在这篇文章中，我们将带领您了解DedeCMSError:(PHP5.3andabove)Pleasesetrequest_order，dedecmsorder_PHP教程的全貌，包括php教程网的相关
在这篇文章中，我们将带领您了解DedeCMS Error: (PHP 5.3 and above) Please set request_order，dedecmsorder_PHP教程的全貌，包括php教程网的相关情况。同时，我们还将为您介绍有关2022-08-20：给定区间的范围 [xi,yi]，xi＜=yi，且都是正整数， 找出一个坐标集合 set，set 中有若干个数字， set 要和每个给定的区间，有交集。 求 set 的最少需要几个数。 比如给、AI--- 训练集 (train set) 验证集 (validation set) 测试集 (test set)、AndroidStudio混淆时候报错java.io.IOException: Please correct the above warnings first、appium解决运行脚本报错A JNI error has occurred,please check your installation and try again的知识，以帮助您更好地理解这个主题。
本文目录一览：- DedeCMS Error: (PHP 5.3 and above) Please set request_order，dedecmsorder_PHP教程（php教程网）
- 2022-08-20：给定区间的范围 [xi,yi]，xi＜=yi，且都是正整数， 找出一个坐标集合 set，set 中有若干个数字， set 要和每个给定的区间，有交集。 求 set 的最少需要几个数。 比如给
- AI--- 训练集 (train set) 验证集 (validation set) 测试集 (test set)
- AndroidStudio混淆时候报错java.io.IOException: Please correct the above warnings first
- appium解决运行脚本报错A JNI error has occurred,please check your installation and try again
DedeCMS Error: (PHP 5.3 and above) Please set request_order，dedecmsorder_PHP教程（php教程网）
dedecms error: (php 5.3 and above) please set request_order，dedecmsorder
部分使用php 5.3的主机可能会有下面的提示：
<span>引用</span><br />(PHP <span>5.3</span> and above) Please <span>set</span> <span>''</span><span>request_order</span><span>''</span> ini value to include C,G and P (recommended: <span>''</span><span>CGP</span><span>''</span>) <span>in</span> php.ini
由于在PHP最新的版本中增加了一个配置项目“request_order”，默认值为“GP”，这个存在一定的安全风险。这里我们建议用户将配置更改为“CGP”
可以在phpinfo中查看对应的php.ini配置目录，找到下面选项：
request_order = <span>"</span><span>GP</span><span>"</span>
更改为
request_order = <span>"</span><span>CGP</span><span>"</span>
重启服务器后即可。
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<span><span>注意</span> 由于此选项会影响服务器的安全，请大家务必及时更改。</span>
![2022-08-20：给定区间的范围 [xi,yi]，xi＜=yi，且都是正整数， 找出一个坐标集合 set，set 中有若干个数字， set 要和每个给定的区间，有交集。 求 set 的最少需要几个数。 比如给](http://www.gvkun.com/zb_users/upload/2025/04/90eeb710-8664-48d1-b93a-f718442de71c1745688937625.jpg "2022-08-20：给定区间的范围 [xi,yi]，xi＜=yi，且都是正整数， 找出一个坐标集合 set，set 中有若干个数字， set 要和每个给定的区间，有交集。 求 set 的最少需要几个数。 比如给")
2022-08-20：给定区间的范围 [xi,yi]，xi＜=yi，且都是正整数， 找出一个坐标集合 set，set 中有若干个数字， set 要和每个给定的区间，有交集。 求 set 的最少需要几个数。 比如给
2022-08-20：给定区间的范围 [xi,yi]，xi<=yi，且都是正整数， 找出一个坐标集合 set，set 中有若干个数字， set 要和每个给定的区间，有交集。 求 set 的最少需要几个数。 比如给定区间 : [5, 8] [1, 7] [2, 4] [1, 9]， set 最小可以是: {2, 6} 或者 {2, 5} 或者 {4, 5}。
答案 2022-08-20：
生成事件，排序，遍历事件获得结果。
代码用 rust 编写。代码如下：
use std::collections::HashSet;
fn main() {
let mut arr: Vec<Vec<i32>> = vec![vec![5, 8], vec![1, 7], vec![2, 4], vec![1, 9]];
let ans1 = min_set(&mut arr);
println!("ans1 = {}", ans1);
}
