Laravel不同数据库的模型之间关联,laravel模型关联
Laravel不同数据库的模型之间关联,laravel模型关联
假设ModelA和ModelB之间是BelongsTo的关系
如果同属于一个数据库连接
那么
<span>public</span> <span>function</span><span> a(){ </span><span>return</span> <span>$this</span>->belongsTo("ModelA"<span>) }</span>
如果两个模型属于不同的数据库
那么
<span>public</span> <span>function</span><span> a() { </span><span>$instance</span> = <span>new</span><span> ModelA; </span><span>$instance</span>->setConnection(<span>$a_conn</span><span>); </span><span>$query</span> = <span>$instance</span>-><span>newQuery(); </span><span>return</span> <span>new</span> BelongsTo(<span>$query</span>, <span>$this</span><span>); }</span>

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ソフトウェア テクノロジの最前線に立つ UIUC Zhang Lingming のグループは、BigCode 組織の研究者とともに、最近 StarCoder2-15B-Instruct 大規模コード モデルを発表しました。この革新的な成果により、コード生成タスクにおいて大きな進歩が達成され、CodeLlama-70B-Instruct を上回り、コード生成パフォーマンス リストのトップに到達しました。 StarCoder2-15B-Instruct のユニークな特徴は、その純粋な自己調整戦略であり、トレーニング プロセス全体がオープンで透過的で、完全に自律的で制御可能です。このモデルは、高価な手動アノテーションに頼ることなく、StarCoder-15B 基本モデルの微調整に応じて、StarCoder2-15B を介して数千の命令を生成します。

1. はじめに ここ数年、YOLO は、計算コストと検出パフォーマンスの効果的なバランスにより、リアルタイム物体検出の分野で主流のパラダイムとなっています。研究者たちは、YOLO のアーキテクチャ設計、最適化目標、データ拡張戦略などを調査し、大きな進歩を遂げました。同時に、後処理に非最大抑制 (NMS) に依存すると、YOLO のエンドツーエンドの展開が妨げられ、推論レイテンシに悪影響を及ぼします。 YOLO では、さまざまなコンポーネントの設計に包括的かつ徹底的な検査が欠けており、その結果、大幅な計算冗長性が生じ、モデルの機能が制限されます。効率は最適ではありませんが、パフォーマンス向上の可能性は比較的大きくなります。この作業の目標は、後処理とモデル アーキテクチャの両方から YOLO のパフォーマンス効率の境界をさらに改善することです。この目的を達成するために

ターゲット検出システムのベンチマークである YOLO シリーズが再び大幅にアップグレードされました。今年 2 月の YOLOv9 のリリース以来、YOLO (YouOnlyLookOnce) シリーズのバトンは清華大学の研究者の手に渡されました。先週末、YOLOv10 のリリースのニュースが AI コミュニティの注目を集めました。これは、コンピュータ ビジョンの分野における画期的なフレームワークと考えられており、リアルタイムのエンドツーエンドの物体検出機能で知られており、効率と精度を組み合わせた強力なソリューションを提供することで YOLO シリーズの伝統を継承しています。論文アドレス: https://arxiv.org/pdf/2405.14458 プロジェクトアドレス: https://github.com/THU-MIG/yo

Laravel 9 と CodeIgniter 4 の最新バージョンでは、更新された機能と改善が提供されます。 Laravel9はMVCアーキテクチャを採用しており、データベース移行、認証、テンプレートエンジンなどの機能を提供します。 CodeIgniter4 は、HMVC アーキテクチャを使用してルーティング、ORM、およびキャッシュを提供します。パフォーマンスの面では、Laravel9 のサービスプロバイダーベースの設計パターンと CodeIgniter4 の軽量フレームワークにより、優れたパフォーマンスが得られます。実際のアプリケーションでは、Laravel9 は柔軟性と強力な機能を必要とする複雑なプロジェクトに適しており、CodeIgniter4 は迅速な開発や小規模なアプリケーションに適しています。

Apple の最新リリースの iOS18、iPadOS18、および macOS Sequoia システムでは、さまざまな理由で紛失または破損した写真やビデオをユーザーが簡単に回復できるように設計された重要な機能が写真アプリケーションに追加されました。この新機能では、写真アプリのツール セクションに「Recovered」というアルバムが導入され、ユーザーがデバイス上に写真ライブラリに含まれていない写真やビデオがある場合に自動的に表示されます。 「Recovered」アルバムの登場により、データベースの破損、カメラ アプリケーションが写真ライブラリに正しく保存されない、または写真ライブラリを管理するサードパーティ アプリケーションによって失われた写真やビデオに対する解決策が提供されます。ユーザーはいくつかの簡単な手順を実行するだけで済みます

今年 2 月、Google はマルチモーダル大型モデル Gemini 1.5 を発表しました。これは、エンジニアリングとインフラストラクチャの最適化、MoE アーキテクチャ、その他の戦略を通じてパフォーマンスと速度を大幅に向上させました。より長いコンテキスト、より強力な推論機能、およびクロスモーダル コンテンツのより適切な処理が可能になります。今週金曜日、Google DeepMind は Gemini 1.5 の技術レポートを正式にリリースしました。このレポートには Flash バージョンとその他の最近のアップグレードが含まれています。このドキュメントは 153 ページあります。技術レポートのリンク: https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_v1_5_report.pdf このレポートでは、Google が Gemini1 を紹介しています。

Laravel - アーティザン コマンド - Laravel 5.7 には、新しいコマンドを処理およびテストするための新しい方法が付属しています。これには職人コマンドをテストする新しい機能が含まれており、そのデモについては以下で説明します。

上記および著者の個人的な理解: 最近、ディープラーニング技術の発展と進歩により、大規模な基盤モデル (Foundation Model) が自然言語処理とコンピューター ビジョンの分野で大きな成果を上げています。自動運転における基本モデルの応用にも大きな発展の可能性があり、シナリオの理解と推論を向上させることができます。豊富な言語と視覚データの事前トレーニングを通じて、基本モデルは自動運転シナリオのさまざまな要素を理解して解釈し、推論を実行して、運転の意思決定と計画のための言語とアクションのコマンドを提供します。基本モデルは、運転シナリオを理解してデータを拡張することで、日常的な運転やデータ収集では遭遇する可能性が低い、ロングテール分布におけるまれな実現可能な機能を提供できます。
