求一 php 开发用的表单验证类和类似Java中EnCoding的过滤器

夜雨~听风 2009-11-12 10:49:21
求一 php 开发用的表单验证类和类似Java中EnCoding防止乱码的过滤器。希望比较完善的。。哪位大哥提供个地址啊。。。或发longyan_621@126.com,谢谢,给分。。。
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夜雨~听风 2009-11-27
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感谢alandy!!!!
alandy 2009-11-26
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[Quote=引用 5 楼 longyan621 的回复:]
感谢楼上,但我不知道这个过滤类过滤的是什么,我想要的是前后台传输的字符都进行统一编码。
[/Quote]

filter_invalid()已经实现前后台传输字符统一编码!
alandy 2009-11-26
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我给你的类转义字符串,防止一些非法字符.
如果要统一编码,那么网页和DATABASE统一使用UTF-8好了,保证你跨系统无乱码出现!
夜雨~听风 2009-11-16
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php也可以痛java一样通过xml配置文件来加载过滤类么??这个类怎么使用啊,我是一下好用不??
夜雨~听风 2009-11-16
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自己顶
夜雨~听风 2009-11-16
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感谢楼上,但我不知道这个过滤类过滤的是什么,我想要的是前后台传输的字符都进行统一编码。
alandy 2009-11-13
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<?php
class Filter {
// 本方法用于返回一个已经过滤的,可以直接进行数据库操作的字符串,从 HTTP GET 方法
// the function can filter a string from the method GET of HTTP.
// public
static function http_get($var_name = null) {
// 如果没有相应的字符变量,则返回一个空字符串
if (is_null($var_name) or !isset($_GET[$var_name])) return '';

$hg = Filter :: filter_invalid($_GET[$var_name]);
$hg = trim($hg);

return $hg;
}
// 本方法用于返回一个已经过滤的,可以直接进行数据库操作的字符串,从 HTTP POST 方法
// the function can filter a string from the method POST of HTTP.
// public
static function http_post($var_name = null) {
// 如果没有相应的字符变量,则返回一个空字符串
if (is_null($var_name) or !isset($_POST[$var_name])) return '';

$hg = Filter :: filter_invalid($_POST[$var_name]);
$hg = trim($hg);

return $hg;
}
// 本方法用于过滤一串给定的字符.
// the function can filter a string from argument.
// public
static function filter_invalid($fi = null) {
// 如果没有相应的字符变量,则返回一个空字符串
if (is_null($fi)) return '';
// 转义特殊的 HTML 字符
$fi = htmlspecialchars($fi);
// 转义 \n 成 <br>
$fi = nl2br($fi);
// 如果没有魔术参数,那么就增加斜线
if (!get_magic_quotes_gpc()) {
$fi = addslashes($fi);
}

return $fi;
}
}

?>
夜雨~听风 2009-11-13
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楼上的别小气吗,分不够可以加!!!
alandy 2009-11-13
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有也不给你,呵呵~~
夜雨~听风 2009-11-13
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没人知道啊。。。再就是有会使用zendstudio5.5.0的么???新建项目是什么样啊。。怎么加内容啊。。。
内容概要:本文提出了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,专门针对具有未知动态模型和重复作业特征的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统,应用于无人车路径跟踪控制问题,并配套提供了完整的Matlab代码实现。该方法巧妙融合了神经网络强大的非线性逼近能力与迭代学习控制在重复任务不断提升精度的优势,能够在缺乏精确系统数学模型的情况下,通过多次运行迭代自主优化控制输入序列,显著提高路径跟踪的准确性与鲁棒性。文章不仅展示了核心算法的设计与实现,还列举了涵盖机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研领域的技术资源,凸显其在智能控制系统仿真与科研创新的广泛适用性和实用价值。; 适合人群:具备自动控制理论、机器人学或智能系统相关背景,正在从事科研或工程开发工作的研究生、科研人员及技术研发工程师;熟悉Matlab/Simulink编程环境者将更易于上手和深入理解。; 使用场景及目标:①应用于无人车、移动机器人等在重复轨迹任务下的高精度路径跟踪控制,特别适用于系统模型难以精确建模但任务周期性重复的实际场景;②作为数据驱动型智能控制算法的教学与实验平台,帮助研究人员深入理解神经网络与ILC的协同机制,推动先进控制策略的自主创新;③为科研工作者提供可复现的算法范例,加速控制理论研究成果的验证与转化,提升科研效率。; 阅读建议:建议结合所提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点剖析神经网络如何与ILC框架集成以实现误差补偿与控制律更新,并尝试在不同路径场景下调试参数以观察控制性能变化,同时可参考文提及的其他技术方向拓展研究思路,实现跨领域融合创新。

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