fann_scale_input_train_data — Масштабирует входные данные в обучающих данных до указанного диапазона

Назначение fann_scale_input_train_data

fann_scale_input_train_data: Масштабирует входные данные в обучающих данных до указанного диапазона. 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_scale_input_train_data

Это процедурная функция раздела «fann». Её отличают имя fann_scale_input_train_data, контракт «обязательные $train_data, $new_min, $new_max» и объявленный результат bool; эти три признака нужно сверять вместе при выборе похожего API.

Смысловое направление fann_scale_input_train_data

Смысловое направление fann_scale_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_scale_input_train_data от API с похожей сигнатурой, но противоположным действием или другим жизненным циклом.

Сигнатура fann_scale_input_train_data

Структурная запись: bool fann_scale_input_train_data(resource $train_data, float $new_min, float $new_max). В ней 3 параметра: обязательные $train_data, $new_min, $new_max. Результат объявлен как bool; перед переносом кода сопоставьте сигнатуру с версией PHP и составом расширений проекта.

Параметры fann_scale_input_train_data

Порядок и роли аргументов по сигнатуре: 1. $train_data — resource, обязателен; 2. $new_min — float, обязателен; 3. $new_max — float, обязателен.

Контроль входных данных для fann_scale_input_train_data

1) resource $train_data — обязательный: подтвердите тип и открытое состояние ресурса, затем проверьте вызов после его закрытия. 2) float $new_min — обязательный: проверьте минимальное, типичное и предельное числовое значение без неявного преобразования строки. 3) float $new_max — обязательный: проверьте минимальное, типичное и предельное числовое значение без неявного преобразования строки.

Результат fann_scale_input_train_data

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

Проверочный сценарий для fann_scale_input_train_data

Убедитесь, что раздел «fann» доступен в целевой сборке PHP. Сначала выполните контрольный вызов с обязательным набором resource $train_data, float $new_min, float $new_max. 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_scale_input_train_data в проект

Проверку доступности fann_scale_input_train_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_scale_input_train_data не создаёт нежелательный повторный эффект в вашем сценарии.

Диагностика fann_scale_input_train_data

Сначала запишите точную сигнатуру bool fann_scale_input_train_data(resource $train_data, float $new_min, float $new_max) и фактические типы переданных значений. Затем подтвердите загрузку расширения «fann» в той же среде, где выполняется fann_scale_input_train_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_scale_input_train_data

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

Сравнение fann_scale_input_train_data с соседними API

Для fann_scale_input_train_data базовый ориентир: масштабирует входные данные в обучающих данных до указанного диапазона; обязательные $train_data, $new_min, $new_max; результат bool. Сопоставление с опубликованными соседями: fann_scale_output_train_data: масштабирует выходные данные в обучающих данных до указанного диапазона; вход — обязательные $train_data, $new_min, $new_max; результат — bool. fann_scale_train_data: масштабирует входные и выходные данные в обучающих данных до указанного диапазона; вход — обязательные $train_data, $new_min, $new_max; результат — bool. fann_scale_train: масштабирует входные и выходные данные на основе ранее рассчитанных параметров; вход — обязательные $ann, $train_data; результат — bool. Выбор делайте по различиям владельца, контракта и жизненного цикла, а не по сходству имени.

Версии и ограничения

fann_scale_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_scale_input_train_data.

Связанные материалы