Eine Einführung in das Routing im Laravel-Framework
Ich habe mich schließlich entschieden, ein weiteres Schwergewichts-Framework zu erlernen. Die erste Wahl ist natürlich das eleganteste Webentwicklungs-Framework – Laravel.
Um mit dem Framework zu beginnen, müssen Sie zunächst seine Routing-Regeln verstehen: Zuvor erforderlich, Im Folgenden sind einige gängige grundlegende Routing-Regeln in Laravel aufgeführt
//基础路由 //GET Route::get('basic',function (){ return 'Im,GET'; });
//POST Route::post('basic2',function (){ return 'Im,Post'; });
//多请求路由(两种方式:match & any match:需指定请求方式 any:无需指定) Route::match(['get','post'],'match',function (){ return 'Im,match'; });
Route::any('any',function (){ return 'Im,any'; });
// 路由参数 Route::get('user/{id}',function ($id){ return 'User-id-'.$id; });
//可选值 Route::get('user/{name?}',function ($name = null){ return 'User-name-'.$name; });
//默认值 Route::get('user/{name?}',function ($name = 'koala'){ return 'User-name-'.$name; });
//加入正则表达式 Route::get('user/{name?}',function ($name = 'koala'){ return 'User-name-'.$name; })->where('name','[A-Za-z]+');
//多参数 加正则验证 Route::get('user/{id}/{name?}',function ($id,$name='koala'){ return 'User-id-'.$id . '-name-' . $name; })->where(['id'=>'[0-9]+','name'=>'[A-Za-z]+']);
//路由别名 (路由别名的作用是为了方便在模板中的调用,日后就算路由有修改,只要别名不变还是可以访问) Route::get('user/member-center',['as'=>'center',function(){ return route('center'); //显示路由的路径规则 }]);
//路由群组 (将路由整合到群组中 ps:prefix为路由的前缀名称) Route::group(['prefix'=> 'member'],function (){ Route::get('user/member-center',['as'=>'center',function(){ return route('center'); }]); Route::any('any',function (){ return 'Im,member-any'; }); });
Zuerst haben wir Sie müssen einen Controller erstellen
//路由与控制器关联(以 GET 为例) //第一种方法 //Route::get('member/info','MemberController@info'); //第二种方法 Route::get('member/info',['uses'=>'MemberController@info']);
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEine Einführung in das Routing im Laravel-Framework. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



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

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.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine Technik, die Retrieval nutzt, um Sprachmodelle zu verbessern. Bevor ein Sprachmodell eine Antwort generiert, ruft es insbesondere relevante Informationen aus einer umfangreichen Dokumentendatenbank ab und verwendet diese Informationen dann zur Steuerung des Generierungsprozesses. Diese Technologie kann die Genauigkeit und Relevanz von Inhalten erheblich verbessern, das Problem der Halluzinationen wirksam lindern, die Geschwindigkeit der Wissensaktualisierung erhöhen und die Nachverfolgbarkeit der Inhaltsgenerierung verbessern. RAG ist zweifellos einer der spannendsten Bereiche der Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz. Weitere Informationen zu RAG finden Sie im Kolumnenartikel auf dieser Website „Was sind die neuen Entwicklungen bei RAG, das sich darauf spezialisiert hat, die Mängel großer Modelle auszugleichen?“ Diese Rezension erklärt es deutlich. Aber RAG ist nicht perfekt und Benutzer stoßen bei der Verwendung oft auf einige „Problempunkte“. Kürzlich die fortschrittliche generative KI-Lösung von NVIDIA

Die neuesten Versionen von Laravel 9 und CodeIgniter 4 bieten aktualisierte Funktionen und Verbesserungen. Laravel9 übernimmt die MVC-Architektur und bietet Funktionen wie Datenbankmigration, Authentifizierung und Template-Engine. CodeIgniter4 nutzt die HMVC-Architektur, um Routing, ORM und Caching bereitzustellen. In Bezug auf die Leistung sorgen das auf Dienstanbietern basierende Designmuster von Laravel9 und das leichte Framework von CodeIgniter4 für eine hervorragende Leistung. In praktischen Anwendungen eignet sich Laravel9 für komplexe Projekte, die Flexibilität und leistungsstarke Funktionen erfordern, während CodeIgniter4 für schnelle Entwicklung und kleine Anwendungen geeignet ist.

Laravel – Artisan Commands – Laravel 5.7 bietet eine neue Möglichkeit, neue Befehle zu behandeln und zu testen. Es enthält eine neue Funktion zum Testen von Handwerkerbefehlen und die Demonstration wird unten erwähnt?

Als Sora nicht herauskam, nutzten die Gegner von OpenAI ihre Waffen, um die Straßen zu zerstören. Wenn Sora nicht zur Nutzung geöffnet ist, wird es wirklich gestohlen! Heute hat das Startup LumaAI aus San Francisco einen Trumpf ausgespielt und eine neue Generation des KI-Videogenerierungsmodells DreamMachine auf den Markt gebracht. Kostenlos und für alle verfügbar. Berichten zufolge kann das Modell auf Basis einfacher Textbeschreibungen hochwertige, realistische Videos generieren, mit vergleichbaren Effekten wie Sora. Sobald die Nachricht bekannt wurde, strömten zahlreiche Benutzer auf die offizielle Website, um es auszuprobieren. Obwohl Beamte behaupten, dass das Modell in nur zwei Minuten Videos mit 120 Bildern erzeugen kann, warten viele Benutzer aufgrund des Anstiegs der Besuche stundenlang auf die offizielle Website. BarkleyDai, Lumas Leiter für Produktwachstum, musste sich auf Discord äußern
