Yii 1开发日记,yii开发日记
Yii 1开发日记,yii开发日记
用yii 1实现后台的搜索功能,效果如下图:
1.模型中:
<span> 1</span> <span>public</span> <span>function</span><span> search() </span><span> 2</span> <span> { </span><span> 3</span> <span> 4</span> <span>$criteria</span> = <span>new</span><span> CDbCriteria; </span><span> 5</span> <span>//</span><span>独立高级搜索</span> <span> 6</span> <span>if</span>(<span>isset</span>( <span>$_GET</span>['goods'<span>]) ) { </span><span> 7</span> <span>//</span><span>商品货号</span> <span> 8</span> <span>if</span> (<span>isset</span>(<span>$_GET</span>['goods']['goods_sn']) && <span>$_GET</span>['goods']['goods_sn'] != ""<span>) </span><span> 9</span> <span> { </span><span>10</span> <span>$criteria</span>->compare('goods_sn',<span>$_GET</span>['goods']['goods_sn'], <span>true</span><span> ); </span><span>11</span> <span> } </span><span>12</span> <span>//</span><span>商品名称</span> <span>13</span> <span>if</span> (<span>isset</span>(<span>$_GET</span>['goods']['goods_name']) && <span>$_GET</span>['goods']['goods_name'] != ""<span>) </span><span>14</span> <span> { </span><span>15</span> <span>$criteria</span>->compare('goods_name',<span>$_GET</span>['goods']['goods_name'], <span>true</span><span>); </span><span>16</span> <span> } </span><span>17</span> <span>//</span><span>商品分类</span> <span>18</span> <span>if</span> (<span>isset</span>(<span>$_GET</span>['goods']['cat_id']) && <span>$_GET</span>['goods']['cat_id'] != ""<span>) </span><span>19</span> <span> { </span><span>20</span> <span>$criteria</span>->compare('cat_id',<span>$_GET</span>['goods']['cat_id'], <span>true</span><span>); </span><span>21</span> <span> } </span><span>22</span> <span>//</span><span>是否上架</span> <span>23</span> <span>if</span> (<span>isset</span>(<span>$_GET</span>['goods']['is_on_sale']) && <span>$_GET</span>['goods']['is_on_sale'] != ""<span>) </span><span>24</span> <span> { </span><span>25</span> <span>$criteria</span>->compare('is_on_sale',<span>$_GET</span>['goods']['is_on_sale'<span>]); </span><span>26</span> <span> } </span><span>27</span> <span>//</span><span>是否精品</span> <span>28</span> <span>if</span> (<span>isset</span>(<span>$_GET</span>['goods']['is_best']) && <span>$_GET</span>['goods']['is_best'] != ""<span>) </span><span>29</span> <span> { </span><span>30</span> <span>$criteria</span>->compare('is_best',<span>$_GET</span>['goods']['is_best'<span>]); </span><span>31</span> <span> } </span><span>32</span> <span>//</span><span>是否新品</span> <span>33</span> <span>if</span> (<span>isset</span>(<span>$_GET</span>['goods']['is_new']) && <span>$_GET</span>['goods']['is_new'] != ""<span>) </span><span>34</span> <span> { </span><span>35</span> <span>$criteria</span>->compare('is_new',<span>$_GET</span>['goods']['is_new'<span>]); </span><span>36</span> <span> } </span><span>37</span> <span>//</span><span>是否热销</span> <span>38</span> <span>if</span> (<span>isset</span>(<span>$_GET</span>['goods']['is_hot']) && <span>$_GET</span>['goods']['is_hot'] != ""<span>) </span><span>39</span> <span> { </span><span>40</span> <span>$criteria</span>->compare('is_hot',<span>$_GET</span>['goods']['is_hot'<span>]); </span><span>41</span> <span> } </span><span>42</span> <span>43</span> <span> } </span><span>44</span> <span>return</span> <span>new</span> CActiveDataProvider(<span>$this</span>, <span>array</span><span>( </span><span>45</span> 'criteria'=><span>$criteria</span> <span>46</span> <span> )); </span><span>47</span> }
2.控制器中:
<span>$model</span>=<span>new</span> B2cGoods('search');
表示在model中启用模型中的search作为搜索。
3.视图中:
<div <span>class</span>="well"> <div <span>class</span>="search-box"> <form <span>class</span>="form-inline" method="get" action=""><br /> <span>//指定form表单提交的页面,很重要</span> <input type='hidden' name='r' value='B2CShop/b2cGoods/goodsList/id/<?php echo $id ?>'> <div <span>class</span>="form-group"> <<span>input name</span>="goods[goods_sn]"<span> type</span>="text" <span>class</span>="form-control"<span> style</span>="width:140px;"<span> placeholder </span>= "商品货号"<span> value</span>=<?php <span>echo</span> <span>$_GET</span>['goods']['goods_sn'] ; ?> > </div>&<span>nbsp; </span><div <span>class</span>="form-group"> <<span>input name</span>="goods[goods_name]"<span> type</span>="text" <span>class</span>="form-control"<span> style</span>="width:140px;"<span> placeholder </span>= "商品名称"<span> value</span>=<?php <span>echo</span> <span>$_GET</span>['goods']['goods_name'] ; ?> > </div> &<span>nbsp; </span><div <span>class</span>="form-group"> <?php <span>echo</span> CHtml::dropDownList( "goods[cat_id]" , <span>$_GET</span>['goods']['cat_id'] ,<span> B2cCategory</span>::listData( <span>$id</span> ) , <span>array</span>( "class"=>"form-control" , 'empty'=>'请选择类型...', 'encode' => <span>false</span>, "style"=>"width:140px") ); ?> </div> &<span>nbsp; </span><div <span>class</span>="checkbox"> <label>上架 </span><<span>input type</span>="checkbox"<span> name</span>="goods[is_on_sale]"<span> style</span>="width: 24px;"<span> value</span>="1"<br /> <span>//实现checkbox,刷新页面保持原状态</span> <?php <span>echo</span> <span>$_GET</span>['goods']['is_on_sale']?'checked="checked"':'' ?> > </label> </div> &<span>nbsp; </span><div <span>class</span>="checkbox"> <label>精品 </span><<span>input type</span>="checkbox"<span> name</span>="goods[is_best]"<span> style</span>="width: 24px;"<span> value</span>="1" <?php <span>echo</span> <span>$_GET</span>['goods']['is_best']?'checked="checked"':'' ?> > </label> </div> &<span>nbsp; </span><div <span>class</span>="checkbox"> <label>新品 </span><<span>input type</span>="checkbox"<span> name</span>="goods[is_new]"<span> style</span>="width: 24px;"<span> value</span>="1" <?php <span>echo</span> <span>$_GET</span>['goods']['is_new']?'checked="checked"':'' ?> > </label> </div> &<span>nbsp; </span><div <span>class</span>="checkbox"> <label>热销 </span><<span>input type</span>="checkbox"<span> name</span>="goods[is_hot]"<span> style</span>="width: 24px;"<span> value</span>="1" <?php <span>echo</span> <span>$_GET</span>['goods']['is_hot']?'checked="checked"':'' ?> > </label> </div> <button type="submit" <span>class</span>="btn btn-default"><span <span>class</span>="glyphicon glyphicon-search"></span> 搜 索</button> </form> </div> </div>
这里需要注意的一点是实现checkbox,保持原状态,echo $_GET['goods']['is_hot']?'checked="checked"':'' ?>,即用php判断是否有值。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









