PHP mysqli扩展库 预处理技术的使用分析_MySQL
bitsCN.com
1、使用mysqli扩展库 预处理技术 mysqli stmt 向数据库添加3个用户
//mysqli扩展库 预处理技术 mysqli stmt 向数据库添加3个用户
//1、创建mysqli对象
$mysqli = new MySQLi("localhost","root","root","test");
if($mysqli->connect_error){
die($mysqli->conncet_error);
}
//2、创建预编译对象
$sql="insert into user1(name,password,email,age) values(?,?,?,?)";
$mysqli_stmt=$mysqli->prepare($sql);
//绑定参数
$name="小芳";
$password="123456";
$email="xiaofang@126.com";
$age=18;
//参数绑定->给?号赋值 这里类型和顺序要一致
$mysqli_stmt->bind_param("sssi",$name,$password,$email,$age);
//执行
$b=$mysqli_stmt->execute();
//继续添加
$name="小杨";
$password="123456";
$email="xiaoyang@126.com";
$age=18;
//参数绑定->给?号赋值 这里类型和顺序要一致
$mysqli_stmt->bind_param("sssi",$name,$password,$email,$age);
//执行
$b=$mysqli_stmt->execute();
//继续添加
$name="小G";
$password="123456";
$email="xiaoG@126.com";
$age=18;
//参数绑定->给?号赋值 这里类型和顺序要一致
$mysqli_stmt->bind_param("sssi",$name,$password,$email,$age);
//执行
$b=$mysqli_stmt->execute();
if(!$b){
echo "操作失败".$mysqli_stmt->error;
}else{
echo "操作成功";
}
//关闭预编译
$mysqli_stmt->close();
$mysqli->close();
?>
2、使用预处理查询id>5的用户id name email
//使用预处理查询id>5的用户id name email
$mysqli=new MySQLi("localhost","root","root","test");
if($mysqli->connect_error){
die($mysqli->connect_error);
}
//创建预编译对象
$sql="select id,name,email from user1 where id>?";
$mysqli_stmt=$mysqli->prepare($sql);
$id=5;
//绑定参数
$mysqli_stmt->bind_param("i",$id);
//绑定结果集
$mysqli_stmt->bind_result($id,$name,$email);
//执行
$mysqli_stmt->execute();
//取出绑定的值
while($mysqli_stmt->fetch()){
echo "
$id--$name--$email";
}
//关闭资源
//释放结果
$mysqli_stmt->free_result();
//关闭与编译语句
$mysqli_stmt->close();
//关闭连接
$mysqli->close();
?>

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











Go 言語は、効率的かつ簡潔で習得が容易なプログラミング言語であり、同時プログラミングやネットワーク プログラミングに優れているため、開発者に好まれています。実際の開発ではデータベースの操作が欠かせませんが、今回はGo言語を使ってデータベースの追加・削除・変更・クエリ操作を実装する方法を紹介します。 Go 言語では、データベースを操作するために通常、よく使用される SQL パッケージや gorm などのサードパーティ ライブラリを使用します。ここでは SQL パッケージを例として、データベースの追加、削除、変更、クエリ操作を実装する方法を紹介します。 MySQL データベースを使用していると仮定します。

Hibernate ポリモーフィック マッピングは、継承されたクラスをデータベースにマップでき、次のマッピング タイプを提供します。 join-subclass: 親クラスのすべての列を含む、サブクラス用の別個のテーブルを作成します。 table-per-class: サブクラス固有の列のみを含む、サブクラス用の別個のテーブルを作成します。 Union-subclass: join-subclass と似ていますが、親クラス テーブルがすべてのサブクラス列を結合します。

