ThinkPHP开始_PHP教程
ThinkPHP入门
1,ThinkPHP是什么？
ThinkPHP是一个免费开源的，快速、简单的面向对象的轻量级PHP开发框架,是为了敏捷WEB应用开发和简化企业应用开发而诞生的（1）从thinkphp.cn官网下载文件包
（2）解压之后目录文件介绍：
2,如何使用ThinkPHP？
创建控制器,动作
创建 GoodsAction.class.php文件
在此文件中，GoodsAction类 继承自 Action类
访问的时候，通过在url上添加参数 m=Goods&a=show
其中url上的m参数表示：
m----module 模块的意思
ThinkPHP在处理的时候，将一个控制器认为是一个模块
a----表示控制器（模块）的方法pathInfo模式
这种携带url参数的形式不是很美观，
ThinkPHP提供了一种新的访问方式
叫做pathInfo模式，
例如上面的请求可以写成：
而且ThinkPHP默认的url模式就是pathInfo模式
模型处理数据
（1）先找到当前的项目使用哪个数据库，通过配置文件完成配置文件在项目的Conf目录中的conf.php 完成一个数组即可（可以参考系统的默认配置）
（2）利用框架提供的M（）函数获得模型，参数为当前的表名（注意首字母大写）
然后调用模型的select()方法 获得当前表的所有记录，相当于 getAll()
视图层显示数据
直接调用当前控制器的display()方法即可完成模板的显示
默认的display()是可以不带参数的，会自动在模板目录找当前需要的模板文件
命名的时候：Tpl/模块/动作.html
模板引擎循
利用ThinkPHP内置的模板引擎中的foreach完成循环
也是标签语法
数据标签是花括号｛$data｝; 数组是通过 . 来访问，也可以使用 [] 来访问
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Générez du PPT en un seul clic ! Kimi : Que les « travailleurs migrants PPT » deviennent d'abord populaires
Aug 01, 2024 pm 03:28 PM
Kimi : En une seule phrase, un PPT est prêt en seulement dix secondes. PPT est tellement ennuyeux ! Pour tenir une réunion, vous devez avoir un PPT ; pour rédiger un rapport hebdomadaire, vous devez avoir un PPT ; pour solliciter des investissements, vous devez présenter un PPT ; même pour accuser quelqu'un de tricherie, vous devez envoyer un PPT ; L'université ressemble plus à une spécialisation PPT. Vous regardez le PPT en classe et faites le PPT après les cours. Peut-être que lorsque Dennis Austin a inventé le PPT il y a 37 ans, il ne s'attendait pas à ce qu'un jour le PPT devienne aussi répandu. Parler de notre dure expérience de création de PPT nous fait monter les larmes aux yeux. "Il m'a fallu trois mois pour réaliser un PPT de plus de 20 pages, et je l'ai révisé des dizaines de fois. J'avais envie de vomir quand j'ai vu le PPT." "À mon apogée, je faisais cinq PPT par jour, et même ma respiration." était PPT." Si vous avez une réunion impromptue, vous devriez le faire
Tous les prix CVPR 2024 annoncés ! Près de 10 000 personnes ont assisté à la conférence hors ligne et un chercheur chinois de Google a remporté le prix du meilleur article.
Jun 20, 2024 pm 05:43 PM
Tôt le matin du 20 juin, heure de Pékin, CVPR2024, la plus grande conférence internationale sur la vision par ordinateur qui s'est tenue à Seattle, a officiellement annoncé le meilleur article et d'autres récompenses. Cette année, un total de 10 articles ont remporté des prix, dont 2 meilleurs articles et 2 meilleurs articles étudiants. De plus, il y a eu 2 nominations pour les meilleurs articles et 4 nominations pour les meilleurs articles étudiants. La conférence la plus importante dans le domaine de la vision par ordinateur (CV) est la CVPR, qui attire chaque année un grand nombre d'instituts de recherche et d'universités. Selon les statistiques, un total de 11 532 articles ont été soumis cette année, dont 2 719 ont été acceptés, avec un taux d'acceptation de 23,6 %. Selon l'analyse statistique des données CVPR2024 du Georgia Institute of Technology, du point de vue des sujets de recherche, le plus grand nombre d'articles est la synthèse et la génération d'images et de vidéos (Imageandvideosyn
Il existe plusieurs versions de thinkphp
Apr 09, 2024 pm 06:09 PM
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.
