thinkPHP模型初始化实例分析
这篇文章主要介绍了thinkPHP模型初始化的方法,结合实例形式分析了thinkPHP模型初始化及数据库操作的相关技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
/* $dsn = 'mysql://bookman:book123@localhost:3306/Weapons'; $guns_tab = M('guns','',$dsn); $gun1 = $guns_tab ->select(); echo $guns_tab -> getLastSql(); dump($gun1); */ /* $guns_tab = M('guns'); $gun1 = $guns_tab ->select(); echo $guns_tab -> getLastSql(); dump($gun1); */ $guns_tab = new GunsModel(); $gun1 = $guns_tab ->select() -> page('1,1'); echo $guns_tab -> getLastSql(); dump($gun1); $guns_tab -> showInfo(); /* $guns_tab = new DetectModel('guns'); $gun1 = $guns_tab -> select(); echo $guns_tab -> getLastSql(); dump($gun1); $guns_tab -> showInfo(); */
1.脱离配置文件产生的连接方式
$dsn = 'mysql://bookman:book123@localhost:3306/Weapons'; $guns_tab = M('guns','',$dsn); $gun1 = $guns_tab ->select(); echo $guns_tab -> getLastSql(); dump($gun1);
2.依照配置文件连接数据库,表名一定要区分清楚
$guns_tab = M('guns'); $gun1 = $guns_tab ->select(); echo $guns_tab -> getLastSql(); dump($gun1);
3.我有一个自定义的模型,里面实现了自己的业务方法,我还有一个guns的表于是可以这样初始化模型。既可以获取guns表中的数据,还可以使用我自定义模型中的业务方法。
$guns_tab = new DetectModel('guns'); $gun1 = $guns_tab -> select(); echo $guns_tab -> getLastSql(); dump($gun1); $guns_tab -> showInfo();

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



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

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.

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

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.

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
