首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Laravel验证-如何返回已选择的相同类别和子类别?

Laravel验证是一个用于验证用户输入数据的强大工具。在处理用户提交的表单数据时,我们经常需要验证这些数据是否符合特定的规则和要求。当涉及到选择相同类别和子类别时,我们可以使用Laravel的验证规则来实现。

首先,我们需要定义一个验证规则,以确保用户选择的相同类别和子类别。在Laravel中,我们可以使用in规则来验证一个值是否在给定的数组中。我们可以将相同类别和子类别的选项存储在一个数组中,然后将该数组作为in规则的参数传递给验证器。

下面是一个示例代码,展示了如何使用Laravel验证来返回已选择的相同类别和子类别:

代码语言:php
复制
use Illuminate\Http\Request;
use Illuminate\Support\Facades\Validator;

public function validateCategory(Request $request)
{
    $categories = [
        'category1' => [
            'subcategory1',
            'subcategory2',
            'subcategory3',
        ],
        'category2' => [
            'subcategory4',
            'subcategory5',
            'subcategory6',
        ],
        // 其他类别和子类别
    ];

    $validator = Validator::make($request->all(), [
        'category' => 'required|in:'.implode(',', array_keys($categories)),
        'subcategory' => 'required|in:'.implode(',', array_flatten($categories)),
    ]);

    if ($validator->fails()) {
        // 验证失败,返回错误信息
        return response()->json(['errors' => $validator->errors()], 400);
    }

    // 验证通过,继续处理其他逻辑
    // ...

    return response()->json(['message' => '验证通过'], 200);
}

在上述代码中,我们首先定义了一个包含类别和子类别的数组$categories。然后,我们使用Validator::make方法创建一个验证器实例,并指定了categorysubcategory字段的验证规则。required规则用于确保这两个字段都是必需的,而in规则用于验证它们的值是否在相应的数组中。

如果验证失败,我们可以通过$validator->errors()方法获取错误信息,并将其返回给用户。如果验证通过,我们可以继续处理其他逻辑,并返回一个成功的响应。

这里推荐使用腾讯云的云服务器(CVM)来部署和运行Laravel应用。腾讯云的云服务器提供了稳定可靠的计算资源,支持多种操作系统和应用部署方式。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云云服务器的信息:腾讯云云服务器

希望以上信息对您有所帮助!

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

为什么SOTA网络在你数据集上不行?来看看Imagnet结果迁移能力研究

论文通过实验证明,ImageNet上模型并不总能泛化到其他数据集中,甚至可能是相反,而模型深度宽度也会影响迁移效果。...undefined 如果需要参考,可选择类别数与当前任务相似的数据集上模型性能。...$,bottleneck ratio为$b_i$,group width为$g_i$(残差分支并行分支),这个参数对相同stage内block是共享。...图7展示了数据集与原数据集ARP对比,从图中可以明显看到,数据集与原数据集相关性随着类别减少而逐渐减少。这验证了论文猜测,数据集类别数也是影响模型结构与性能相关性重要因素。 ...如果需要参考,可选择类别数与当前任务相似的数据集上模型性能。论文通过大量实验来验证猜想,虽然没有研究出如通过数据集间某些特性来直接判断模型迁移效果这样成果,但读下来还是挺有意思

6500

机器学习基础与实践(三)----数据降维之PCA

换句话说,通过PCA,我们把整个数据集(不含类别标签)投射到一个不同空间中,在MDA中,我们试图决定一个合适空间来区分不同类别。...再换种方式说,PCA是找到数据传播最广时候最大方差轴axis,MDA是最大化类别类别之间区别。 上文我们提到了空间,那么怎么样去寻找“好空间呢?...假设我们目标是减少d维数据集,将其投影到k维空间上(看k<d)。所以,我们如何来确定k呢?如何知道我们选择特征空间能够很好表达原始数据呢?...,lambda d) 5.按照特征值大小对特征向量降序排序,选择前k个最大特征向量,组成d*k维矩阵W(其中每一列代表一个特征向量) 6.运用d*K特征向量矩阵W将样本数据变换成新空间。...其实从上面的结果就可以发现,通过散布矩阵和协方差矩阵计算特征空间相同,协方差矩阵特征值*39 = 散布矩阵特征值 当然,我们也可以快速验证一下特征值-特征向量计算是否正确,是不是满足方程 ?

