Thinkphp入门 二 (46),thinkphp入门46
Thinkphp入门 二 (46),thinkphp入门46
【空操作处理】
看下列图:
用户访问一个不存在的操作—》解决:给每个控制器都定义个_empty()方法来处理
第二个解决方法:定义一个空操作
【空模块处理】
我们使用一个类,但是现在这个类还没有被include进来。
我们可以通过自动加载机制处理__autoload(),如果这个自动加载机制也没有找到这个类,就会报错。
即是请求一个空模块
解决一:定义一个空的控制器、空模块
解决方法二:
【给应用增加函数库文件】
在Common文件夹里面,便是放入我们函数库文件的地方
【模块分组】
1. 控制器进行分组设置
2. 视图模板需要分组
3. 配置变量需要分组
4. 做配置config.php
【前置操作、后置操作】
控制器里边的方法在被调用的时候,在调用之前、或调用之后可以做一些额外的工作,就称之为前置操作、后置操作 当我们请求这个网址:http://网址/index.php/Admin/Goods/zhanshi,在方法存在的情况下,这个动作在哪发生的,App.class.php 的exec()方法里边 一个类里边有许多方法,都需要前置和后置操作,应该如何解决?
解决: 【跨模块调用】
实例化一个不存在的类,会通过__autoload()自动加载机制。 tp框架的__autoload()在哪?在Think.class.php 通过A()方法实例化控制器对象 A(‘模块控制器’) 例如:A(‘Goods’) A(‘分组/控制器’) 例如:A(‘home/Ucenter’); A(‘项目://分组/控制器’) 例如:A(‘shop://home/Ucenter’); A()方法里边有嵌套调用import()方法,该方法帮助我们获得对应的控制器其,并require引入。A()方法顺便直接new 实例化对象 R(“项目://分组/控制器/操作”)方法 是把控制器的引入、实例化对象、方法的调用都给继承好了。 R(‘模块控制器/操作’) 例如:A(‘Goods’) R(‘分组/控制器/操作’) 例如:A(‘home/Ucenter/members’); R(‘项目://分组/控制器/操作’) 例如:A(‘shop://home/Ucenter/members’); R()方法里边调用A()方法 A()方法里边调用import()方法 R()方法使用
A()方法使用

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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.

1. Zuerst klicken wir mit der rechten Maustaste auf die leere Stelle der Taskleiste und wählen die Option [Task-Manager] oder klicken mit der rechten Maustaste auf das Startlogo und wählen dann die Option [Task-Manager]. 2. In der geöffneten Task-Manager-Oberfläche klicken wir ganz rechts auf die Registerkarte [Dienste]. 3. Klicken Sie in der geöffneten Registerkarte [Dienst] unten auf die Option [Dienst öffnen]. 4. Klicken Sie im sich öffnenden Fenster [Dienste] mit der rechten Maustaste auf den Dienst [InternetConnectionSharing(ICS)] und wählen Sie dann die Option [Eigenschaften]. 5. Ändern Sie im sich öffnenden Eigenschaftenfenster die Option „Öffnen mit“ in „Deaktiviert“, klicken Sie auf „Übernehmen“ und dann auf „OK“. 6. Klicken Sie auf das Startlogo, dann auf die Schaltfläche zum Herunterfahren, wählen Sie [Neustart] und schließen Sie den Neustart des Computers ab.

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

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

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.

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