Apple の最新リリースの iOS18、iPadOS18、および macOS Sequoia システムでは、さまざまな理由で紛失または破損した写真やビデオをユーザーが簡単に回復できるように設計された重要な機能が写真アプリケーションに追加されました。この新機能では、写真アプリのツール セクションに「Recovered」というアルバムが導入され、ユーザーがデバイス上に写真ライブラリに含まれていない写真やビデオがある場合に自動的に表示されます。 「Recovered」アルバムの登場により、データベースの破損、カメラ アプリケーションが写真ライブラリに正しく保存されない、または写真ライブラリを管理するサードパーティ アプリケーションによって失われた写真やビデオに対する解決策が提供されます。ユーザーはいくつかの簡単な手順を実行するだけで済みます

HTML はデータベースを直接読み取ることはできませんが、JavaScript と AJAX を通じて実現できます。この手順には、データベース接続の確立、クエリの送信、応答の処理、ページの更新が含まれます。この記事では、JavaScript、AJAX、および PHP を使用して MySQL データベースからデータを読み取る実践的な例を示し、クエリ結果を HTML ページに動的に表示する方法を示します。この例では、XMLHttpRequest を使用してデータベース接続を確立し、クエリを送信して応答を処理することで、ページ要素にデータを埋め込み、データベースを読み取る HTML の機能を実現します。

上記と著者の個人的な理解は、画像ベースの 3D 再構成は、一連の入力画像からオブジェクトまたはシーンの 3D 形状を推測することを含む困難なタスクであるということです。学習ベースの手法は、3D形状を直接推定できることから注目を集めています。このレビュー ペーパーは、これまでにない新しいビューの生成など、最先端の 3D 再構成技術に焦点を当てています。入力タイプ、モデル構造、出力表現、トレーニング戦略など、ガウス スプラッシュ メソッドの最近の開発の概要が提供されます。未解決の課題と今後の方向性についても議論します。この分野の急速な進歩と 3D 再構成手法を強化する数多くの機会を考慮すると、アルゴリズムを徹底的に調査することが重要であると思われます。したがって、この研究は、ガウス散乱の最近の進歩の包括的な概要を提供します。 (親指を上にスワイプしてください

MySQLi を使用して PHP でデータベース接続を確立する方法: MySQLi 拡張機能を含める (require_once) 接続関数を作成する (functionconnect_to_db) 接続関数を呼び出す ($conn=connect_to_db()) クエリを実行する ($result=$conn->query()) 閉じる接続 ( $conn->close())

OpenAI によってリリースされた GPT-4o モデルは、特に複数の入力メディア (テキスト、オーディオ、画像) を処理し、対応する出力を生成する機能において、間違いなく大きな進歩です。この機能により、人間とコンピューターの対話がより自然かつ直観的になり、AI の実用性と使いやすさが大幅に向上します。 GPT-4o の主なハイライトには、高いスケーラビリティ、マルチメディア入出力、自然言語理解機能のさらなる向上などが含まれます。 1. クロスメディア入出力: GPT-4o+ は、テキスト、オーディオ、画像の任意の組み合わせを入力として受け入れ、これらのメディアから出力を直接生成できます。これにより、単一の入力タイプのみを処理する従来の AI モデルの制限が打ち破られ、人間とコンピューターの対話がより柔軟かつ多様になります。このイノベーションはスマート アシスタントの強化に役立ちます

9 月 23 日、論文「DeepModelFusion:ASurvey」が国立国防技術大学、JD.com、北京理工大学によって発表されました。ディープ モデルの融合/マージは、複数のディープ ラーニング モデルのパラメーターまたは予測を 1 つのモデルに結合する新しいテクノロジーです。さまざまなモデルの機能を組み合わせて、個々のモデルのバイアスとエラーを補償し、パフォーマンスを向上させます。大規模な深層学習モデル (LLM や基本モデルなど) での深層モデルの融合は、高い計算コスト、高次元のパラメーター空間、異なる異種モデル間の干渉など、いくつかの課題に直面しています。この記事では、既存のディープ モデル フュージョン手法を 4 つのカテゴリに分類します。 (1) 「パターン接続」。損失低減パスを介して重み空間内の解を接続し、より適切な初期モデル フュージョンを取得します。