1.2K60

Sub-Category Optimization for Multi-View Multi-Pose Object Detection

然后利用子类别判别分析验证了聚类性能。基于无监督方法聚类性能类别判别分析结果,确定了每个目标类别的最优子类别数。大量实验结果显示使用两个标准作者自己数据库。...这样一个主题模型最近在目标类分类[5]、[6]中成功引起了人们对主题优化分类相关前沿极大兴趣。特别是,Fritz等人提出了一种表示方法,使用主题模型来分解、发现检测可视目标类别。...2、子类优化在本节中,我们描述了我们类别优化方法,它结合了聚类性能分析类别判别分析。从图像开始,我们首先展示我们数据表示。然后我们描述如何将主题模型应用于此表示并为每个目标类别生成集群。...首先,我们使用HeYung[8]提出技术,基于边缘局部全局曲率特性,可靠地检测边缘映射中角点,并将整个角点作为一组关键点。在第二阶段,通过对物体边缘进行均匀采样来选择剩余总关键点。...我们使用与[10]中描述相同参数设置来比较我们方法。使用[10]中提出五重交叉验证,我们得到了表II中结果。优化算法将5个目标类别分解为11个子类别

1.5K40

测试用例(功能用例)——完整demo(一千多条测试用例)

需求描述 首先选择角色,再输入有效用户名、密码、任务ID验证码,才能登录该系统。 行为人 资产管理员,超级管理员。...UI页面 登录页 业务规则 首先选择角色(系统默认选中“资产管理员”);用户名为工号,用户获得密码任务ID后,分别输入相应输入框,之后输入有效验证码(点击【换一张】可更换验证码),点击【登录...】即可登录该系统; 注意:资产管理员超级管理员使用同一套账号密码登录,根据登录界面所选角色,进入相应角色操作界面: 若选择角色为“资产管理员”,并且用户名、密码、任务ID、验证码输入有效,登录后进入资产管理员首页...【退出】:(资产管理员&超级管理员) 点击页面右上角【退出】,可以退出该系统,返回登录页。如果再次登录,需要重新选择角色、输入用户名、密码、任务ID验证码。...:必填项,默认为“请选择”,点击“>”从弹出层中选择资产类别(来自资产类别字典中“启用”状态记录); 供应商:必填项,默认为“请选择”,点击“>”从弹出层中选择供应商(来自供应商字典中“启用”状态记录

5.3K30

PHP技巧窍门来简化你代码

PHP技巧窍门来简化你代码 技巧1 : (if and else) 技巧2 : (if blocks: less vs more) 技巧3 : (验证多个字符串) 技巧4: (??)...> 您可以清楚地看到我们如何保持HTML格式代码对齐……不,这不是模板引擎,这只是PHP使我们变得简单。 关于PHP一件主要事情是它如何允许以许多不同方式完成同一件事。...PHP框架,无论使用哪种语言编写,都仍然使用PHP原理样式,因此第一步显然是要熟悉PHP。 接下来是选择您喜欢东西并坚持下去。...有很多选择Laravel:如果您喜欢魔术,Laravel会为您做所有事情(除非您另有决定) Slim:其余API框架,具有“自带”氛围 Leaf:这是我在SlimLaravel启发下写,它为您提供了可以控制魔术...谢谢阅读 这些是我在PHP之旅中发现一些技巧窍门,其中一些可能对您有用,而另一些则可能不起作用,请随时选择自己喜欢并坚持使用。

3.1K40

深入理解KNN扩展到ANN

这时,多”听听其他邻居“训练样本观点就能尽量减少这些噪声影响。K值取值太大时,情况相反,容易欠拟合。 对于K值选择,通常可以网格搜索,采用交叉验证方法选取合适K值。...这样,该节点分割超平面就是通过(7,2)并垂直于:划分点维度直线x=7; 3)确定左空间空间:分割超平面x=7将整个空间分为两部分:x<=7部分为左空间,包含3个节点={(2,3),(5,4...然后返回叶子节点父节点,检查另一个节点包含超矩形体是否超球体相交,如果相交就到这个子节点寻找是否有更加近近邻,有的话就更新最近邻。...至此,搜索路径回溯完,返回最近邻点(2,3),最近距离1.5。 在KD树搜索最近邻基础上,我们选择到了第一个最近邻样本,就把它置为选。...在第二轮中,我们忽略置为样本,重新选择最近邻,这样跑k次,就得到了目标的K个最近邻,然后根据多数表决法,如果是KNN分类,预测为K个最近邻里面有最多类别类别

1K30

Laravel5.3之Query Builder源码解析(上)

