fann_train_on_data — Обучение на всем объёме данных на временном интервале
fann_train_on_data: Обучение на всем объёме данных на временном интервале. Контекст: расширение или раздел fann. Различительные признаки: fann / train / on / data; обязательные $ann, $data, $max_epochs, $epochs_between_reports, $desired_error; результат bool; задача «операция data»; профиль «контракт PHP».
Материал подготовлен автоматизированно по структурным фактам и прошёл программные шлюзы качества; индивидуальная ручная редактура каждой страницы не заявляется. Методика подготовки и ограничения.
bool fann_train_on_data(resource $ann, resource $data, int $max_epochs, int $epochs_between_reports, float $desired_error)Назначение fann_train_on_data
fann_train_on_data: Обучение на всем объёме данных на временном интервале. 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_train_on_data
Это процедурная функция раздела «fann». Её отличают имя fann_train_on_data, контракт «обязательные $ann, $data, $max_epochs, $epochs_between_reports, $desired_error» и объявленный результат bool; эти три признака нужно сверять вместе при выборе похожего API.
Смысловое направление fann_train_on_data
Смысловое направление fann_train_on_data — «операция data». В прикладном коде свяжите вызов fann_train_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_train_on_data от API с похожей сигнатурой, но противоположным действием или другим жизненным циклом.
Сигнатура fann_train_on_data
Структурная запись: bool fann_train_on_data(resource $ann, resource $data, int $max_epochs, int $epochs_between_reports, float $desired_error). В ней 5 параметров: обязательные $ann, $data, $max_epochs, $epochs_between_reports, $desired_error. Результат объявлен как bool; перед переносом кода сопоставьте сигнатуру с версией PHP и составом расширений проекта.
Параметры fann_train_on_data
Порядок и роли аргументов по сигнатуре: 1. $ann — resource, обязателен; 2. $data — resource, обязателен; 3. $max_epochs — int, обязателен; 4. $epochs_between_reports — int, обязателен; 5. $desired_error — float, обязателен.
Контроль входных данных для fann_train_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_epochs — обязательный: проверьте минимальное, типичное и предельное числовое значение без неявного преобразования строки. 4) int $epochs_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_train_on_data
fann_train_on_data объявляет результат типа bool. fann_train_on_data возвращает логическое значение. Назовите ветви успеха и отказа явно и сохраните контекст входных данных для диагностики отрицательного результата.
Проверочный сценарий для fann_train_on_data
Убедитесь, что раздел «fann» доступен в целевой сборке PHP. Сначала выполните контрольный вызов с обязательным набором resource $ann, resource $data, int $max_epochs, int $epochs_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_train_on_data в проект
Проверку доступности fann_train_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_train_on_data не создаёт нежелательный повторный эффект в вашем сценарии.
Диагностика fann_train_on_data
Сначала запишите точную сигнатуру bool fann_train_on_data(resource $ann, resource $data, int $max_epochs, int $epochs_between_reports, float $desired_error) и фактические типы переданных значений. Затем подтвердите загрузку расширения «fann» в той же среде, где выполняется fann_train_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_train_on_data
Выбор fann_train_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_file: у него другое назначение, владелец или набор входных данных.
Сравнение fann_train_on_data с соседними API
Для fann_train_on_data базовый ориентир: обучение на всем объёме данных на временном интервале; обязательные $ann, $data, $max_epochs, $epochs_between_reports, $desired_error; результат bool. Сопоставление с опубликованными соседями: 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. fann_train_epoch: обучение в течение одной эпохи; вход — обязательные $ann, $data; результат — float. fann_get_MSE: считывает среднеквадратичную ошибку сети; вход — обязательные $ann; результат — float. Выбор делайте по различиям владельца, контракта и жизненного цикла, а не по сходству имени.
Версии и ограничения
fann_train_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_train_on_data.
Связанные материалы
Источники и проверка
- PHP Documentation Group — структурный источник, без внешней ссылки
- creativecommons.org — условия лицензии
Страница составлена самостоятельно по структурным фактам: имени сущности, сигнатуре, типам и версии. Длинные фрагменты исходной документации не публикуются. Структурный источник: PHP Documentation Group / php-doc-ru, ревизия 5192f2d8cd6b6f28961ac2ff7f9bd5266c666972, лицензия CC BY 3.0 или более поздняя. Структура и практические пояснения изменены; проект не является официальным сайтом PHP.
Последняя содержательная проверка: . Автор-разработчик Михаил Каржин. Методика качества контента.