fann_cascadetrain_on_data — Обучение на всем наборе данных в течение определённого периода времени с помощью алгоритма Cascade2

Назначение fann_cascadetrain_on_data

fann_cascadetrain_on_data: Обучение на всем наборе данных в течение определённого периода времени с помощью алгоритма Cascade2. Справочная сущность относится к разделу «fann». Используйте её, когда это краткое назначение совпадает с задачей приложения; фактическое поведение подтверждайте сигнатурой и проверочным сценарием ниже.

Чем отличается fann_cascadetrain_on_data

Это процедурная функция раздела «fann». Её отличают имя fann_cascadetrain_on_data, контракт «обязательные $ann, $data, $max_neurons, $neurons_between_reports, $desired_error» и объявленный результат bool; эти три признака нужно сверять вместе при выборе похожего API.

Смысловое направление fann_cascadetrain_on_data

Смысловое направление fann_cascadetrain_on_data — «операция data». В прикладном коде свяжите вызов fann_cascadetrain_on_data с одним явно сформулированным результатом прикладного сценария. Контрольный набор для этой операции: проверьте штатное выполнение, граничное состояние и документированный отказ. Такой акцент отделяет fann_cascadetrain_on_data от API с похожей сигнатурой, но противоположным действием или другим жизненным циклом.

Сигнатура fann_cascadetrain_on_data

Структурная запись: bool fann_cascadetrain_on_data(resource $ann, resource $data, int $max_neurons, int $neurons_between_reports, float $desired_error). В ней 5 параметров: обязательные $ann, $data, $max_neurons, $neurons_between_reports, $desired_error. Результат объявлен как bool; перед переносом кода сопоставьте сигнатуру с версией PHP и составом расширений проекта.

Параметры fann_cascadetrain_on_data

Порядок и роли аргументов по сигнатуре: 1. $ann — resource, обязателен; 2. $data — resource, обязателен; 3. $max_neurons — int, обязателен; 4. $neurons_between_reports — int, обязателен; 5. $desired_error — float, обязателен.

Контроль входных данных для fann_cascadetrain_on_data

1) resource $ann — обязательный: подтвердите тип и открытое состояние ресурса, затем проверьте вызов после его закрытия. 2) resource $data — обязательный: подтвердите тип и открытое состояние ресурса, затем проверьте вызов после его закрытия. 3) int $max_neurons — обязательный: проверьте минимальное, типичное и предельное числовое значение без неявного преобразования строки. 4) int $neurons_between_reports — обязательный: проверьте минимальное, типичное и предельное числовое значение без неявного преобразования строки. 5) float $desired_error — обязательный: проверьте минимальное, типичное и предельное числовое значение без неявного преобразования строки.

Результат fann_cascadetrain_on_data

fann_cascadetrain_on_data объявляет результат типа bool. fann_cascadetrain_on_data возвращает логическое значение. Назовите ветви успеха и отказа явно и сохраните контекст входных данных для диагностики отрицательного результата.

Проверочный сценарий для fann_cascadetrain_on_data

Убедитесь, что раздел «fann» доступен в целевой сборке PHP. Сначала выполните контрольный вызов с обязательным набором resource $ann, resource $data, int $max_neurons, int $neurons_between_reports, float $desired_error. Необязательных аргументов в этой сигнатуре нет, поэтому меняйте только состояние окружения. Для профиля «контракт PHP» важно зафиксировать предусловия вызова и не подавлять диагностические сообщения; негативный сценарий должен проверить штатный результат, граничный вход и документированный отказ.

Интеграция fann_cascadetrain_on_data в проект

Проверку доступности fann_cascadetrain_on_data и преобразование входных значений разместите у границы модуля «fann». Для профиля «контракт PHP» вынесите обработку отказа в одну ветку и добавьте к журналу имя операции, версию PHP и безопасные метаданные входа. Не применяйте оператор @: он скрывает диагностический сигнал, необходимый для разбора сбоя. Повторный вызов разрешайте только после явной проверки, что операция fann_cascadetrain_on_data не создаёт нежелательный повторный эффект в вашем сценарии.

Диагностика fann_cascadetrain_on_data

Сначала запишите точную сигнатуру bool fann_cascadetrain_on_data(resource $ann, resource $data, int $max_neurons, int $neurons_between_reports, float $desired_error) и фактические типы переданных значений. Затем подтвердите загрузку расширения «fann» в той же среде, где выполняется fann_cascadetrain_on_data. Если результат неожиданен, сравните его тип с bool и воспроизведите вызов на минимальном входе без подавления предупреждений. После исправления повторите штатный и граничный сценарии, чтобы исключить маскировку ошибки случайным успешным результатом.

Границы применения

Для категории «контракт PHP» применяйте отдельный негативный тест: проверить штатный результат, граничный вход и документированный отказ. В production-коде важно зафиксировать предусловия вызова и не подавлять диагностические сообщения. Исходные предупреждения и примечания не копируются на эту страницу: перед решением, влияющим на совместимость или безопасность, сверяйте поведение в целевой версии PHP.

Когда выбирать fann_cascadetrain_on_data

Выбор fann_cascadetrain_on_data оправдан, когда одновременно выполнены три условия: 1) в сборке доступно расширение «fann»; 2) сигнатура содержит 5 аргументов: обязательных 5, необязательных 0; 3) вызывающему коду нужен результат bool и действие «операция data». Для профиля «контракт PHP» до интеграции отдельно подтвердите применимость правила: «undefined». Если хотя бы один пункт не выполняется, сравните контракт с fann_train_on_data: у него другое назначение, владелец или набор входных данных.

Сравнение fann_cascadetrain_on_data с соседними API

Для fann_cascadetrain_on_data базовый ориентир: обучение на всем наборе данных в течение определённого периода времени с помощью алгоритма cascade2; обязательные $ann, $data, $max_neurons, $neurons_between_reports, $desired_error; результат bool. Сопоставление с опубликованными соседями: fann_train_on_data: обучение на всем объёме данных на временном интервале; вход — обязательные $ann, $data, $max_epochs, $epochs_between_reports, $desired_error; результат — bool. fann_cascadetrain_on_file: обучение на данных прочтённых из файла с помощью алгоритма cascade2; вход — обязательные $ann, $filename, $max_neurons, $neurons_between_reports, $desired_error; результат — bool. fann_train_on_file: обучение на полном наборе данных, прочитанном из файла, на временном интервале; вход — обязательные $ann, $filename, $max_epochs, $epochs_between_reports, $desired_error; результат — bool. Выбор делайте по различиям владельца, контракта и жизненного цикла, а не по сходству имени.

Версии и ограничения

fann_cascadetrain_on_data сверена по закреплённой ревизии php/doc-ru. Перед обновлением PHP повторите тесты типов, предупреждений и граничных значений для этой сущности. Не переносите выводы между версиями без повторного запуска минимального воспроизводимого примера для fann_cascadetrain_on_data.

Связанные материалы