重载和类的自动加载_PHP教程
PHP4中已经有了重载的语法来建立对于外部对象模型的映射,就像Java和COM那样. PHP5带来了强大的面向对象重载,允许程序员建立自定义的行为来访问属性和调用方法.
重载可以通过__get, __set, and __call几个特殊方法来进行. 当Zend引擎试图访问一个成员并没有找到时,PHP将会调用这些方法.
在例图1中,__get和__set代替所有对属性变量数组的访问. 如果必要,你可以实现任何类型你想要的过滤. 例如,脚本可以禁止设置属性值, 在开始时用一定的前缀或包含一定类型的值.
__call方法说明了你如何调用未经定义的方法. 你调用未定义方法时,方法名和方法接收的参数将会传给__call方法, PHP传递__call的值返回给未定义的方法.
User-level overloading
<?php class Overloader { private $properties = array(); function __get($property_name) { if(isset($this->properties[$property_name])) { return($this->properties[$property_name]); } else { return(NULL); } } function __set($property_name, $value) { $this->properties[$property_name] = $value; } function __call($function_name, $args) { print("Invoking $function_name()<br>n"); print("Arguments: "); print_r($args); return(TRUE); } } $o = new Overloader(); //invoke __set() 给一个不存在的属性变量赋值,激活__set() $o->dynaProp = "Dynamic Content"; //invoke __get() 激活__get() print($o->dynaProp . "<br>n"); //invoke __call() 激活__call() $o->dynaMethod("Leon", "Zeev"); ?> Nach dem Login kopieren |
类的自动加载
当你尝试使用一个未定义的类时,PHP会报告一个致命错误. 解决方法就是添加一个类,可以用include包含一个文件. 毕竟你知道要用到哪个类. 但是,PHP提供了类的自动加载功能, 这可以节省编程的时间. 当你尝试使用一个PHP没有组织到的类, 它会寻找一个__autoload的全局函数. 如果存在这个函数,PHP会用一个参数来调用它,参数即类的名称.
例子图2说明了__autoload是如何使用的. 它假设当前目录下每个文件对应一个类. 当脚本尝试来产生一个类User的实例,PHP会执行__autoload. 脚本假设class_User.php中定义有User类.. 不管调用时是大写还是小写,PHP将返回名称的小写.
Class autoloading
<?php //define autoload function function __autoload($class) { include("class_" . ucfirst($class) . ".php"); } //use a class that must be autoloaded $u = new User; $u->name = "Leon"; $u->printName(); ?> Nach dem Login kopieren |

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Stellen Sie sich ein Modell der künstlichen Intelligenz vor, das nicht nur die Fähigkeit besitzt, die traditionelle Datenverarbeitung zu übertreffen, sondern auch eine effizientere Leistung zu geringeren Kosten erzielt. Dies ist keine Science-Fiction, DeepSeek-V2[1], das weltweit leistungsstärkste Open-Source-MoE-Modell, ist da. DeepSeek-V2 ist ein leistungsstarkes MoE-Sprachmodell (Mix of Experts) mit den Merkmalen eines wirtschaftlichen Trainings und einer effizienten Inferenz. Es besteht aus 236B Parametern, von denen 21B zur Aktivierung jedes Markers verwendet werden. Im Vergleich zu DeepSeek67B bietet DeepSeek-V2 eine stärkere Leistung, spart gleichzeitig 42,5 % der Trainingskosten, reduziert den KV-Cache um 93,3 % und erhöht den maximalen Generierungsdurchsatz auf das 5,76-fache. DeepSeek ist ein Unternehmen, das sich mit allgemeiner künstlicher Intelligenz beschäftigt

Boston Dynamics Atlas tritt offiziell in die Ära der Elektroroboter ein! Gestern hat sich der hydraulische Atlas einfach „unter Tränen“ von der Bühne der Geschichte zurückgezogen. Heute gab Boston Dynamics bekannt, dass der elektrische Atlas im Einsatz ist. Es scheint, dass Boston Dynamics im Bereich kommerzieller humanoider Roboter entschlossen ist, mit Tesla zu konkurrieren. Nach der Veröffentlichung des neuen Videos wurde es innerhalb von nur zehn Stunden bereits von mehr als einer Million Menschen angesehen. Die alten Leute gehen und neue Rollen entstehen. Das ist eine historische Notwendigkeit. Es besteht kein Zweifel, dass dieses Jahr das explosive Jahr der humanoiden Roboter ist. Netizens kommentierten: Die Weiterentwicklung der Roboter hat dazu geführt, dass die diesjährige Eröffnungsfeier wie Menschen aussieht, und der Freiheitsgrad ist weitaus größer als der von Menschen. Aber ist das wirklich kein Horrorfilm? Zu Beginn des Videos liegt Atlas ruhig auf dem Boden, scheinbar auf dem Rücken. Was folgt, ist atemberaubend

