Laravel 5框架学习之模型、控制器、视图基础流程,laravel框架_PHP教程
Laravel 5框架学习之模型、控制器、视图基础流程,laravel框架
添加路由
复制代码 代码如下:
Route::get('artiles', 'ArticlesController@index');
创建控制器
复制代码 代码如下:
php artisan make:controller ArticlesController --plain
修改控制器
<?php namespace App\Http\Controllers; use App\Article; use App\Http\Requests; use App\Http\Controllers\Controller; use Illuminate\Http\Request; class ArticlesController extends Controller { public function index() { $articles = Article::all(); return $articles; } }
可以在浏览器中看到返回的 JSON 结果,cool!
修改控制器,返回视图
public function index() { $articles = Article::all(); return view('articles.index', compact('articles')); }
创建视图
@extends('layout') @section('content') <h1 id="Articles">Articles</h1> @foreach($articles as $article) <article> <h2 id="article-title">{{$article->title}}</h2> <div class="body">{{$article->body}}</div> </article> @endforeach @stop
浏览结果,COOL!!!!
显示单个文章
添加显示详细信息的路由
复制代码 代码如下:
Route::get('articles/{id}', 'ArticlesController@show');
其中,{id} 是参数,表示要显示的文章的 id,修改控制器:
public function show($id) { $article = Article::find($id); //若果找不到文章 if (is_null($article)) { //生产环境 APP_DEBUG=false abort(404); } return view('articles.show', compact('article')); }
laravel 提供了更加方便的功能,修改控制器:
public function show($id) { $article = Article::findOrFail($id); return view('articles.show', compact('article')); }
It's cool.
新建视图
@extends('layout') @section('content') <h1 id="article-title">{{$article->title}}</h1> <article> {{$article->body}} </article> @stop
在浏览器中尝试访问:/articles/1 /articles/2
修改index视图
@extends('layout') @section('content') <h1 id="Articles">Articles</h1> <hr/> @foreach($articles as $article) <article> <h2> {{--这种方式可以--}} <a href="/articles/{{$article->id}}">{{$article->title}}</a> {{--这种方式更加灵活,不限制路径--}}<br> <a href="{{action('ArticlesController@show', [$article->id])}}">{{$article->title}}</a> {{--还可以使用--}}<br> <a href="{{url('/articles', $article->id)}}">{{$article->title}}</a> </h2> <div class="body">{{$article->body}}</div> </article> @endforeach @stop
以上所述就是本文的全部内容了,希望能够对大家学习Laravel5框架有所帮助。

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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.

Le choix du framework PHP dépend des besoins du projet et des compétences du développeur : Laravel : riche en fonctionnalités et en communauté active, mais a une courbe d'apprentissage abrupte et des frais généraux élevés en termes de performances. CodeIgniter : léger et facile à étendre, mais a des fonctionnalités limitées et moins de documentation. Symfony : Communauté modulaire et forte, mais problèmes de performances complexes. ZendFramework : de niveau entreprise, stable et fiable, mais volumineux et coûteux en licence. Slim : micro-framework, rapide, mais avec des fonctionnalités limitées et une courbe d'apprentissage abrupte.

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

Il existe des différences dans les performances des frameworks PHP dans différents environnements de développement. Les environnements de développement (tels que les serveurs Apache locaux) souffrent de performances de framework inférieures en raison de facteurs tels que les performances des serveurs locaux et les outils de débogage inférieurs. En revanche, un environnement de production (tel qu'un serveur de production entièrement fonctionnel) avec des serveurs plus puissants et des configurations optimisées permet au framework de fonctionner nettement mieux.

Avantages de la combinaison du framework PHP avec des microservices : Évolutivité : étendez facilement l'application, ajoutez de nouvelles fonctionnalités ou gérez plus de charge. Flexibilité : les microservices sont déployés et maintenus de manière indépendante, ce qui facilite les modifications et les mises à jour. Haute disponibilité : la défaillance d'un microservice n'affecte pas les autres parties, garantissant une disponibilité plus élevée. Cas pratique : Déployer des microservices à l'aide de Laravel et Kubernetes Étapes : Créer un projet Laravel. Définissez le contrôleur de microservice. Créez un fichier Docker. Créez un manifeste Kubernetes. Déployez des microservices. Testez les microservices.

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

En février de cette année, Google a lancé le grand modèle multimodal Gemini 1.5, qui a considérablement amélioré les performances et la vitesse grâce à l'ingénierie et à l'optimisation de l'infrastructure, à l'architecture MoE et à d'autres stratégies. Avec un contexte plus long, des capacités de raisonnement plus fortes et une meilleure gestion du contenu multimodal. Ce vendredi, Google DeepMind a officiellement publié le rapport technique de Gemini 1.5, qui couvre la version Flash et d'autres mises à jour récentes. Le document fait 153 pages. Lien du rapport technique : https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_v1_5_report.pdf Dans ce rapport, Google présente Gemini1

Écrit ci-dessus et compréhension personnelle de l'auteur : Récemment, avec le développement et les percées de la technologie d'apprentissage profond, les modèles de base à grande échelle (Foundation Models) ont obtenu des résultats significatifs dans les domaines du traitement du langage naturel et de la vision par ordinateur. L’application de modèles de base à la conduite autonome présente également de grandes perspectives de développement, susceptibles d’améliorer la compréhension et le raisonnement des scénarios. Grâce à une pré-formation sur un langage riche et des données visuelles, le modèle de base peut comprendre et interpréter divers éléments des scénarios de conduite autonome et effectuer un raisonnement, fournissant ainsi un langage et des commandes d'action pour piloter la prise de décision et la planification. Le modèle de base peut être constitué de données enrichies d'une compréhension du scénario de conduite afin de fournir les rares caractéristiques réalisables dans les distributions à longue traîne qui sont peu susceptibles d'être rencontrées lors d'une conduite de routine et d'une collecte de données.
