fann_num_input_train_data — Возвращает количество входных данных в каждом из шаблонов в обучающих данных

Назначение fann_num_input_train_data

fann_num_input_train_data: Возвращает количество входных данных в каждом из шаблонов в обучающих данных. 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_num_input_train_data

Это процедурная функция раздела «fann». Её отличают имя fann_num_input_train_data, контракт «обязательные $data» и объявленный результат int; эти три признака нужно сверять вместе при выборе похожего API.

Смысловое направление fann_num_input_train_data

Смысловое направление fann_num_input_train_data — «изменение состояния». В прикладном коде до вызова сохраните ожидаемое исходное состояние, после — проверьте фактическое изменение. Контрольный набор для этой операции: проверьте идемпотентность повтора и конфликт параллельного обновления. Такой акцент отделяет fann_num_input_train_data от API с похожей сигнатурой, но противоположным действием или другим жизненным циклом.

Сигнатура fann_num_input_train_data

Структурная запись: int fann_num_input_train_data(resource $data). В ней 1 параметр: обязательные $data. Результат объявлен как int; перед переносом кода сопоставьте сигнатуру с версией PHP и составом расширений проекта.

Параметры fann_num_input_train_data

Порядок и роли аргументов по сигнатуре: 1. $data — resource, обязателен. Для fann_num_input_train_data фиксируйте фактические типы входа в тесте и отдельно проверяйте значения на границе допустимого диапазона.

Контроль входных данных для fann_num_input_train_data

1) resource $data — обязательный: подтвердите тип и открытое состояние ресурса, затем проверьте вызов после его закрытия.

Результат fann_num_input_train_data

fann_num_input_train_data объявляет результат типа int. Числовой результат fann_num_input_train_data имеет тип int. Не назначайте специальный смысл нулю или отрицательному значению, пока он не следует из документированного контракта.

Проверочный сценарий для fann_num_input_train_data

Убедитесь, что раздел «fann» доступен в целевой сборке PHP. Сначала выполните контрольный вызов с обязательным набором resource $data. Необязательных аргументов в этой сигнатуре нет, поэтому меняйте только состояние окружения. Для профиля «сопоставление с шаблоном» важно ограничить сложность шаблона для недоверенного ввода; негативный сценарий должен проверить отсутствие совпадения, пустую строку и ошибочный шаблон.

Интеграция fann_num_input_train_data в проект

Проверку доступности fann_num_input_train_data и преобразование входных значений разместите у границы модуля «fann». Для профиля «сопоставление с шаблоном» 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_num_input_train_data не создаёт нежелательный повторный эффект в вашем сценарии.

Диагностика fann_num_input_train_data

Сначала запишите точную сигнатуру int fann_num_input_train_data(resource $data) и фактические типы переданных значений. Затем подтвердите загрузку расширения «fann» в той же среде, где выполняется fann_num_input_train_data. Если результат неожиданен, сравните его тип с int 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 «сопоставление с шаблоном» применяйте отдельный негативный тест: проверить отсутствие совпадения, пустую строку и ошибочный шаблон. В production-коде важно ограничить сложность шаблона для недоверенного ввода. 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_num_input_train_data

Выбор fann_num_input_train_data оправдан, когда одновременно выполнены три условия: 1) в сборке доступно расширение «fann»; 2) сигнатура содержит 1 аргумент: обязательных 1, необязательных 0; 3) вызывающему коду нужен результат int и действие «изменение состояния». Для профиля «сопоставление с шаблоном» до интеграции отдельно подтвердите применимость правила: «undefined». Если хотя бы один пункт не выполняется, сравните контракт с fann_length_train_data: у него другое назначение, владелец или набор входных данных.

Сравнение fann_num_input_train_data с соседними API

Для fann_num_input_train_data базовый ориентир: возвращает количество входных данных в каждом из шаблонов в обучающих данных; обязательные $data; результат int. Сопоставление с опубликованными соседями: fann_length_train_data: возвращает количество шаблонов в обучающих данных; вход — обязательные $data; результат — int. fann_num_output_train_data: возвращает количество выходных данных в каждом из шаблонов в обучающих данных; вход — обязательные $data; результат — int. fann_get_num_input: получает количество входных нейронов; вход — обязательные $ann; результат — int. Выбор делайте по различиям владельца, контракта и жизненного цикла, а не по сходству имени.

Версии и ограничения

fann_num_input_train_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_num_input_train_data.

Связанные материалы