従来のコンピューティングを超える能力を備えているだけでなく、より低コストでより効率的なパフォーマンスを実現する人工知能モデルを想像してみてください。これは SF ではありません。世界で最も強力なオープンソース MoE モデルである DeepSeek-V2[1] が登場しました。 DeepSeek-V2 は、経済的なトレーニングと効率的な推論の特徴を備えた強力な専門家混合 (MoE) 言語モデルです。これは 236B のパラメータで構成されており、そのうち 21B は各マーカーをアクティブにするために使用されます。 DeepSeek67B と比較して、DeepSeek-V2 はパフォーマンスが優れていると同時に、トレーニング コストを 42.5% 節約し、KV キャッシュを 93.3% 削減し、最大生成スループットを 5.76 倍に高めます。 DeepSeek は一般的な人工知能を研究する会社です

今月初め、MIT やその他の機関の研究者らは、MLP に代わる非常に有望な代替案である KAN を提案しました。 KAN は、精度と解釈可能性の点で MLP よりも優れています。また、非常に少数のパラメーターを使用して、多数のパラメーターを使用して実行する MLP よりも優れたパフォーマンスを発揮できます。たとえば、著者らは、KAN を使用して、より小規模なネットワークと高度な自動化で DeepMind の結果を再現したと述べています。具体的には、DeepMind の MLP には約 300,000 個のパラメーターがありますが、KAN には約 200 個のパラメーターしかありません。 KAN は、MLP が普遍近似定理に基づいているのに対し、KAN はコルモゴロフ-アーノルド表現定理に基づいているのと同様に、強力な数学的基礎を持っています。以下の図に示すように、KAN は

