require_once는 문제에 주의를 기울이고 포함 경로를 설정해야 합니다.
포함해야 할 공통 파일 설정: (프로젝트 루트 디렉터리에서)
include.php
<?php header("content-type:text/html;charset=utf-8"); date_default_timezone_get("PRC"); session_start(); //_FILE_返回是当前代码所在文件(而不是url所在文件)完整(绝对)路径 //dirname($file_name)返回$file_name所在层目录名 define("ROOT",dirname(FILE)); set_include_path(".".PATH_SEPARATOR.ROOT."/core".PATH_SEPARATOR.ROOT."/configs".PATH_SEPARATOR.get_include_path()); require_once 'mysql.func.php'; require_once 'image.func.php'; require_once 'common.func.php'; require_once 'string.func.php'; require_once 'page.func.php'; require_once 'configs.php'; require_once 'admin.inc.php'; require_once 'cate.inc.php'; require_once 'pro.inc.php'; require_once 'album.inc.php'; require_once 'user.inc.php'; require_once 'upload.func.php'; connect(); ?>
그런 다음 다른 페이지에서 직접 require_once('./include.php') //include에 대한 상대 경로 .php
하지만 파일이 중첩되어 포함되면 문제가 발생합니다
자세한 설명은 다음과 같습니다
링크를 열려면 클릭하세요
따라서 안전을 위해 dirname(FILE)을 추가하는 것이 가장 좋습니다. ) 처음에는
require_once (dirname(FILE).'/'.'../include.php');
.'/ '
위 내용은 require_once는 문제에 주의를 기울이고 포함 경로를 설정해야 합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











클러스터링 알고리즘에서 클러스터링 효과 평가 문제에는 특정 코드 예제가 필요합니다. 클러스터링은 데이터를 클러스터링하여 유사한 샘플을 하나의 범주로 그룹화하는 비지도 학습 방법입니다. 클러스터링 알고리즘에서는 클러스터링의 효과를 어떻게 평가하는가가 중요한 문제입니다. 이 기사에서는 일반적으로 사용되는 몇 가지 클러스터링 효과 평가 지표를 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다. 1. 클러스터링 효과 평가 지수 실루엣 계수 실루엣 계수는 표본의 근접성 및 다른 클러스터와의 분리 정도를 계산하여 클러스터링 효과를 평가합니다.

MySQL에서 .ibd 파일의 역할 및 관련 주의사항에 대한 자세한 설명 MySQL은 널리 사용되는 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 데이터베이스의 데이터는 서로 다른 파일에 저장됩니다. 그 중 .ibd 파일은 InnoDB 스토리지 엔진의 데이터 파일로, 테이블에 데이터와 인덱스를 저장하는 데 사용됩니다. 이 기사에서는 MySQL에서 .ibd 파일의 역할에 대한 자세한 분석을 제공하고 관련 코드 예제를 제공하여 독자의 이해를 돕습니다. 1. .ibd 파일의 역할: 데이터 저장: .ibd 파일은 InnoDB 저장소입니다.

require 사용법: 1. 모듈 소개: 많은 프로그래밍 언어에서 require는 외부 모듈이나 라이브러리를 소개하여 이들이 제공하는 기능을 프로그램에서 사용할 수 있도록 하는 데 사용됩니다. 예를 들어 Ruby에서는 require를 사용하여 타사 라이브러리나 모듈을 로드할 수 있습니다. 2. 클래스 또는 메서드 가져오기: 일부 프로그래밍 언어에서는 require를 사용하여 특정 클래스나 메서드를 현재 파일에서 사용할 수 있도록 가져옵니다. 3. 특정 작업 수행: 일부 프로그래밍 언어나 프레임워크에서는 특정 작업이나 기능을 수행하는 데 require가 사용됩니다.