说明:本文主要学习Laravel Database模块Query Builder源码。...该文件夹内包含就是Eloquent主要实现类,如重点Model类,Builder类,Relations文件夹内包含关系类。...类,还包括GrammarsProcessors两大类别,根据四个不同DB分门别类 Schema 是设计database主要参与类,主要类是Builder类Blueprint类,还有Grammars...OK, 这里注意下MySqlConnection构造参数$connection是个闭包,该闭包值是ConnectionFactory::createPdoResolver()返回值,看下闭包里操作...总结:第一步数据库连接实例化已经走完了,已经拿到了连接实例MySqlConnection,下一步将学习下connect()连接器是如何连接数据库如何编译执行SQL语句得到user_id为1结果值

95421

Laravel5.3之Query Builder源码解析(上)

说明:本文主要学习Laravel Database模块Query Builder源码。...该文件夹内包含就是Eloquent主要实现类,如重点Model类,Builder类,Relations文件夹内包含关系类。...类,还包括GrammarsProcessors两大类别,根据四个不同DB分门别类 Schema 是设计database主要参与类,主要类是Builder类Blueprint类,还有Grammars...OK, 这里注意下MySqlConnection构造参数$connection是个闭包,该闭包值是ConnectionFactory::createPdoResolver()返回值,看下闭包里操作...总结:第一步数据库连接实例化已经走完了,已经拿到了连接实例MySqlConnection,下一步将学习下connect()连接器是如何连接数据库如何编译执行SQL语句得到user_id为1结果值

71131

测试用例(功能用例)——人员管理、资产入库

资产入库”; 2、面包屑导航显示“当前位置:首页>资产入库” 3、列表按照资产入库日期降序(入库日期相同,按照登记时间降序)显示全部资产信息 4、当列表记录超过10条时,列表显示翻页功能 低 通过 ZCGL-ST-SRS011...】按钮有效性验证 资产管理员正确打开“资产入库登记”窗口 无 点击【资产类别】按钮 默认“请选择”,弹出资产类别下拉框 高 通过 ZCGL-ST-SRS011-028 资产入库登记 验证资产类别下拉框不显示禁用资产类别...原资产类别禁用,资产类别显示正确性验证 资产管理员正确打开“修改资产信息”窗口 无 无 资产类别显示“请选择” 低 未通过 ZCGL-ST-SRS011-063 修改资产信息 原供应商禁用,供应商显示正确性验证...-069 修改资产信息 验证资产类别下拉框不显示禁用资产类别 资产管理员正确打开“修改资产信息”窗口 资产类别1(启用),资产类别2(禁用) 无 点击【资产类别】按钮 只显示资产类别1,不显示资产类别...】按钮有效性验证 资产管理员正确打开资产入库管理页面 无 点击【资产类别】按钮 弹出资产类别下拉框,显示所有启用、禁用类别 高 通过 ZCGL-ST-SRS011-102 资产查询 按资产类别(列表中有数据

1.5K10

【机器学习】决策树

其中,如何选择最佳属性是建树关键,决策树一个特征选择指导思想是熵减思想。 常见选择方式有ID3信息增益,C4.5信息增益率,CART基尼指数,最小均方差。...建树 ID3C4.5,CART分类树 输入:训练集,特征集,阈值 输出:决策树 若中所有样本属于同一类,为叶子节点,并将该叶子节点类别标记为,返回上一次递归。...若,即所有的属性都使用完了,为叶子节点,并把该子集中最多一类标记为该叶子节点类别返回上一次递归。否则,3) 进行特征选择。...后剪枝 后剪枝是在决策树建立后以后,自底向上对决策树在验证集上对每一个非叶子节点判断剪枝前剪枝后验证精度,若剪枝后对验证精度有所提高,则进行剪枝。...1 else label_value[label]=1;//如果类别未初始化,则把当前类别下样本数初始化为1 } //统计该数据集上所有样本决策属性以及不同决策属性上样本数 for

63420

机器学习之K近邻(KNN)算法

按照距离递增关系进行排序,选取距离最小K个点。 确定前K个点所在类别的出现频率,返回前K个点中出现频率最高类别作为测试数据预测分类。...更新最近邻:返回叶子节点父节点,检查另一叶节点包含超矩形体是否超球体相交,如果相交就到这个子节点中寻找是否有更近最近邻,有的话就更新最近邻。...2.3KD树预测 根据KD树搜索最近邻方法,我们能够得到第一个最近邻数据点,然后把它置为选。然后忽略置为样本,重新选择最近邻,这样运行K次,就能得到K个最近邻。...然后KD树查找相同,检查兄弟结点,如果目标点到兄弟结点中心距离超过兄弟结点半径与当前上限值之和,那么兄弟结点里不可能存在一个更近点。否则进一步检查位于兄弟结点以下子树。...然后忽略置为样本,重新选择最近邻,这样运行K次,就能得到K个最近邻。如果是KNN分类,根据多数表决法,预测结果为K个最近邻类别中有最多类别类别

