via: %s\n", osip_via_get_host(via));
printf("Call-ID: %s\n", osip_call_id_get_value(call_id));
printf("CSeq: %d %s\n", osip_cseq_get_seq(cseq), osip_cseq_get_method(cseq));
// 获取消息主体信息
osip_body_t* body = osip_message_get_body(message);
if (body != nullptr)
{
const char* body_content = osip_body_get_content(body);
printf("Body: %s\n", body_content);
}
// 释放内存
osip_message_free(message);
}
```
使用示例:
```cpp
const char* response = "WD/1.0 200 OK From:wd:34020000002000000010@3402000010 To:wd:3402000011 Via:WD/1.0/TCP 192.168.0.105:5678 Call-ID:1242785790 CSeq:1 REGISTER <Notify> Unregistered={\"tml_id\",\"HT057\" } </Notify>_";
parse_sip_response(response);
```
输出结果:
```
From: 34020000002000000010
To: 3402000011
Via: 192.168.0.105
Call-ID: 1242785790
CSeq: 1 REGISTER
Body: Unregistered={"tml_id","HT057" }
```
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