ThinkPHP关联模型操作实例分析
通常我们所说的关联关系包括下面三种:
◇ 一对一关联 : ONE_TO_ONE , 包括 HAS_ONE 和 BELONGS_TO
◇ 一对多关联 : ONE_TO_MANY , 包括 HAS_MANY 和 BELONGS_TO
◇ 多对多关联 : MANY_TO_MANY
关联定义
数据表的关联 CURD 操作,目前支持的关联关系包括下面四种:HAS_ONE 、 BELONGS_TO 、 HAS_MANY 、 MANY_TO_MANY 。
一个模型根据业务模型的复杂程度可以同时定义多个关联,不受限制,所有的关联定义都统一在模型类的 $_link 成员变量里面定义,并且可以支持动态定义。要支持关联操作,模型类必须继承 RelationModel 类,关联定义的格式是:
复制代码 代码如下:
protected $_link = array(
' 关联 1' => array(
' 关联属性 1' => ' 定义 ',
' 关联属性 N' => ' 定义 ',
),
' 关联 2' => array(
' 关联属性 1' => ' 定义 ',
' 关联属性 N' => ' 定义 ',
),
...
);
HAS_ONE 关联方式的定义:
复制代码 代码如下:
class UserModel extends RelationModel
{
public $_link = array(
'Profile'=> array(
'mapping_type' =>HAS_ONE,
'class_name'=>'Profile',
// 定义更多的关联属性
……
) ,
);
}
mapping_type 关联类型,这个在 HAS_ONE 关联里面必须使用 HAS_ONE 常量定义。
class_name 要关联的模型类名
mapping_name 关联的映射名称,用于获取数据用
foreign_key 关联的外键名称
condition 关联条件
mapping_fields 关联要查询的字段
as_fields 直接把关联的字段值映射成数据对象中的某个字段
BELONGS_TO 关联方式的定义:
复制代码 代码如下:
'Dept'=> array(
'mapping_type'=>BELONGS_TO,
'class_name'=>'Dept',
'foreign_key'=>'userId',
'mapping_name'=>'dept',
// 定义更多的关联属性
……
) ,
class_name 要关联的模型类名
mapping_name 关联的映射名称,用于获取数据用
foreign_key 关联的外键名称
mapping_fields 关联要查询的字段
condition 关联条件
parent_key 自引用关联的关联字段
as_fields 直接把关联的字段值映射成数据对象中的某个字段
HAS_MANY 关联方式的定义:
复制代码 代码如下:
'Article'=> array(
'mapping_type' =>HAS_MANY,
'class_name'=>'Article',
'foreign_key'=>'userId',
'mapping_name'=>'articles',
'mapping_order'=>'create_time desc',
// 定义更多的关联属性
……
) ,
class_name 要关联的模型类名
mapping_name 关联的映射名称,用于获取数据用
foreign_key 关联的外键名称
parent_key 自引用关联的关联字段
condition 关联条件
mapping_fields 关联要查询的字段
mapping_limit 关联要返回的记录数目
mapping_order 关联查询的排序
MANY_TO_MANY 关联方式的定义:
复制代码 代码如下:
"Group"=>array(
'mapping_type'=>MANY_TO_MANY,
'class_name'=>'Group',
'mapping_name'=>'groups',
'foreign_key'=>'userId',
'relation_foreign_key'=>'goupId',
'relation_table'=>'think_gourpUser'
)
class_name 要关联的模型类名
mapping_name 关联的映射名称,用于获取数据用
foreign_key 关联的外键名称
relation_foreign_key 关联表的外键名称
mapping_limit 关联要返回的记录数目
mapping_order 关联查询的排序
relation_table 多对多的中间关联表名称
关联查询
使用 relation 方法进行关联操作, relation 方法不但可以启用关联还可以控制局部关联操作,实现了关联操作一切尽在掌握之中。
$User = D( "User" );
$user = $User->realtion(true)->find(1);
输出 $user 结果可能是类似于下面的数据:
复制代码 代码如下:
array(
'id'=>1,
'account'=>'ThinkPHP',
'password'=>'123456',
'Profile'=> array(
'email'=>'liu21st@gmail.com',
'nickname'=>'流年',
) ,
)
关联写入
复制代码 代码如下:
$User = D( "User" );
$data = array();
$data["account"]="ThinkPHP";
$data["password"]="123456";
$data["Profile"]=array(
'email'=>'liu21st@gmail.com',
'nickname' =>' 流年 ',
) ;
$result = $User->relation(true)->add($user);
这样就会自动写入关联的 Profile 数据。
关联更新
复制代码 代码如下:
$User = D( "User" );
$data["account"]= "ThinkPHP";
$data["password"]= "123456";
$data["Profile"]=array(
'email'=>'liu21st@gmail.com',
'nickname' =>' 流年 ',
) ;
$result =$User-> relation(true)->where(‘id=3')->save($data);
关联删除
$result =$User->relation(true)->delete( "3" );

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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

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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 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.

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

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

Lien du projet écrit devant : https://nianticlabs.github.io/mickey/ Étant donné deux images, la pose de la caméra entre elles peut être estimée en établissant la correspondance entre les images. En règle générale, ces correspondances sont 2D à 2D et nos poses estimées sont à échelle indéterminée. Certaines applications, telles que la réalité augmentée instantanée, à tout moment et en tout lieu, nécessitent une estimation de pose des métriques d'échelle, elles s'appuient donc sur des estimateurs de profondeur externes pour récupérer l'échelle. Cet article propose MicKey, un processus de correspondance de points clés capable de prédire les correspondances métriques dans l'espace d'une caméra 3D. En apprenant la correspondance des coordonnées 3D entre les images, nous sommes en mesure de déduire des métriques relatives.
