ThinkPHP 之 自定义模型、连贯操作要点
我来总结一下学了什么~
获取数据主键的方法：$goods_model -> getPk();
实例化数据表两种方法 new Model() ; M()快捷方法 快捷方法只占用一次内存而第一种方法会每次增加一次内存存储量
query()获得查询结果 execute()获得影响行数
D()方法用来获取自定义模型，D()函数的执行顺序为首先查找自定义模型当文件名和类名符合规则后执行自定义模型，若有不符合则查找表名进行实例化，若没有符合表名则返回false
连贯操作
field()为显示范围，where()为取值条件：用数组或对象作为条件，limit()为取值个数，order(para desc)为排序，group()为按照字段分组自动排序，having()另一种取值条件,table(tbname)为跨越表取值，table(db.tbname)为跨越数据库进行取值，定义数组$cont['para']=array('like','%a%');进行生成数组条件控制sql，sum()求和，avg()平均数，count（）求个数
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Sujets chauds
Yolov10 : explication détaillée, déploiement et application en un seul endroit !
Jun 07, 2024 pm 12:05 PM
1. Introduction Au cours des dernières années, les YOLO sont devenus le paradigme dominant dans le domaine de la détection d'objets en temps réel en raison de leur équilibre efficace entre le coût de calcul et les performances de détection. Les chercheurs ont exploré la conception architecturale de YOLO, les objectifs d'optimisation, les stratégies d'expansion des données, etc., et ont réalisé des progrès significatifs. Dans le même temps, le recours à la suppression non maximale (NMS) pour le post-traitement entrave le déploiement de bout en bout de YOLO et affecte négativement la latence d'inférence. Dans les YOLO, la conception de divers composants manque d’une inspection complète et approfondie, ce qui entraîne une redondance informatique importante et limite les capacités du modèle. Il offre une efficacité sous-optimale et un potentiel d’amélioration des performances relativement important. Dans ce travail, l'objectif est d'améliorer encore les limites d'efficacité des performances de YOLO à la fois en post-traitement et en architecture de modèle. à cette fin
Comment envoyer des messages Go WebSocket ?
Jun 03, 2024 pm 04:53 PM
Dans Go, les messages WebSocket peuvent être envoyés à l'aide du package gorilla/websocket. Étapes spécifiques : Établissez une connexion WebSocket. Envoyer un message texte : appelez WriteMessage(websocket.TextMessage,[]byte("message")). Envoyez un message binaire : appelez WriteMessage(websocket.BinaryMessage,[]byte{1,2,3}).
Aucune donnée OpenAI requise, rejoignez la liste des grands modèles de code ! UIUC publie StarCoder-15B-Instruct
Jun 13, 2024 pm 01:59 PM
À la pointe de la technologie logicielle, le groupe de l'UIUC Zhang Lingming, en collaboration avec des chercheurs de l'organisation BigCode, a récemment annoncé le modèle de grand code StarCoder2-15B-Instruct. Cette réalisation innovante a permis une percée significative dans les tâches de génération de code, dépassant avec succès CodeLlama-70B-Instruct et atteignant le sommet de la liste des performances de génération de code. Le caractère unique de StarCoder2-15B-Instruct réside dans sa stratégie d'auto-alignement pur. L'ensemble du processus de formation est ouvert, transparent et complètement autonome et contrôlable. Le modèle génère des milliers d'instructions via StarCoder2-15B en réponse au réglage fin du modèle de base StarCoder-15B sans recourir à des annotations manuelles coûteuses.
