重载和类的自动加载_PHP教程
PHP4中已经有了重载的语法来建立对于外部对象模型的映射,就像Java和COM那样. PHP5带来了强大的面向对象重载,允许程序员建立自定义的行为来访问属性和调用方法.
重载可以通过__get, __set, and __call几个特殊方法来进行. 当Zend引擎试图访问一个成员并没有找到时,PHP将会调用这些方法.
在例图1中,__get和__set代替所有对属性变量数组的访问. 如果必要,你可以实现任何类型你想要的过滤. 例如,脚本可以禁止设置属性值, 在开始时用一定的前缀或包含一定类型的值.
__call方法说明了你如何调用未经定义的方法. 你调用未定义方法时,方法名和方法接收的参数将会传给__call方法, PHP传递__call的值返回给未定义的方法.
User-level overloading
＜?php class Overloader { private $properties = array(); function __get($property_name) { if(isset($this->properties[$property_name])) { return($this->properties[$property_name]); } else { return(NULL); } } function __set($property_name, $value) { $this->properties[$property_name] = $value; } function __call($function_name, $args) { print("Invoking $function_name()<br>n"); print("Arguments: "); print_r($args); return(TRUE); } } $o = new Overloader(); //invoke __set() 给一个不存在的属性变量赋值,激活__set() $o->dynaProp = "Dynamic Content"; //invoke __get() 激活__get() print($o->dynaProp . "<br>n"); //invoke __call() 激活__call() $o->dynaMethod("Leon", "Zeev"); ?＞Copier après la connexion |
类的自动加载
当你尝试使用一个未定义的类时,PHP会报告一个致命错误. 解决方法就是添加一个类,可以用include包含一个文件. 毕竟你知道要用到哪个类. 但是,PHP提供了类的自动加载功能, 这可以节省编程的时间. 当你尝试使用一个PHP没有组织到的类, 它会寻找一个__autoload的全局函数. 如果存在这个函数,PHP会用一个参数来调用它,参数即类的名称.
例子图2说明了__autoload是如何使用的. 它假设当前目录下每个文件对应一个类. 当脚本尝试来产生一个类User的实例,PHP会执行__autoload. 脚本假设class_User.php中定义有User类.. 不管调用时是大写还是小写,PHP将返回名称的小写.
Class autoloading
＜?php //define autoload function function __autoload($class) { include("class_" . ucfirst($class) . ".php"); } //use a class that must be autoloaded $u = new User; $u->name = "Leon"; $u->printName(); ?＞ Copier après la connexion |
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Le modèle MoE open source le plus puissant au monde est ici, avec des capacités chinoises comparables à celles du GPT-4, et le prix ne représente que près d'un pour cent de celui du GPT-4-Turbo.
May 07, 2024 pm 04:13 PM
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
KAN, qui remplace MLP, a été étendu à la convolution par des projets open source
Jun 01, 2024 pm 10:03 PM
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
Bonjour, Atlas électrique ! Le robot Boston Dynamics revient à la vie, des mouvements étranges à 180 degrés effraient Musk
Apr 18, 2024 pm 07:58 PM
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
Les robots Tesla travaillent dans les usines, Musk : Le degré de liberté des mains atteindra 22 cette année !
May 06, 2024 pm 04:13 PM
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
FisheyeDetNet : le premier algorithme de détection de cible basé sur une caméra fisheye
Apr 26, 2024 am 11:37 AM
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.
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
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
Surpassant largement le DPO : l'équipe de Chen Danqi a proposé une optimisation simple des préférences SimPO et a également affiné le modèle open source 8B le plus puissant.
Jun 01, 2024 pm 04:41 PM
Afin d'aligner les grands modèles de langage (LLM) sur les valeurs et les intentions humaines, il est essentiel d'apprendre les commentaires humains pour garantir qu'ils sont utiles, honnêtes et inoffensifs. En termes d'alignement du LLM, une méthode efficace est l'apprentissage par renforcement basé sur le retour humain (RLHF). Bien que les résultats de la méthode RLHF soient excellents, certains défis d’optimisation sont impliqués. Cela implique de former un modèle de récompense, puis d'optimiser un modèle politique pour maximiser cette récompense. Récemment, certains chercheurs ont exploré des algorithmes hors ligne plus simples, dont l’optimisation directe des préférences (DPO). DPO apprend le modèle politique directement sur la base des données de préférence en paramétrant la fonction de récompense dans RLHF, éliminant ainsi le besoin d'un modèle de récompense explicite. Cette méthode est simple et stable
