关于thinkphp 从数据库中读取数据出错

houmin0036 2015-04-11 03:15:15

Fatal error: Cannot redeclare t() (previously declared in E:\PHP_Test\ThinkPHP\Common\common.php:25) in E:\PHP_Test\ThinkPHP\Common\common.php on line 56

1.听说是要把t函数名换一下但是我不知道怎么换
2.重复定义了？我是按着thinkphp.cn中的基础教程来的写的东西很简单并且一个t名字的函数都没

怎么解决谢谢

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jaksmine 2015-04-28

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你命名了两个function t，把其中一个函数名改掉，函数名是不能重复的

丢雷老谋 2015-04-15

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不可重命名T函数，如果你没有重写一个T函数那就是你什么地方把这个文件包含了两次

猪崽儿0o0 2015-04-12

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你的项目是干净的么？如果不是你看下是否原先的代码中有用到T函数

houmin0036 2015-04-11

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搞了一下午了始终不知道怎么解决

houmin0036 2015-04-11

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引用 1 楼 xuzuning 的回复:

你又定义了一个 T 函数？

没有我写的东西里一个T函数都没

xuzuning 2015-04-11

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你又定义了一个 T 函数？

内容概要：本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC（State of Charge，荷电状态）预测展开研究，利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入，Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征，提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析，并与传统方法进行对比，验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力，也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习理论知识，熟悉PyTorch框架，从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算；②为电池健康管理（BMS）提供可靠的状态输入；③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地，提升现有预测模型的泛化能力与稳定性；阅读建议：建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究（python代码实现）的资源，重点研读所提供的Python代码，深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路，尝试调整超参数以观察对预测性能的影响，从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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