thinkphp基础入门(2),thinkphp基础入门
thinkphp基础入门(2),thinkphp基础入门
第一节介绍了thinkphp基本路径问题,第二节将介绍thinkphp的常见用法(M层跟V层)
我们先在Controller层新建个IndexController.class.php(新建文件的格式为xxxController.class.php,建议首字母大写)其他写法,框架将不识别为控制器文件
新建个index函数
<span><?<span>php namespace Home\Controller; </span><span>use</span><span> Think\Controller; </span><span>class</span> IndexController <span>extends</span><span> Controller { </span><span>public</span> <span>function</span><span> index(){ </span><span>$this</span>->assign('variable',"输出变量到模板中"); <span>//</span><span>assign的作用是将控制器的变量输出到V层</span> <span>$this</span>->display();<span>//</span><span>assign完后一定要display一下才能输出到模板中</span> }</span>
<span> </span>
<span>然后我们在View文件夹中新增个Index文件夹(名称要与控制器名称一致,比如AaaController的控制器就要新建个Aaa文件夹)<span>,在Index里面新建个index.html文件(这名字要与Index控制器中display的函数名一致),输入以下代码:<br /></span></span>
<span><span><!</span><span>DOCTYPE html</span><span>></span> <span><</span><span>html </span><span>lang</span><span>="en"</span><span>></span> <span><</span><span>head</span><span>></span> <span><</span><span>meta </span><span>charset</span><span>="UTF-8"</span><span>></span> <span><</span><span>title</span><span>></span>Document<span></</span><span>title</span><span>></span> <span></</span><span>head</span><span>></span> <span><</span><span>body</span><span>></span><span> {$variable} </span><span></</span><span>body</span><span>></span> <span></</span><span>html</span><span>></span></span>
<span> </span>
<span> {$xxx} 这可以输出controller中assign的变量,这时我们在url输入http://localhost/你的文件夹名/index.php?m=Home&c=Index&a=index,将会出现“输出变量到模板”这几个字,这样就实现了输出变量到模板中。这个非常常用!!<br /><br />然后第二个常用的地方就是U函数,I函数 这里不多说了 详见api文档<br /><br />没有display函数的都是不会渲染到模板上的,可以用于操作逻辑,然后如果ajax中请求一个地址,这个请求地址为控制器某个函数(体现在url的a参数上),其他操作跟纯生的php编程差不多了。</span>
<span> </span>
<span><em id="__mceDel"> </em></span>

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Diffusion kann nicht nur besser imitieren, sondern auch „erschaffen“. Das Diffusionsmodell (DiffusionModel) ist ein Bilderzeugungsmodell. Im Vergleich zu bekannten Algorithmen wie GAN und VAE im Bereich der KI verfolgt das Diffusionsmodell einen anderen Ansatz. Seine Hauptidee besteht darin, dem Bild zunächst Rauschen hinzuzufügen und es dann schrittweise zu entrauschen. Das Entrauschen und Wiederherstellen des Originalbilds ist der Kernbestandteil des Algorithmus. Der endgültige Algorithmus ist in der Lage, aus einem zufälligen verrauschten Bild ein Bild zu erzeugen. In den letzten Jahren hat das phänomenale Wachstum der generativen KI viele spannende Anwendungen in der Text-zu-Bild-Generierung, Videogenerierung und mehr ermöglicht. Das Grundprinzip dieser generativen Werkzeuge ist das Konzept der Diffusion, ein spezieller Sampling-Mechanismus, der die Einschränkungen bisheriger Methoden überwindet.

Kimi: In nur einem Satz, in nur zehn Sekunden ist ein PPT fertig. PPT ist so nervig! Um ein Meeting abzuhalten, benötigen Sie einen PPT; um einen wöchentlichen Bericht zu schreiben, müssen Sie einen PPT vorlegen, auch wenn Sie jemanden des Betrugs beschuldigen PPT. Das College ähnelt eher dem Studium eines PPT-Hauptfachs. Man schaut sich PPT im Unterricht an und macht PPT nach dem Unterricht. Als Dennis Austin vor 37 Jahren PPT erfand, hatte er vielleicht nicht damit gerechnet, dass PPT eines Tages so weit verbreitet sein würde. Wenn wir über unsere harte Erfahrung bei der Erstellung von PPT sprechen, treiben uns Tränen in die Augen. „Es dauerte drei Monate, ein PPT mit mehr als 20 Seiten zu erstellen, und ich habe es Dutzende Male überarbeitet. Als ich das PPT sah, musste ich mich übergeben.“ war PPT.“ Wenn Sie ein spontanes Meeting haben, sollten Sie es tun

Um das ThinkPHP-Projekt auszuführen, müssen Sie: Composer installieren, das Projektverzeichnis aufrufen und http://localhost:8000 aufrufen.