Comment exécuter thinkphp
Apr 09, 2024 pm 05:39 PM
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.
Du bare metal au grand modèle avec 70 milliards de paramètres, voici un tutoriel et des scripts prêts à l'emploi
Jul 24, 2024 pm 08:13 PM
Nous savons que le LLM est formé sur des clusters informatiques à grande échelle utilisant des données massives. Ce site a présenté de nombreuses méthodes et technologies utilisées pour aider et améliorer le processus de formation LLM. Aujourd'hui, ce que nous souhaitons partager est un article qui approfondit la technologie sous-jacente et présente comment transformer un ensemble de « bare metals » sans même un système d'exploitation en un cluster informatique pour la formation LLM. Cet article provient d'Imbue, une startup d'IA qui s'efforce d'atteindre une intelligence générale en comprenant comment les machines pensent. Bien sûr, transformer un tas de « bare metal » sans système d'exploitation en un cluster informatique pour la formation LLM n'est pas un processus facile, plein d'exploration et d'essais et d'erreurs, mais Imbue a finalement réussi à former un LLM avec 70 milliards de paramètres et dans. le processus s'accumule
Compte à rebours des 12 points faibles de RAG, l'architecte senior de NVIDIA enseigne les solutions
Jul 11, 2024 pm 01:53 PM
La génération augmentée par récupération (RAG) est une technique qui utilise la récupération pour améliorer les modèles de langage. Plus précisément, avant qu'un modèle de langage ne génère une réponse, il récupère les informations pertinentes à partir d'une vaste base de données de documents, puis utilise ces informations pour guider le processus de génération. Cette technologie peut considérablement améliorer l'exactitude et la pertinence du contenu, atténuer efficacement le problème des hallucinations, augmenter la vitesse de mise à jour des connaissances et améliorer la traçabilité de la génération de contenu. RAG est sans aucun doute l’un des domaines de recherche les plus passionnants en matière d’intelligence artificielle. Pour plus de détails sur RAG, veuillez vous référer à l'article de la rubrique de ce site "Quelles sont les nouveautés de RAG, spécialisée dans le rattrapage des défauts des grands modèles ?" Cette revue l'explique clairement. Mais RAG n'est pas parfait et les utilisateurs rencontrent souvent des « problèmes » lorsqu'ils l'utilisent. Récemment, la solution avancée d'IA générative de NVIDIA
L'IA utilisée | L'IA a créé un vlog sur la vie d'une fille vivant seule, qui a reçu des dizaines de milliers de likes en 3 jours
Aug 07, 2024 pm 10:53 PM
Rédacteur du Machine Power Report : Yang Wen La vague d’intelligence artificielle représentée par les grands modèles et l’AIGC a discrètement changé notre façon de vivre et de travailler, mais la plupart des gens ne savent toujours pas comment l’utiliser. C'est pourquoi nous avons lancé la rubrique « AI in Use » pour présenter en détail comment utiliser l'IA à travers des cas d'utilisation de l'intelligence artificielle intuitifs, intéressants et concis et stimuler la réflexion de chacun. Nous invitons également les lecteurs à soumettre des cas d'utilisation innovants et pratiques. Lien vidéo : https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Récemment, le vlog de la vie d'une fille vivant seule est devenu populaire sur Xiaohongshu. Une animation de style illustration, associée à quelques mots de guérison, peut être facilement récupérée en quelques jours seulement.
Une seule carte exécute Llama 70B plus rapidement que deux cartes, Microsoft vient de mettre le FP6 dans l'Open source A100 |
Apr 29, 2024 pm 04:55 PM
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
