浅谈thinkphp的实例化模型_PHP教程
浅谈thinkphp的实例化模型
这篇文章主要简单介绍了thinkphp的实例化模型的几种方法,以及他们之间的使用要点,非常不错,推荐给大家。
thinkphp实例化模型给我们提供了三种方法
第一种 比较平常使用
就是$user=new Model(‘user'); //也等于 $user=M(‘user')
第二种就是我们如果有公共模型
我们的使用是这样的
譬如我们新建一个model CommonModel.class.php这个公共模型
我们实例化就是这样的
代码如下:
$user=new CommonModel(‘user');
这样我们既可以实例化user模型 又可以调用公共模型里边的方法
第三种就是针对我们的实例化模型
创建一个model UserModel.class.php
实例化就是这样的$user=new UserModel();
这样就可以了,主要我们的业务逻辑比较多的时候我们这样使用
第四种 为什么会有第四种 空模型
代码如下:
$user= new Model(); //等价于$user=M();
然后我们使用sql语句吧
代码如下:
$list=$user->query(‘select * from wd_user');
D方法的使用时可以自动检测模型类,不存在时,会抛出一个异常,不会重复实例化,只能支持当前项目或者应用的实例化
实例化大约就这么多,继续给大家说说thinkphp的那些事情
总结:
本文介绍的模型定义与实例化偏向于理论,但在后面的开发中,对数据的操作都要用到模型的实例化,可根据项目实际情况采取不同的模型实例化方式。

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds

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

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

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

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.

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.

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.

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