L'Université Tsinghua a pris le relais et YOLOv10 est sorti : les performances ont été grandement améliorées et il figurait sur la hot list de GitHub
Jun 06, 2024 pm 12:20 PM
La série de référence YOLO de systèmes de détection de cibles a une fois de plus reçu une mise à niveau majeure. Depuis la sortie de YOLOv9 en février de cette année, le relais de la série YOLO (YouOnlyLookOnce) a été passé entre les mains de chercheurs de l'Université Tsinghua. Le week-end dernier, la nouvelle du lancement de YOLOv10 a attiré l'attention de la communauté IA. Il est considéré comme un cadre révolutionnaire dans le domaine de la vision par ordinateur et est connu pour ses capacités de détection d'objets de bout en bout en temps réel, poursuivant l'héritage de la série YOLO en fournissant une solution puissante alliant efficacité et précision. Adresse de l'article : https://arxiv.org/pdf/2405.14458 Adresse du projet : https://github.com/THU-MIG/yo
Comment éviter les fuites de mémoire dans l'optimisation des performances techniques de Golang ?
Jun 04, 2024 pm 12:27 PM
Les fuites de mémoire peuvent entraîner une augmentation continue de la mémoire du programme Go en : fermant les ressources qui ne sont plus utilisées, telles que les fichiers, les connexions réseau et les connexions à la base de données. Utilisez des références faibles pour éviter les fuites de mémoire et ciblez les objets pour le garbage collection lorsqu'ils ne sont plus fortement référencés. En utilisant go coroutine, la mémoire de la pile de coroutines sera automatiquement libérée à la sortie pour éviter les fuites de mémoire.
Le modèle 70B génère 1 000 jetons en quelques secondes, la réécriture du code dépasse GPT-4o, de l'équipe Cursor, un artefact de code investi par OpenAI
Jun 13, 2024 pm 03:47 PM
Modèle 70B, 1000 tokens peuvent être générés en quelques secondes, ce qui se traduit par près de 4000 caractères ! Les chercheurs ont affiné Llama3 et introduit un algorithme d'accélération. Par rapport à la version native, la vitesse est 13 fois plus rapide ! Non seulement il est rapide, mais ses performances sur les tâches de réécriture de code dépassent même GPT-4o. Cette réalisation vient d'anysphere, l'équipe derrière le populaire artefact de programmation d'IA Cursor, et OpenAI a également participé à l'investissement. Il faut savoir que sur Groq, un framework d'accélération d'inférence rapide bien connu, la vitesse d'inférence de 70BLlama3 n'est que de plus de 300 jetons par seconde. Avec la vitesse de Cursor, on peut dire qu'il permet une édition complète et quasi instantanée des fichiers de code. Certaines personnes l'appellent un bon gars, si tu mets Curs
Les startups d'IA ont collectivement transféré leurs emplois vers OpenAI, et l'équipe de sécurité s'est regroupée après le départ d'Ilya !
Jun 08, 2024 pm 01:00 PM
" sept péchés capitaux" » Dissiper les rumeurs : selon des informations divulguées et des documents obtenus par Vox, la haute direction d'OpenAI, y compris Altman, était bien au courant de ces dispositions de récupération de capitaux propres et les a approuvées. De plus, OpenAI est confronté à un problème grave et urgent : la sécurité de l’IA. Les récents départs de cinq employés liés à la sécurité, dont deux de ses employés les plus en vue, et la dissolution de l'équipe « Super Alignment » ont une nouvelle fois mis les enjeux de sécurité d'OpenAI sur le devant de la scène. Le magazine Fortune a rapporté qu'OpenA
Comment faire correspondre les horodatages à l'aide d'expressions régulières dans Go ?
Jun 02, 2024 am 09:00 AM
Dans Go, vous pouvez utiliser des expressions régulières pour faire correspondre les horodatages : compilez une chaîne d'expression régulière, telle que celle utilisée pour faire correspondre les horodatages ISO8601 : ^\d{4}-\d{2}-\d{2}T \d{ 2}:\d{2}:\d{2}(\.\d+)?(Z|[+-][0-9]{2}:[0-9]{2})$ . Utilisez la fonction regexp.MatchString pour vérifier si une chaîne correspond à une expression régulière.
