Laravel 5框架学习之模型、控制器、视图基础流程,laravel框架_PHP教程
Laravel 5框架学习之模型、控制器、视图基础流程,laravel框架
添加路由
复制代码 代码如下:
Route::get('artiles', 'ArticlesController@index');
创建控制器
复制代码 代码如下:
php artisan make:controller ArticlesController --plain
修改控制器
<?php namespace App\Http\Controllers; use App\Article; use App\Http\Requests; use App\Http\Controllers\Controller; use Illuminate\Http\Request; class ArticlesController extends Controller { public function index() { $articles = Article::all(); return $articles; } }
可以在浏览器中看到返回的 JSON 结果,cool!
修改控制器,返回视图
public function index() { $articles = Article::all(); return view('articles.index', compact('articles')); }
创建视图
@extends('layout') @section('content') <h1 id="Articles">Articles</h1> @foreach($articles as $article) <article> <h2 id="article-title">{{$article->title}}</h2> <div class="body">{{$article->body}}</div> </article> @endforeach @stop
浏览结果,COOL!!!!
显示单个文章
添加显示详细信息的路由
复制代码 代码如下:
Route::get('articles/{id}', 'ArticlesController@show');
其中,{id} 是参数,表示要显示的文章的 id,修改控制器:
public function show($id) { $article = Article::find($id); //若果找不到文章 if (is_null($article)) { //生产环境 APP_DEBUG=false abort(404); } return view('articles.show', compact('article')); }
laravel 提供了更加方便的功能,修改控制器:
public function show($id) { $article = Article::findOrFail($id); return view('articles.show', compact('article')); }
It's cool.
新建视图
@extends('layout') @section('content') <h1 id="article-title">{{$article->title}}</h1> <article> {{$article->body}} </article> @stop
在浏览器中尝试访问:/articles/1 /articles/2
修改index视图
@extends('layout') @section('content') <h1 id="Articles">Articles</h1> <hr/> @foreach($articles as $article) <article> <h2> {{--这种方式可以--}} <a href="/articles/{{$article->id}}">{{$article->title}}</a> {{--这种方式更加灵活,不限制路径--}}<br> <a href="{{action('ArticlesController@show', [$article->id])}}">{{$article->title}}</a> {{--还可以使用--}}<br> <a href="{{url('/articles', $article->id)}}">{{$article->title}}</a> </h2> <div class="body">{{$article->body}}</div> </article> @endforeach @stop
以上所述就是本文的全部内容了,希望能够对大家学习Laravel5框架有所帮助。

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An der Spitze der Softwaretechnologie kündigte die Gruppe von UIUC Zhang Lingming zusammen mit Forschern der BigCode-Organisation kürzlich das StarCoder2-15B-Instruct-Großcodemodell an. Diese innovative Errungenschaft erzielte einen bedeutenden Durchbruch bei Codegenerierungsaufgaben, übertraf erfolgreich CodeLlama-70B-Instruct und erreichte die Spitze der Codegenerierungsleistungsliste. Die Einzigartigkeit von StarCoder2-15B-Instruct liegt in seiner reinen Selbstausrichtungsstrategie. Der gesamte Trainingsprozess ist offen, transparent und völlig autonom und kontrollierbar. Das Modell generiert über StarCoder2-15B Tausende von Anweisungen als Reaktion auf die Feinabstimmung des StarCoder-15B-Basismodells, ohne auf teure manuelle Annotationen angewiesen zu sein.

Die Wahl des PHP-Frameworks hängt von den Projektanforderungen und Entwicklerfähigkeiten ab: Laravel: reich an Funktionen und aktiver Community, weist jedoch eine steile Lernkurve und einen hohen Leistungsaufwand auf. CodeIgniter: Leicht und einfach zu erweitern, verfügt jedoch über eingeschränkte Funktionalität und weniger Dokumentation. Symfony: Modulare, starke Community, aber komplexe Leistungsprobleme. ZendFramework: für Unternehmen geeignet, stabil und zuverlässig, aber umfangreich und teuer in der Lizenzierung. Schlank: Mikro-Framework, schnell, aber mit eingeschränkter Funktionalität und einer steilen Lernkurve.