fn min_set(ranges: &mut Vec<Vec<i32>>) -> i32 {
let n = ranges.len() as i32;
// events[i] = {a, b, c}
// a == 0, 表示这是一个区间的开始事件，这个区间结束位置是b
// a == 1, 表示这是一个区间的结束事件，b的值没有意义
// c表示这个事件的时间点，不管是开始事件还是结束事件，都会有c这个值
let mut events: Vec<Vec<i32>> = vec![];
for i in 0..n << 1 {
events.push(vec![]);
for _ in 0..3 {
events[i as usize].push(0);
}
}
for i in 0..n {
// [3, 7]
// (0,7,3)
// (1,X,7)
events[i as usize][0] = 0;
events[i as usize][1] = ranges[i as usize][1];
events[i as usize][2] = ranges[i as usize][0];
events[(i + n) as usize][0] = 1;
events[(i + n) as usize][2] = ranges[i as usize][1];
}
events.sort_by(|a, b| a[2].cmp(&b[2]));
// 容器
let mut tmp: HashSet<i32> = HashSet::new();
let mut ans = 0;
for event in events.iter() {
if event[0] == 0 {
tmp.insert(event[1]);
} else {
if tmp.contains(&event[2]) {
ans += 1;
tmp.clear();
}
}
}
return ans;
}
执行结果如下：
左神 java 代码
AI--- 训练集 (train set) 验证集 (validation set) 测试集 (test set)
在有监督 (supervise) 的机器学习中，数据集常被分成 2~3 个即：
训练集 (train set) 验证集 (validation set) 测试集 (test set)
一般需要将样本分成独立的三部分训练集 (train set)，验证集 (validation set) 和测试集 (test set)。其中训练集用来估计模型，验证集用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数，而测试集则检验最终选择最优的模型的性能如何。一个典型的划分是训练集占总样本的 50％，而其它各占 25％，三部分都是从样本中随机抽取。
样本少的时候，上面的划分就不合适了。常用的是留少部分做测试集。然后对其余 N 个样本采用 K 折交叉验证法。就是将样本打乱，然后均匀分成 K 份，轮流选择其中 K－1 份训练，剩余的一份做验证，计算预测误差平方和，最后把 K 次的预测误差平方和再做平均作为选择最优模型结构的依据。特别的 K 取 N，就是留一法（leave one out）。
举个例子，K = 10（常见情况），求出总体错误率为 8.7%。那么将当前的所有数据全部作为训练数据，得到的模型的错误率 90% 的可能在 9.7% 左右。
training set 是用来训练模型或确定模型参数的，如 ANN 中权值等； validation set 是用来做模型选择（model selection），即做模型的最终优化及确定的，如 ANN 的结构；而 test set 则纯粹是为了测试已经训练好的模型的推广能力。当然，test set 这并不能保证模型的正确性，他只是说相似的数据用此模型会得出相似的结果。但实际应用中，一般只将数据集分成两类，即 training set 和 test set，大多数文章并不涉及 validation set。
train
训练数据。拟合模型，用这部分数据来建立模型。
是一些我们已经知道输入和输出的数据集训练机器去学习，通过拟合去寻找模型的初始参数。例如在神经网络（Neural Networks) 中， 我们用训练数据集和反向传播算法（Backpropagation）去每个神经元找到最优的比重（Weights)。
validation
验证数据。train 建了一个模型，但是模型的效果仅体现了训练数据，但不一定适合同类的其他数据，所以建模前数据分成两部分，一部分为训练数据，一部分为验证数据（两部分数据的比例大致为 7:3，这取决于你验证的方法）。另外，你也可能训练多个模型，但不知哪个模型性能更佳，这时可以将验证数据输入不同模型进行比较。
是一些我们已经知道输入和输出的数据集，通过让机器学习去优化调整模型的参数，在神经网络中， 我们用验证数据集去寻找最优的网络深度（number of hidden layers)，或者决定反向传播算法的停止点；在普通的机器学习中常用的交叉验证（Cross Validation) 就是把训练数据集本身再细分成不同的验证数据集去训练模型。
test
测试数据。跟前两者的最大区别在于：train 和 validation 数据均是同一对象的数据，但是测试，我们就需要用跨对象的数据来验证模型的稳定性。
用户测试模型表现的数据集，根据误差（一般为预测输出与实际输出的不同）来判断一个模型的好坏。
为什么验证数据集和测试数据集两者都需要？
因为验证数据集（Validation Set) 用来调整模型参数从而选择最优模型，模型本身已经同时知道了输入和输出，所以从验证数据集上得出的误差（Error) 会有偏差（Bias)。
但是我们只用测试数据集 (Test Set) 去评估模型的表现，并不会去调整优化模型。
在传统的机器学习中，这三者一般的比例为 training/validation/test = 50/25/25, 但是有些时候如果模型不需要很多调整只要拟合就可时，或者 training 本身就是 training+validation (比如 cross validation) 时，也可以 training/test =7/3.
