thinkphp视图模型查询提示ERR: 1146:Table 'db.pr_order_view' doesn't e
这篇文章主要介绍了thinkphp视图模型查询提示ERR: 1146:Table
本文实例讲述了thinkphp视图模型查询失败提示:ERR: 1146:Table 'db.pr_order_view' doesn't exist解决办法。分享给大家供大家参考。具体方法如下:
一、问题描述:
想用thinkphp的视图模型进行关联查询,结果出现了这样的问题(log日志记录):ERR: 1146:Table 'db.pr_order_view' doesn't exist,我就纳闷,,视图模型怎么出来的sql是这样的呢,视图模型如下:
复制代码 代码如下:
class OrderViewModel extends ViewModel
{
public $viewFields = array(
'Order' =>array(
'_as'=>'Orders', //重新命名,以免与系统语法冲突
'id'=>'oid',
'ordid',
'user',
'product',
'status',
'paynum',
'cat',
'payment_trade_no',
'ip'=>'mip',
'reserve_time',
'createtime',
'payment_trade_status',
),
'Member'=>array(
'id'=>'mid',
'name'=>'uname',
'cardnum',
'tel',
'reg_time',
'reg_ip',
'qq',
'email',
'address',
'last_login_time',
'last_login_ip',
'_on'=>'Orders.user=Member.id'
),
'Product'=>array(
'id',
'shorttitle',
'img1',
'category',
'_on'=>'Orders.product=Product.id'
),
);
}
?>
二、解决方法:
看了手册及百度了很多,没有找到解决方案,调用也没有错$Form = D('Admin/OrderView');(这里我用了分组)经过我自己查看,原来是有问题的,原来视图模型的名字命名错了,OrderView.class.php,正常应该是 OrderViewModel.class.php。
对于ThinkPHP初学者来说尤其要注意不要犯这样的低级错误!
希望本文所述对大家的ThinkPHP框架程序设计有所帮助。

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Imaginez un modèle d'intelligence artificielle qui non seulement a la capacité de surpasser l'informatique traditionnelle, mais qui permet également d'obtenir des performances plus efficaces à moindre coût. Ce n'est pas de la science-fiction, DeepSeek-V2[1], le modèle MoE open source le plus puissant au monde est ici. DeepSeek-V2 est un puissant mélange de modèle de langage d'experts (MoE) présentant les caractéristiques d'une formation économique et d'une inférence efficace. Il est constitué de 236B paramètres, dont 21B servent à activer chaque marqueur. Par rapport à DeepSeek67B, DeepSeek-V2 offre des performances plus élevées, tout en économisant 42,5 % des coûts de formation, en réduisant le cache KV de 93,3 % et en augmentant le débit de génération maximal à 5,76 fois. DeepSeek est une entreprise explorant l'intelligence artificielle générale

Boston Dynamics Atlas entre officiellement dans l’ère des robots électriques ! Hier, l'Atlas hydraulique s'est retiré "en larmes" de la scène de l'histoire. Aujourd'hui, Boston Dynamics a annoncé que l'Atlas électrique était au travail. Il semble que dans le domaine des robots humanoïdes commerciaux, Boston Dynamics soit déterminé à concurrencer Tesla. Après la sortie de la nouvelle vidéo, elle a déjà été visionnée par plus d’un million de personnes en seulement dix heures. Les personnes âgées partent et de nouveaux rôles apparaissent. C'est une nécessité historique. Il ne fait aucun doute que cette année est l’année explosive des robots humanoïdes. Les internautes ont commenté : Les progrès des robots ont fait ressembler la cérémonie d'ouverture de cette année à des êtres humains, et le degré de liberté est bien plus grand que celui des humains. Mais n'est-ce vraiment pas un film d'horreur ? Au début de la vidéo, Atlas est allongé calmement sur le sol, apparemment sur le dos. Ce qui suit est à couper le souffle