강력한 성능과 다재다능한 기능으로 잘 알려진 iPhone은 복잡한 전자 장치에서 흔히 발생하는 문제인 가끔씩 발생하는 문제나 기술적인 어려움으로부터 자유롭지 않습니다. iPhone 문제를 경험하면 실망스러울 수 있지만 일반적으로 알람은 필요하지 않습니다. 이 종합 가이드에서는 iPhone 사용과 관련하여 가장 일반적으로 직면하는 문제 중 일부를 쉽게 설명하는 것을 목표로 합니다. 당사의 단계별 접근 방식은 이러한 일반적인 문제를 해결하는 데 도움을 주고 장비를 최상의 작동 순서로 되돌릴 수 있는 실용적인 솔루션과 문제 해결 팁을 제공하도록 설계되었습니다. 결함이 있거나 더 복잡한 문제에 직면하더라도 이 문서는 문제를 효과적으로 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 일반적인 문제 해결 팁 특정 문제 해결 단계를 진행하기 전에 다음은 몇 가지 유용한 정보입니다.

jQuery.val()을 사용할 수 없는 문제를 해결하려면 구체적인 코드 예제가 필요합니다. 프론트 엔드 개발자에게는 jQuery를 사용하는 것이 일반적인 작업 중 하나입니다. 그중에서도 .val() 메서드를 사용하여 양식 요소의 값을 가져오거나 설정하는 것은 매우 일반적인 작업입니다. 그러나 특정한 경우에는 .val() 메서드를 사용하지 못하는 문제가 발생할 수 있습니다. 이 문서에서는 몇 가지 일반적인 상황과 해결 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 문제 설명 jQuery를 사용하여 프런트 엔드 페이지를 개발할 때 때때로 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.

약한 지도 학습의 라벨 획득 문제에는 특정 코드 예제가 필요합니다. 소개: 약한 지도 학습은 훈련에 약한 라벨을 사용하는 기계 학습 방법입니다. 기존 지도 학습과 달리 약한 지도 학습은 각 샘플에 정확한 라벨이 필요한 것이 아니라 모델을 훈련하는 데 더 적은 수의 라벨만 사용하면 됩니다. 그러나 약한 지도 학습에서는 약한 레이블로부터 유용한 정보를 정확하게 얻는 방법이 핵심 문제입니다. 이 기사에서는 약한 지도 학습의 레이블 획득 문제를 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 약한 지도 학습의 라벨 획득 문제 소개:

CAD를 원활하게 사용하려면 어떤 구성이 필요합니까? CAD 소프트웨어를 원활하게 사용하려면 다음 구성 요구 사항을 충족해야 합니다. 프로세서 요구 사항: "Word Play Flowers"를 원활하게 실행하려면 Intel Corei5 또는 AMD Ryzen5 이상 프로세서. 물론 고성능 프로세서를 선택하면 더 빠른 처리 속도와 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다. 메모리는 컴퓨터에서 매우 중요한 구성 요소이며 컴퓨터의 성능과 사용자 경험에 직접적인 영향을 미칩니다. 일반적으로 대부분의 일상적인 사용 요구 사항을 충족할 수 있는 최소 8GB의 메모리를 권장합니다. 하지만 더 나은 성능과 원활한 사용 경험을 위해서는 16GB 이상의 메모리 구성을 선택하는 것이 좋습니다. 이는 다음을 보장합니다.

기계 학습 모델의 일반화 기능에는 특정 코드 예제가 필요합니다. 기계 학습의 개발 및 적용이 점점 더 널리 보급됨에 따라 사람들은 기계 학습 모델의 일반화 기능에 점점 더 많은 관심을 기울이고 있습니다. 일반화 능력은 레이블이 지정되지 않은 데이터에 대한 기계 학습 모델의 예측 능력을 의미하며, 현실 세계에서 모델의 적응성으로도 이해될 수 있습니다. 좋은 머신러닝 모델은 높은 일반화 능력을 갖추고 새로운 데이터에 대해 정확한 예측을 할 수 있어야 합니다. 그러나 실제 응용에서는 훈련 세트에서는 잘 수행되지만 테스트 세트에서는 실패하거나 실제 모델에서 실패하는 모델을 자주 접하게 됩니다.