但是在深度学习中，由于数据量本身很大，而且训练神经网络需要的数据很多，可以把更多的数据分给 training，而相应减少 validation 和 test。
AndroidStudio混淆时候报错java.io.IOException: Please correct the above warnings first
在用AndroidStudio混淆代码的时候，在添加了一些不需要混淆的文件之后，在编译运行的时候会发生这样的warning:
Warning: library class android.content.res.XmlResourceParser extends or implements program class org.xmlpull.v1.XmlPullParser
Warning: library class android.content.Intent depends on program class org.xmlpull.v1.XmlPullParser
Warning: library class android.content.IntentFilter depends on program class org.xmlpull.v1.XmlPullParser
Warning: library class android.content.res.ColorStateList depends on program class org.xmlpull.v1.XmlPullParser
Warning: library class android.graphics.drawable.BitmapDrawable depends on program class org.xmlpull.v1.XmlPullParser
Warning: library class android.graphics.drawable.ColorDrawable depends on program class org.xmlpull.v1.XmlPullParser
Warning: library class android.graphics.drawable.Drawable depends on program class org.xmlpull.v1.XmlPullParser
Warning: library class android.graphics.drawable.Drawable depends on program class org.xmlpull.v1.XmlPullParser
Warning: library class android.graphics.drawable.Drawable depends on program class org.xmlpull.v1.XmlPullParser
Warning: library class android.util.Xml depends on program class org.xmlpull.v1.XmlPullParser
Warning: library class android.util.Xml depends on program class org.xmlpull.v1.XmlPullParser
Warning: library class android.view.LayoutInflater depends on program class org.xmlpull.v1.XmlPullParser
Warning: library class android.view.LayoutInflater depends on program class org.xmlpull.v1.XmlPullParser
尽管是waring，但是程序运行不起来，现在有个解决办法就是:
在proguard-rules.pro中加上一行:
-ignorewarnings
appium解决运行脚本报错A JNI error has occurred,please check your installation and try again
报错如图
解决方法
查了本电脑（windows）jdk版本只有一个，不存在使用多个版本导致的问题，所以主要还是下面的报错：
A JNI error has occurred,please check your installation and try again
查看本电脑android sdk windows\build-tools下，发现build-tools有两个版本
操作：
复制30.0.0-rc1文件名字，删除30.0.0-rc1文件，将29.0.3的文件名替换成30.0.0-rc1
至此，问题解决
今天关于DedeCMS Error: (PHP 5.3 and above) Please set request_order，dedecmsorder_PHP教程和php教程网的分享就到这里，希望大家有所收获，若想了解更多关于2022-08-20：给定区间的范围 [xi,yi]，xi＜=yi，且都是正整数， 找出一个坐标集合 set，set 中有若干个数字， set 要和每个给定的区间，有交集。 求 set 的最少需要几个数。 比如给、AI--- 训练集 (train set) 验证集 (validation set) 测试集 (test set)、AndroidStudio混淆时候报错java.io.IOException: Please correct the above warnings first、appium解决运行脚本报错A JNI error has occurred,please check your installation and try again等相关知识，可以在本站进行查询。
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