Plus tôt ce mois-ci, des chercheurs du MIT et d'autres institutions ont proposé une alternative très prometteuse au MLP – KAN. KAN surpasse MLP en termes de précision et d’interprétabilité. Et il peut surpasser le MLP fonctionnant avec un plus grand nombre de paramètres avec un très petit nombre de paramètres. Par exemple, les auteurs ont déclaré avoir utilisé KAN pour reproduire les résultats de DeepMind avec un réseau plus petit et un degré d'automatisation plus élevé. Plus précisément, le MLP de DeepMind compte environ 300 000 paramètres, tandis que le KAN n'en compte qu'environ 200. KAN a une base mathématique solide comme MLP est basé sur le théorème d'approximation universelle, tandis que KAN est basé sur le théorème de représentation de Kolmogorov-Arnold. Comme le montre la figure ci-dessous, KAN a

ThinkPHP dispose de plusieurs versions conçues pour différentes versions de PHP. Les versions majeures incluent 3.2, 5.0, 5.1 et 6.0, tandis que les versions mineures sont utilisées pour corriger les bogues et fournir de nouvelles fonctionnalités. La dernière version stable est ThinkPHP 6.0.16. Lorsque vous choisissez une version, tenez compte de la version PHP, des exigences en matière de fonctionnalités et du support de la communauté. Il est recommandé d'utiliser la dernière version stable pour de meilleures performances et une meilleure assistance.

La dernière vidéo du robot Optimus de Tesla est sortie, et il peut déjà fonctionner en usine. À vitesse normale, il trie les batteries (les batteries 4680 de Tesla) comme ceci : Le responsable a également publié à quoi cela ressemble à une vitesse 20 fois supérieure - sur un petit "poste de travail", en sélectionnant et en sélectionnant et en sélectionnant : Cette fois, il est publié L'un des points forts de la vidéo est qu'Optimus réalise ce travail en usine, de manière totalement autonome, sans intervention humaine tout au long du processus. Et du point de vue d'Optimus, il peut également récupérer et placer la batterie tordue, en se concentrant sur la correction automatique des erreurs : concernant la main d'Optimus, le scientifique de NVIDIA Jim Fan a donné une évaluation élevée : la main d'Optimus est l'un des robots à cinq doigts du monde. le plus adroit. Ses mains ne sont pas seulement tactiles

La détection de cibles est un problème relativement mature dans les systèmes de conduite autonome, parmi lesquels la détection des piétons est l'un des premiers algorithmes à être déployés. Des recherches très complètes ont été menées dans la plupart des articles. Cependant, la perception de la distance à l’aide de caméras fisheye pour une vue panoramique est relativement moins étudiée. En raison de la distorsion radiale importante, la représentation standard du cadre de délimitation est difficile à mettre en œuvre dans les caméras fisheye. Pour alléger la description ci-dessus, nous explorons les conceptions étendues de boîtes englobantes, d'ellipses et de polygones généraux dans des représentations polaires/angulaires et définissons une métrique de segmentation d'instance mIOU pour analyser ces représentations. Le modèle fisheyeDetNet proposé avec une forme polygonale surpasse les autres modèles et atteint simultanément 49,5 % de mAP sur l'ensemble de données de la caméra fisheye Valeo pour la conduite autonome.

Étapes pour exécuter ThinkPHP Framework localement : Téléchargez et décompressez ThinkPHP Framework dans un répertoire local. Créez un hôte virtuel (facultatif) pointant vers le répertoire racine ThinkPHP. Configurez les paramètres de connexion à la base de données. Démarrez le serveur Web. Initialisez l'application ThinkPHP. Accédez à l'URL de l'application ThinkPHP et exécutez-la.

Le FP8 et la précision de quantification inférieure en virgule flottante ne sont plus le « brevet » du H100 ! Lao Huang voulait que tout le monde utilise INT8/INT4, et l'équipe Microsoft DeepSpeed a commencé à exécuter FP6 sur A100 sans le soutien officiel de NVIDIA. Les résultats des tests montrent que la quantification FP6 de la nouvelle méthode TC-FPx sur A100 est proche ou parfois plus rapide que celle de INT4, et a une précision supérieure à celle de cette dernière. En plus de cela, il existe également une prise en charge de bout en bout des grands modèles, qui ont été open source et intégrés dans des cadres d'inférence d'apprentissage profond tels que DeepSpeed. Ce résultat a également un effet immédiat sur l'accélération des grands modèles : dans ce cadre, en utilisant une seule carte pour exécuter Llama, le débit est 2,65 fois supérieur à celui des cartes doubles. un