1.4K20

如何在矩阵行上显示“其他”【3】切片器动态筛选猫腻

往期推荐 如何在矩阵行上显示“其他”【1】 如何在矩阵行上显示“其他”【2】 正文开始 上一篇文章末尾,我放了一张动图: 当年度切片器变换筛选时,子类别中显示种类和顺序是不相同,但不变是...那么我们基本上可以得出结论了:数据表是由子类别年度组合构成,把每年类别对应销售额放进去,通过筛选年度切片器,达到选择不同年份时显示不同销售额。 我们根据以上思路试着来建立模型。...1.建立子类别年度组合表 使用SUMMARIZE函数将子类别年度组合列出来 子类别表2 = SUMMARIZE('data',data[子类别],'日期表'[年度]) 2.添加sales计算列...子类别表2 = SUMMARIZE('data',data[子类别],'日期表'[年度]) 5.将每年排序值大于10rankx标记为11 其实这一步,如果想简单一点,可以第3步合并到一起,用一个变量返回值来实现...子类别3 = [年度]&"-"&[子类别2] 对于不同年份,每一个列别上都附带着对应年份,因此没有任何一个子类别是重复,每一个子类别都对应着唯一一个rankx,也就是说,我们解决了无法“按列排序

2.5K20

测试用例(功能用例)——资产申购、统计报表

“资产申购登记”窗口 无 点击【资产类别】按钮 默认“请选择”,弹出资产类别下拉框 高 通过 ZCGL-ST-SRS017-016 资产申购登记 验证资产类别下拉框不显示禁用资产类别 资产管理员正确打开...资产管理员正确打开“资产申购登记”窗口 无 点击【申请人】按钮 默认“请选择”,弹出申请人下拉框 高 通过 ZCGL-ST-SRS017-019 资产申购登记 验证申请人下拉框不显示删除员工姓名 资产管理员正确打开...】按钮有效性验证 资产管理员正确打开资产申购管理页面 无 点击【资产类别】按钮 弹出资产类别下拉框,显示所有启用、禁用类别 高 通过 ZCGL-ST-SRS017-063 资产申购查询 按资产类别...:8 无 查看饼状图列表 只统计资产类别1,不统计资产类别2 低 通过 ZCGL-ST-SRS018-012 按资产类别统计 验证按资产类别统计时统计禁用资产类别 资产管理员正确打开按资产类别统计页面...资产类别1:启用 资产类别2:禁用 无 查看饼状图列表 统计资产类别1资产类别2 低 未通过 ZCGL-ST-SRS018-013 按资产类别统计 验证按资产类别统计时不统计已报废资产 资产管理员正确打开按资产类别统计页面

92130

详解中国香港中文大学超大规模分类加速算法 | 论文

图2 类别数量增加时对应计算量显存变化 针对类别数增加时带来计算增长显存增加挑战,本论文提出了一种全新选择性Softmax计算框架,我们称之为“基于动态类别选择Softmax”(Dynamic...图4 选择性Softmax工作流程示意图 To Be or not to be困局 根据上文介绍,选择性Softmax框架一大核心是“活跃类别选择器,如何找到一种高效且准确选择器成为这个计算框架关键...为此,我们引入了一个阈值,每隔一段时间,在验证集合上计算出CP_K(前K概率累加),我们选取类别数K恰好使得算出CP_K超过定义阈值。...从表图1中可以看到,在取得相同性能情况下,哈希森林时间开销比最优选择器或者完整Softmax要小一个数量级;在相同时间消耗下,哈希森林性能远超其它一些算法。...当这些噪声达到无法人工清理规模时,可能会对构建动态层级结构造成很多干扰,使得选择器无法准确区分“活跃类别“噪声类别”等信息,如何在这种情况下改进我们选择性Softmax是一个值得继续探究问题

984100

教程 | 如何通过距离度量学习解决Street-to-Shop问题

但是后来我决定将数据清洗分类器这项工作留在后面,仅仅将干净数据用在测试集验证集中。 第二个问题是,一些商品有好几个卖家。这些卖家有时候甚至用相同图像(经过轻微编辑)。那么如何处理这个问题呢?...最简单方法就是对数据不做任何处理,使用一个鲁棒距离度量学习算法。但是这会影响到验证,因为在这种情况下,我们在验证数据训练数据中有相同商品。因此这就造成了数据泄露。...但是如何选择元组 (a, p, n) 呢?我们可以随机选择一个 triplet,但是这样会导致以下问题。首先,存在 N³种可能 triplet。...如果在 K 个最相似的图像中有对应卖家数据,我们就返回 1,否则就返回 0。现在我们需要为验证集中每一次查询返回这么一个结果,然后找到每次查询平均得分。这就是 R@K。...正如我之前讲到,我从噪声图像中清洗了一部分用户图像。所以我在两个验证集上衡量了一下模型质量:完整验证集只包含干净数据验证集。 ?

