WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Laravel Pdf Loadview не работает в производстве

Я использую ларавель версии 5.8.

Я пытаюсь создать PDF-файл, он отлично работает на моем локальном компьютере, когда я запускаю его в производство, он возвращает сообщение об ошибке

Temporary files directory "/app/../temp//mpdf" is not writable

Вот мой код

            $pdf = PDF::loadView('participants.test', array('participantdata' => $participantdata,'muscle' => $muscle,'visceral' => $visceral,'moderatemin' => $moderatemin,'vigourousmin' => $vigourousmin,'report_health' => $report_health,'report_heart' => $report_heart,'report_cholestrol' => $report_cholestrol,'report_renal' => $report_renal,'report_diabetes' => $report_diabetes,'report_hypertension' => $report_hypertension,'report_stroke' => $report_stroke,'report_cancer' => $report_cancer,'participant' => $participant,'screening_id' => $screening_id,'stations' => $stations,'height' => $height,'weight' => $weight,'bmi' => $bmi,'smokenow' => $smokenow,'smokepast' => $smokepast,'alcohol' => $alcohol,'fruit_intake' => $fruit_intake,'vegetable' => $vegetable,'waist' => $waist,'fat' => $fat,'diabetes' => $diabetes,'activitylevel' => $activitylevel) );

Может ли кто-нибудь помочь мне с этими

Спасибо,

22.04.2021


Новые материалы

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: [email protected]