1. Einleitung In den letzten Jahren haben sich YOLOs aufgrund ihres effektiven Gleichgewichts zwischen Rechenkosten und Erkennungsleistung zum vorherrschenden Paradigma im Bereich der Echtzeit-Objekterkennung entwickelt. Forscher haben das Architekturdesign, die Optimierungsziele, Datenerweiterungsstrategien usw. von YOLO untersucht und erhebliche Fortschritte erzielt. Gleichzeitig behindert die Verwendung von Non-Maximum Suppression (NMS) bei der Nachbearbeitung die End-to-End-Bereitstellung von YOLO und wirkt sich negativ auf die Inferenzlatenz aus. In YOLOs fehlt dem Design verschiedener Komponenten eine umfassende und gründliche Prüfung, was zu erheblicher Rechenredundanz führt und die Fähigkeiten des Modells einschränkt. Es bietet eine suboptimale Effizienz und ein relativ großes Potenzial zur Leistungsverbesserung. Ziel dieser Arbeit ist es, die Leistungseffizienzgrenze von YOLO sowohl in der Nachbearbeitung als auch in der Modellarchitektur weiter zu verbessern. zu diesem Zweck

Es gibt Unterschiede in der Leistung von PHP-Frameworks in verschiedenen Entwicklungsumgebungen. Entwicklungsumgebungen (z. B. lokale Apache-Server) leiden aufgrund von Faktoren wie einer geringeren lokalen Serverleistung und Debugging-Tools unter einer geringeren Framework-Leistung. Im Gegensatz dazu ermöglicht eine Produktionsumgebung (z. B. ein voll funktionsfähiger Produktionsserver) mit leistungsstärkeren Servern und optimierten Konfigurationen eine deutlich bessere Leistung des Frameworks.

Die Benchmark-Zielerkennungssysteme der YOLO-Serie haben erneut ein großes Upgrade erhalten. Seit der Veröffentlichung von YOLOv9 im Februar dieses Jahres wurde der Staffelstab der YOLO-Reihe (YouOnlyLookOnce) in die Hände von Forschern der Tsinghua-Universität übergeben. Letztes Wochenende erregte die Nachricht vom Start von YOLOv10 die Aufmerksamkeit der KI-Community. Es gilt als bahnbrechendes Framework im Bereich Computer Vision und ist für seine End-to-End-Objekterkennungsfunktionen in Echtzeit bekannt. Es führt das Erbe der YOLO-Serie fort und bietet eine leistungsstarke Lösung, die Effizienz und Genauigkeit vereint. Papieradresse: https://arxiv.org/pdf/2405.14458 Projektadresse: https://github.com/THU-MIG/yo

Vorteile der Kombination des PHP-Frameworks mit Microservices: Skalierbarkeit: Einfaches Erweitern der Anwendung, Hinzufügen neuer Funktionen oder Bewältigung höherer Lasten. Flexibilität: Microservices werden unabhängig voneinander bereitgestellt und gewartet, was die Durchführung von Änderungen und Aktualisierungen erleichtert. Hohe Verfügbarkeit: Der Ausfall eines Microservices hat keine Auswirkungen auf andere Teile und sorgt so für eine höhere Verfügbarkeit. Praxisbeispiel: Bereitstellung von Microservices mit Laravel und Kubernetes Schritte: Erstellen Sie ein Laravel-Projekt. Definieren Sie einen Microservice-Controller. Erstellen Sie eine Docker-Datei. Erstellen Sie ein Kubernetes-Manifest. Stellen Sie Microservices bereit. Testen Sie Microservices.

Im Februar dieses Jahres brachte Google das multimodale Großmodell Gemini 1.5 auf den Markt, das durch technische und Infrastrukturoptimierung, MoE-Architektur und andere Strategien die Leistung und Geschwindigkeit erheblich verbesserte. Mit längerem Kontext, stärkeren Argumentationsfähigkeiten und besserem Umgang mit modalübergreifenden Inhalten. Diesen Freitag hat Google DeepMind offiziell den technischen Bericht zu Gemini 1.5 veröffentlicht, der die Flash-Version und andere aktuelle Upgrades behandelt. Das Dokument ist 153 Seiten lang. Link zum technischen Bericht: https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_v1_5_report.pdf In diesem Bericht stellt Google Gemini1 vor

Oben geschrieben und das persönliche Verständnis des Autors: Mit der Entwicklung und den Durchbrüchen der Deep-Learning-Technologie haben kürzlich groß angelegte Grundlagenmodelle (Foundation Models) bedeutende Ergebnisse in den Bereichen natürlicher Sprachverarbeitung und Computer Vision erzielt. Große Entwicklungsperspektiven bietet auch die Anwendung von Basismodellen beim autonomen Fahren, die das Verständnis und die Argumentation von Szenarien verbessern können. Durch Vortraining mit umfangreichen Sprach- und visuellen Daten kann das Basismodell verschiedene Elemente in autonomen Fahrszenarien verstehen und interpretieren und Schlussfolgerungen ziehen, indem es Sprach- und Aktionsbefehle für die Entscheidungsfindung und Planung im Fahrbetrieb bereitstellt. Das Basismodell kann durch Datenergänzung mit einem Verständnis des Fahrszenarios ergänzt werden, um jene seltenen realisierbaren Merkmale in Long-Tail-Verteilungen bereitzustellen, die bei routinemäßigem Fahren und bei der Datenerfassung unwahrscheinlich anzutreffen sind.