目標検出は自動運転システムにおいて比較的成熟した問題であり、その中でも歩行者検出は最も初期に導入されたアルゴリズムの 1 つです。ほとんどの論文では非常に包括的な研究が行われています。ただし、サラウンドビューに魚眼カメラを使用した距離認識については、あまり研究されていません。放射状の歪みが大きいため、標準のバウンディング ボックス表現を魚眼カメラに実装するのは困難です。上記の説明を軽減するために、拡張バウンディング ボックス、楕円、および一般的な多角形の設計を極/角度表現に探索し、これらの表現を分析するためのインスタンス セグメンテーション mIOU メトリックを定義します。提案された多角形モデルの FisheyeDetNet は、他のモデルよりも優れたパフォーマンスを示し、同時に自動運転用の Valeo 魚眼カメラ データセットで 49.5% の mAP を達成しました。

テスラのロボット「オプティマス」の最新映像が公開され、すでに工場内で稼働可能となっている。通常の速度では、バッテリー(テスラの4680バッテリー)を次のように分類します:公式は、20倍の速度でどのように見えるかも公開しました - 小さな「ワークステーション」上で、ピッキング、ピッキング、ピッキング:今回は、それがリリースされたハイライトの1つビデオの内容は、オプティマスが工場内でこの作業を完全に自律的に行い、プロセス全体を通じて人間の介入なしに完了するというものです。そして、オプティマスの観点から見ると、自動エラー修正に重点を置いて、曲がったバッテリーを拾い上げたり配置したりすることもできます。オプティマスのハンドについては、NVIDIA の科学者ジム ファン氏が高く評価しました。オプティマスのハンドは、世界の 5 本指ロボットの 1 つです。最も器用。その手は触覚だけではありません

FP8 以下の浮動小数点数値化精度は、もはや H100 の「特許」ではありません。 Lao Huang は誰もが INT8/INT4 を使用できるようにしたいと考え、Microsoft DeepSpeed チームは NVIDIA からの公式サポートなしで A100 上で FP6 の実行を開始しました。テスト結果は、A100 での新しい方式 TC-FPx の FP6 量子化が INT4 に近いか、場合によってはそれよりも高速であり、後者よりも精度が高いことを示しています。これに加えて、エンドツーエンドの大規模モデルのサポートもあり、オープンソース化され、DeepSpeed などの深層学習推論フレームワークに統合されています。この結果は、大規模モデルの高速化にも即座に影響します。このフレームワークでは、シングル カードを使用して Llama を実行すると、スループットはデュアル カードのスループットの 2.65 倍になります。 1つ

前に書かれたプロジェクトのリンク: https://nianticlabs.github.io/mickey/ 2 枚の写真が与えられた場合、それらの写真間の対応関係を確立することで、それらの間のカメラのポーズを推定できます。通常、これらの対応は 2D 対 2D であり、推定されたポーズはスケール不定です。いつでもどこでもインスタント拡張現実などの一部のアプリケーションでは、スケール メトリクスの姿勢推定が必要なため、スケールを回復するために外部深度推定器に依存します。この論文では、3D カメラ空間でのメトリックの対応を予測できるキーポイント マッチング プロセスである MicKey を提案します。画像全体の 3D 座標マッチングを学習することで、相対的なメトリックを推測できるようになります。

概要 LLaMA-3 (LargeLanguageModelMetaAI3) は、Meta Company が開発した大規模なオープンソースの生成人工知能モデルです。前世代のLLaMA-2と比べてモデル構造に大きな変更はありません。 LLaMA-3 モデルは、さまざまなアプリケーションのニーズやコンピューティング リソースに合わせて、小規模、中規模、大規模などのさまざまな規模のバージョンに分割されています。小型モデルのパラメータ サイズは 8B、中型モデルのパラメータ サイズは 70B、大型モデルのパラメータ サイズは 400B に達します。ただし、トレーニング中の目標は、マルチモーダルおよび複数言語の機能を達成することであり、その結果は GPT4/GPT4V に匹敵することが期待されます。 Ollama をインストールするOllama は、オープンソースの大規模言語モデル (LL) です。

大規模言語モデル (LLM) を人間の価値観や意図に合わせるには、人間のフィードバックを学習して、それが有用で、正直で、無害であることを確認することが重要です。 LLM を調整するという点では、ヒューマン フィードバックに基づく強化学習 (RLHF) が効果的な方法です。 RLHF 法の結果は優れていますが、最適化にはいくつかの課題があります。これには、報酬モデルをトレーニングし、その報酬を最大化するためにポリシー モデルを最適化することが含まれます。最近、一部の研究者はより単純なオフライン アルゴリズムを研究しており、その 1 つが直接優先最適化 (DPO) です。 DPO は、RLHF の報酬関数をパラメータ化することで、選好データに基づいてポリシー モデルを直接学習するため、明示的な報酬モデルの必要性がなくなります。この方法は簡単で安定しています