ThinkPHP verfügt über mehrere Versionen, die für verschiedene PHP-Versionen entwickelt wurden. Zu den Hauptversionen gehören 3.2, 5.0, 5.1 und 6.0, während Nebenversionen dazu dienen, Fehler zu beheben und neue Funktionen bereitzustellen. Die neueste stabile Version ist ThinkPHP 6.0.16. Berücksichtigen Sie bei der Auswahl einer Version die PHP-Version, die Funktionsanforderungen und den Community-Support. Für optimale Leistung und Support wird empfohlen, die neueste stabile Version zu verwenden.

Am frühen Morgen des 20. Juni (Pekinger Zeit) gab CVPR2024, die wichtigste internationale Computer-Vision-Konferenz in Seattle, offiziell die besten Beiträge und andere Auszeichnungen bekannt. In diesem Jahr wurden insgesamt 10 Arbeiten ausgezeichnet, darunter zwei beste Arbeiten und zwei beste studentische Arbeiten. Darüber hinaus gab es zwei Nominierungen für die beste Arbeit und vier Nominierungen für die beste studentische Arbeit. Die Top-Konferenz im Bereich Computer Vision (CV) ist die CVPR, die jedes Jahr zahlreiche Forschungseinrichtungen und Universitäten anzieht. Laut Statistik wurden in diesem Jahr insgesamt 11.532 Arbeiten eingereicht, von denen 2.719 angenommen wurden, was einer Annahmequote von 23,6 % entspricht. Laut der statistischen Analyse der CVPR2024-Daten des Georgia Institute of Technology befassen sich die meisten Arbeiten aus Sicht der Forschungsthemen mit der Bild- und Videosynthese und -generierung (Imageandvideosyn

Schritte zum lokalen Ausführen von ThinkPHP Framework: Laden Sie ThinkPHP Framework herunter und entpacken Sie es in ein lokales Verzeichnis. Erstellen Sie einen virtuellen Host (optional), der auf das ThinkPHP-Stammverzeichnis verweist. Konfigurieren Sie Datenbankverbindungsparameter. Starten Sie den Webserver. Initialisieren Sie die ThinkPHP-Anwendung. Greifen Sie auf die URL der ThinkPHP-Anwendung zu und führen Sie sie aus.

Wir wissen, dass LLM auf großen Computerclustern unter Verwendung umfangreicher Daten trainiert wird. Auf dieser Website wurden viele Methoden und Technologien vorgestellt, die den LLM-Trainingsprozess unterstützen und verbessern. Was wir heute teilen möchten, ist ein Artikel, der tief in die zugrunde liegende Technologie eintaucht und vorstellt, wie man einen Haufen „Bare-Metals“ ohne Betriebssystem in einen Computercluster für das LLM-Training verwandelt. Dieser Artikel stammt von Imbue, einem KI-Startup, das allgemeine Intelligenz durch das Verständnis der Denkweise von Maschinen erreichen möchte. Natürlich ist es kein einfacher Prozess, einen Haufen „Bare Metal“ ohne Betriebssystem in einen Computercluster für das Training von LLM zu verwandeln, aber Imbue hat schließlich erfolgreich ein LLM mit 70 Milliarden Parametern trainiert der Prozess akkumuliert

Herausgeber des Machine Power Report: Yang Wen Die Welle der künstlichen Intelligenz, repräsentiert durch große Modelle und AIGC, hat unsere Lebens- und Arbeitsweise still und leise verändert, aber die meisten Menschen wissen immer noch nicht, wie sie sie nutzen sollen. Aus diesem Grund haben wir die Kolumne „KI im Einsatz“ ins Leben gerufen, um detailliert vorzustellen, wie KI durch intuitive, interessante und prägnante Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz genutzt werden kann, und um das Denken aller anzuregen. Wir heißen Leser auch willkommen, innovative, praktische Anwendungsfälle einzureichen. Videolink: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Vor kurzem wurde der Lebens-Vlog eines allein lebenden Mädchens auf Xiaohongshu populär. Eine Animation im Illustrationsstil, gepaart mit ein paar heilenden Worten, kann in nur wenigen Tagen leicht erlernt werden.
