php5.3.9中post数据不完整问题解决_PHP教程
php5.3.9中增加了一个 max_input_vars 变量,如果你post提交的数据超出来了 max_input_vars 值就会有部分数据丢失了。
最近在项目中,出现一个奇怪的现象,有一个大form里面有上千个input,提交的时候,老是发现post过来的数据不完整,一开始还怀疑是html 表单名称有冲突,排除掉了。
然后,网上找了一堆,php.ini 的post_max_size和upload_max_filesize都设置了很大的值,没用,nginx的client_max_body_size 500m;加到了那么大的值,也没用。
最后终于google到办法:
原来PHP从5.3.9开始增加一个变量 max_input_vars 用来限制提交的表单数量,实在无语。
该值默认情况下是1000 , 不能满足有1000个以上输入项的需求,所以得在php.ini 里面加上更大的值如:
max_input_vars = 5000 ,修改后重启php,终于一切正常!

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Tout le monde sait que si l'ordinateur ne parvient pas à charger le pilote, le périphérique risque de ne pas fonctionner correctement ou d'interagir correctement avec l'ordinateur. Alors, comment résoudre le problème lorsqu'une boîte de dialogue apparaît sur l'ordinateur indiquant que le pilote ne peut pas être chargé sur ce périphérique ? L'éditeur ci-dessous vous apprendra deux façons de résoudre facilement le problème. Impossible de charger le pilote sur cet appareil Solution 1. Recherchez « Kernel Isolation » dans le menu Démarrer. 2. Désactivez l'intégrité de la mémoire et le message "L'intégrité de la mémoire a été désactivée. Votre appareil est peut-être vulnérable." Cliquez derrière pour l'ignorer, et cela n'affectera pas l'utilisation. 3. Le problème peut être résolu après le redémarrage de la machine.

Avec le développement continu des médias sociaux, Xiaohongshu est devenue une plateforme permettant à de plus en plus de jeunes de partager leur vie et de découvrir de belles choses. De nombreux utilisateurs sont gênés par des problèmes de sauvegarde automatique lors de la publication d’images. Alors, comment résoudre ce problème ? 1. Comment résoudre le problème de l'enregistrement automatique des images lors de la publication sur Xiaohongshu ? 1. Vider le cache Tout d'abord, nous pouvons essayer de vider les données du cache de Xiaohongshu. Les étapes sont les suivantes : (1) Ouvrez Xiaohongshu et cliquez sur le bouton « Mon » dans le coin inférieur droit (2) Sur la page du centre personnel, recherchez « Paramètres » et cliquez dessus (3) Faites défiler vers le bas et recherchez « ; "Vider le cache". Cliquez sur OK. Après avoir vidé le cache, entrez à nouveau dans Xiaohongshu et essayez de publier des photos pour voir si le problème de sauvegarde automatique est résolu. 2. Mettez à jour la version Xiaohongshu pour vous assurer que votre Xiaohongshu

DDREASE est un outil permettant de récupérer des données à partir de périphériques de fichiers ou de blocs tels que des disques durs, des SSD, des disques RAM, des CD, des DVD et des périphériques de stockage USB. Il copie les données d'un périphérique bloc à un autre, laissant derrière lui les blocs corrompus et ne déplaçant que les bons blocs. ddreasue est un puissant outil de récupération entièrement automatisé car il ne nécessite aucune interruption pendant les opérations de récupération. De plus, grâce au fichier map ddasue, il peut être arrêté et repris à tout moment. Les autres fonctionnalités clés de DDREASE sont les suivantes : Il n'écrase pas les données récupérées mais comble les lacunes en cas de récupération itérative. Cependant, il peut être tronqué si l'outil est invité à le faire explicitement. Récupérer les données de plusieurs fichiers ou blocs en un seul

0. À quoi sert cet article ? Nous proposons DepthFM : un modèle d'estimation de profondeur monoculaire génératif de pointe, polyvalent et rapide. En plus des tâches traditionnelles d'estimation de la profondeur, DepthFM démontre également des capacités de pointe dans les tâches en aval telles que l'inpainting en profondeur. DepthFM est efficace et peut synthétiser des cartes de profondeur en quelques étapes d'inférence. Lisons ce travail ensemble ~ 1. Titre des informations sur l'article : DepthFM : FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Auteur : MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Les performances de JAX, promu par Google, ont dépassé celles de Pytorch et TensorFlow lors de récents tests de référence, se classant au premier rang sur 7 indicateurs. Et le test n’a pas été fait sur le TPU présentant les meilleures performances JAX. Bien que parmi les développeurs, Pytorch soit toujours plus populaire que Tensorflow. Mais à l’avenir, des modèles plus volumineux seront peut-être formés et exécutés sur la base de la plate-forme JAX. Modèles Récemment, l'équipe Keras a comparé trois backends (TensorFlow, JAX, PyTorch) avec l'implémentation native de PyTorch et Keras2 avec TensorFlow. Premièrement, ils sélectionnent un ensemble de

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Je pleure à mort. Le monde construit à la folie de grands modèles. Les données sur Internet ne suffisent pas du tout. Le modèle de formation ressemble à « The Hunger Games », et les chercheurs en IA du monde entier se demandent comment nourrir ces personnes avides de données. Ce problème est particulièrement important dans les tâches multimodales. À une époque où rien ne pouvait être fait, une équipe de start-up du département de l'Université Renmin de Chine a utilisé son propre nouveau modèle pour devenir la première en Chine à faire de « l'auto-alimentation des données générées par le modèle » une réalité. De plus, il s’agit d’une approche à deux volets, du côté compréhension et du côté génération, les deux côtés peuvent générer de nouvelles données multimodales de haute qualité et fournir un retour de données au modèle lui-même. Qu'est-ce qu'un modèle ? Awaker 1.0, un grand modèle multimodal qui vient d'apparaître sur le Forum Zhongguancun. Qui est l'équipe ? Moteur Sophon. Fondé par Gao Yizhao, doctorant à la Hillhouse School of Artificial Intelligence de l’Université Renmin.