Anfang dieses Monats schlugen Forscher des MIT und anderer Institutionen eine vielversprechende Alternative zu MLP vor – KAN. KAN übertrifft MLP in Bezug auf Genauigkeit und Interpretierbarkeit. Und es kann MLP, das mit einer größeren Anzahl von Parametern ausgeführt wird, mit einer sehr kleinen Anzahl von Parametern übertreffen. Beispielsweise gaben die Autoren an, dass sie KAN nutzten, um die Ergebnisse von DeepMind mit einem kleineren Netzwerk und einem höheren Automatisierungsgrad zu reproduzieren. Konkret verfügt DeepMinds MLP über etwa 300.000 Parameter, während KAN nur etwa 200 Parameter hat. KAN hat eine starke mathematische Grundlage wie MLP und basiert auf dem universellen Approximationssatz, während KAN auf dem Kolmogorov-Arnold-Darstellungssatz basiert. Wie in der folgenden Abbildung gezeigt, hat KAN

Das neueste Video von Teslas Roboter Optimus ist veröffentlicht und er kann bereits in der Fabrik arbeiten. Bei normaler Geschwindigkeit sortiert es Batterien (Teslas 4680-Batterien) so: Der Beamte hat auch veröffentlicht, wie es bei 20-facher Geschwindigkeit aussieht – auf einer kleinen „Workstation“, pflücken und pflücken und pflücken: Dieses Mal wird es freigegeben. Eines der Highlights Der Vorteil des Videos besteht darin, dass Optimus diese Arbeit in der Fabrik völlig autonom und ohne menschliches Eingreifen während des gesamten Prozesses erledigt. Und aus Sicht von Optimus kann es auch die krumme Batterie aufnehmen und platzieren, wobei der Schwerpunkt auf der automatischen Fehlerkorrektur liegt: In Bezug auf die Hand von Optimus gab der NVIDIA-Wissenschaftler Jim Fan eine hohe Bewertung ab: Die Hand von Optimus ist der fünffingrige Roboter der Welt am geschicktesten. Seine Hände sind nicht nur taktil

Die Zielerkennung ist ein relativ ausgereiftes Problem in autonomen Fahrsystemen, wobei die Fußgängererkennung einer der ersten Algorithmen ist, die eingesetzt werden. In den meisten Arbeiten wurde eine sehr umfassende Recherche durchgeführt. Die Entfernungswahrnehmung mithilfe von Fischaugenkameras für die Rundumsicht ist jedoch relativ wenig untersucht. Aufgrund der großen radialen Verzerrung ist es schwierig, die standardmäßige Bounding-Box-Darstellung in Fischaugenkameras zu implementieren. Um die obige Beschreibung zu vereinfachen, untersuchen wir erweiterte Begrenzungsrahmen-, Ellipsen- und allgemeine Polygondesigns in Polar-/Winkeldarstellungen und definieren eine mIOU-Metrik für die Instanzsegmentierung, um diese Darstellungen zu analysieren. Das vorgeschlagene Modell „fisheyeDetNet“ mit polygonaler Form übertrifft andere Modelle und erreicht gleichzeitig 49,5 % mAP auf dem Valeo-Fisheye-Kameradatensatz für autonomes Fahren

FP8 und die geringere Gleitkomma-Quantifizierungsgenauigkeit sind nicht länger das „Patent“ von H100! Lao Huang wollte, dass jeder INT8/INT4 nutzt, und das Microsoft DeepSpeed-Team begann, FP6 auf A100 ohne offizielle Unterstützung von NVIDIA auszuführen. Testergebnisse zeigen, dass die FP6-Quantisierung der neuen Methode TC-FPx auf A100 nahe an INT4 liegt oder gelegentlich schneller als diese ist und eine höhere Genauigkeit aufweist als letztere. Darüber hinaus gibt es eine durchgängige Unterstützung großer Modelle, die als Open-Source-Lösung bereitgestellt und in Deep-Learning-Inferenz-Frameworks wie DeepSpeed integriert wurde. Dieses Ergebnis wirkt sich auch unmittelbar auf die Beschleunigung großer Modelle aus – in diesem Rahmen ist der Durchsatz bei Verwendung einer einzelnen Karte zum Ausführen von Llama 2,65-mal höher als der von Doppelkarten. eins

Projektlink vorne geschrieben: https://nianticlabs.github.io/mickey/ Anhand zweier Bilder kann die Kameraposition zwischen ihnen geschätzt werden, indem die Korrespondenz zwischen den Bildern hergestellt wird. Normalerweise handelt es sich bei diesen Entsprechungen um 2D-zu-2D-Entsprechungen, und unsere geschätzten Posen sind maßstabsunabhängig. Einige Anwendungen, wie z. B. Instant Augmented Reality jederzeit und überall, erfordern eine Posenschätzung von Skalenmetriken und sind daher auf externe Tiefenschätzer angewiesen, um die Skalierung wiederherzustellen. In diesem Artikel wird MicKey vorgeschlagen, ein Keypoint-Matching-Prozess, mit dem metrische Korrespondenzen im 3D-Kameraraum vorhergesagt werden können. Durch das Erlernen des 3D-Koordinatenabgleichs zwischen Bildern können wir auf metrische Relativwerte schließen

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.