81280

FAIR 开放大规模细粒度词汇级标记数据集 LVIS,连披萨里菠萝粒都能完整标注

我们选择类似与 COCO 风格实例分段评测基准,并且使用了相同风格平均精度(AP)度量标准。...虽然 COCO 任务指标连续性降低了数据集设计难度,但这个任务选择中依旧存在着直接技术挑战:当一个物体可以合理地用多个类别标记时,我们如何公平地评估检测器性能?...解决这些挑战基本设计选择是构建联合数据集:由大量较小组成数据集联合形成单个数据集,每个数据集看起来与单个类别的传统目标检测数据集完全相同。...像 PASCAL VOC COCO 这样数据集使用手动选择成对不相交类别,例如:当标注汽车时,如果检测到目标是盆栽植物或沙发,则不会出现错误。...在评估期间,我们将所有类别视为相同;我们对层次关系没有做任何特殊处理。为了得到最佳表现,对于每个检测到物体 o,检测器应输出最具体正确类别以及所有更一般类别,例如:独木舟应标记为独木舟船。

69320

数据分析入门系列教程-KNN原理

何为交叉验证呢,就是把训练集进一步分成训练数据(Training Data)验证数据(Validation Data),在训练数据上取不同 K 值进行模型训练,然后在验证数据上做验证,最终选择验证数据里最好...现在,我们先把总样本数据分成训练集测试集两部分,然后再把训练集分出一部分作为验证集。这样,在验证集中表现比较好模型,就可以拿到测试集中做测试了。...到现在,我们已经知道了 KNN 原理,还清楚了该如何选择 K 取值,那么还有最后一个问题,待分类元素分类元素之间距离该如何计算呢?...KNN 算法有几点是非常关键,比如 K 值选择,通常通过交叉验证方式来选择。又比如最近邻距离计算,最常用计算距离方式就是欧式距离。当然不同场景,使用距离计算方式也不尽相同。...练习题 想一想,应该怎样通过交叉验证方式来选择 iris 数据集例子中 K 值?

84530

​2023年八大热门编程语言,你技能在榜上吗?

如果你所掌握编程技能在市场中属需求量大那类,自然不必担心找不着工作;反之,你就需要好好考虑下自己未来职业发展路线了,是选择转行,还是学习新编程语言继续在编程行业混饭吃。...PHP主要应用于web(网页)开发领域,常与Laravel或Wordpress等框架进行搭配使用。图片找到职位:288K(约占 9%)关键词:PHP,Laravel,Wordpress。...6、C/C++图片C语言自发布以来历经半个世纪,其衍生语言C++(最初名为“ C with Classes ”)也诞生37年。...多家顶尖企业包括UberTwitch,都在使用Go语言。图片找到职位:58K(约占 2%)关键词:Go这项研究是如何进行?...然而,如果一个工作标题是“React开发人员”,我们就会把这个工作归入JavaScript/TypeScript类别,同样,如果标题是“Laravel开发人员”,我们就会把这个工作归入PHP类别

58140

自动化数据引擎 AIDE | 自动识别问题、自动标注改进模型,不在依赖大量人工数据标注!

此外,半监督学习主动学习都假设标记 未标注 数据来自相同分布 ,并且共享相同标签空间。但是,当新类别出现时,这一假设不再成立,不可避免地导致标签空间变化。...为了解决这个问题,作者从现有的自我训练策略中获得灵感,并包含了训练过已知类别的伪标签。因此,作者现有的检测器用新型类别已知类别的伪标签进行更新。...评估 由于作者AI辅助开发环境(AIDE)为自动驾驶视觉(AV)系统自动化了整个数据策展、模型训练验证过程,作者对于作者引擎如何在图像搜索标注成本与新目标检测性能之间取得平衡感兴趣。...作者为此目的使用提示模板如图9所示。此外,作者在附录B中详细介绍了由验证触发训练过程。在执行由验证触发训练时,作者在模型更新器中持续训练使用了相同训练模型超参数。...对于这两种AL Baseline ,作者使用它们来验证10张图像,这与作者主论文第4.3.4节所做相同。这两个AL Baseline 在新类别上分别只达到了13.1%12.7%AP。

25410
领券