一个带缓存数据功能的mysqli类
下面来分享一个带缓存数据功能的mysqli类,有需要的同学可看看。
代码如下 | 复制代码 |
/** */ '.mysqli_connect_error().'';die(); } else { $this->mysqli->set_charset("utf8"); } } public function __destruct() { $this->free(); $this->close(); } protected function free() { @$this->rs->free(); } protected function close() { $this->mysqli->close(); } protected function fetch() { return $this->rs->fetch_array($this->fetch_mode); } protected function getQuerySql($sql, $limit = null) { if (@preg_match("/[0-9]+(,[ ]?[0-9]+)?/is", $limit) && !preg_match("/ LIMIT [0-9]+(,[ ]?[0-9]+)?$/is", $sql)) { $sql .= " LIMIT " . $limit; } return $sql; } protected function get_cache($sql,$method) { include_once './cache.php';//若框架中使用__autoload(),这里可以不用加载文件 $cache = new cache($this->cache_dir,$this->cache_time); $cache_file = md5($sql.$method); $res = $cache->get_cache($cache_file); if(!$res) { $res = $this->$method($sql); $cache->set_cache($cache_file, $res); } return $res; } public function query_num() { return $this->query_num; } public function set_cache_dir($cache_dir) { $this->cache_dir = $cache_dir; } public function set_cache_time($cache_time) { $this->cache_time = $cache_time; } public function query($sql, $limit = null) { $sql = $this->getQuerySql($sql, $limit); $this->sql = $sql; $this->rs = $this->mysqli->query($sql); if (!$this->rs) { echo " ".$this->mysqli->error."";die(); } else { $this->query_num++; return $this->rs; } } public function getOne($sql) { $this->query($sql, 1); $this->fetch_mode = MYSQLI_NUM; $row = $this->fetch(); $this->free(); return $row[0]; } public function get_one($sql) { return $this->getOne($sql); } public function cache_one($sql) { $sql = $this->getQuerySql($sql, 1); return $this->get_cache($sql, 'getOne'); } public function getRow($sql, $fetch_mode = MYSQLI_ASSOC) { $this->query($sql, 1); $this->fetch_mode = $fetch_mode; $row = $this->fetch(); $this->free(); return $row; } public function get_row($sql, $fetch_mode = MYSQLI_ASSOC) { return $this->getRow($sql); } public function cache_row($sql) { $sql = $this->getQuerySql($sql, 1); return $this->get_cache($sql, 'getRow'); } public function getAll($sql, $limit = null, $fetch_mode = MYSQLI_ASSOC) { $this->query($sql, $limit); $all_rows = array(); $this->fetch_mode = $fetch_mode; while($rows = $this->fetch()) { $all_rows[] = $rows; } $this->free(); return $all_rows; } public function get_all($sql, $limit = null, $fetch_mode = MYSQLI_ASSOC) { return $this->getAll($sql); } public function cache_all($sql, $limit = null) { $sql = $this->getQuerySql($sql, $limit); return $this->get_cache($sql, 'getAll'); } public function insert_id() { return $this->mysqli->insert_id(); } public function escape($str) { if(is_array($str)) { foreach($str as $key=>$val) { $str[$key] = $this->escape($val); } } else { $str = addslashes(trim($str)); } return $str; } } //用法 $db = new db_mysqli('localhost', 'root', 111222, 'dict'); $db->set_cache_time(10); $db->set_cache_dir('./cache/sql/'); $sql = "select * from words order by word_id limit 10,10"; $res1 = $db->get_all($sql); $res2 = $db->cache_all($sql); echo $db->query_num(),' '; ?> |

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0.この記事は何をするのですか?私たちは、多用途かつ高速な最先端の生成単眼深度推定モデルである DepthFM を提案します。従来の深度推定タスクに加えて、DepthFM は深度修復などの下流タスクでも最先端の機能を実証します。 DepthFM は効率的で、いくつかの推論ステップ内で深度マップを合成できます。この作品について一緒に読みましょう〜 1. 論文情報タイトル: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching 著者: MingGui、JohannesS.Fischer、UlrichPrestel、PingchuanMa、Dmytr

Google が推進する JAX のパフォーマンスは、最近のベンチマーク テストで Pytorch や TensorFlow のパフォーマンスを上回り、7 つの指標で 1 位にランクされました。また、テストは最高の JAX パフォーマンスを備えた TPU では行われませんでした。ただし、開発者の間では、依然として Tensorflow よりも Pytorch の方が人気があります。しかし、将来的には、おそらくより大規模なモデルが JAX プラットフォームに基づいてトレーニングされ、実行されるようになるでしょう。モデル 最近、Keras チームは、ネイティブ PyTorch 実装を使用して 3 つのバックエンド (TensorFlow、JAX、PyTorch) をベンチマークし、TensorFlow を使用して Keras2 をベンチマークしました。まず、主流のセットを選択します

iPhone のモバイル データ接続に遅延や遅い問題が発生していませんか?通常、携帯電話の携帯インターネットの強度は、地域、携帯ネットワークの種類、ローミングの種類などのいくつかの要因によって異なります。より高速で信頼性の高いセルラー インターネット接続を実現するためにできることがいくつかあります。解決策 1 – iPhone を強制的に再起動する 場合によっては、デバイスを強制的に再起動すると、携帯電話接続を含む多くの機能がリセットされるだけです。ステップ 1 – 音量を上げるキーを 1 回押して放します。次に、音量小キーを押して、もう一度放します。ステップ 2 – プロセスの次の部分は、右側のボタンを押し続けることです。 iPhone の再起動が完了するまで待ちます。セルラーデータを有効にし、ネットワーク速度を確認します。もう一度確認してください 修正 2 – データ モードを変更する 5G はより優れたネットワーク速度を提供しますが、信号が弱い場合はより適切に機能します

世界は狂ったように大きなモデルを構築していますが、インターネット上のデータだけではまったく不十分です。このトレーニング モデルは「ハンガー ゲーム」のようであり、世界中の AI 研究者は、データを貪欲に食べる人たちにどのように餌を与えるかを心配しています。この問題は、マルチモーダル タスクで特に顕著です。何もできなかった当時、中国人民大学学部のスタートアップチームは、独自の新しいモデルを使用して、中国で初めて「モデル生成データフィード自体」を実現しました。さらに、これは理解側と生成側の 2 つの側面からのアプローチであり、両方の側で高品質のマルチモーダルな新しいデータを生成し、モデル自体にデータのフィードバックを提供できます。モデルとは何ですか? Awaker 1.0 は、中関村フォーラムに登場したばかりの大型マルチモーダル モデルです。チームは誰ですか?ソフォンエンジン。人民大学ヒルハウス人工知能大学院の博士課程学生、ガオ・イージャオ氏によって設立されました。

最近、軍事界は、米軍戦闘機が AI を使用して完全自動空戦を完了できるようになったというニュースに圧倒されました。そう、つい最近、米軍のAI戦闘機が初めて公開され、その謎が明らかになりました。この戦闘機の正式名称は可変安定性飛行シミュレーター試験機(VISTA)で、アメリカ空軍長官が自ら飛行させ、一対一の空戦をシミュレートした。 5 月 2 日、フランク ケンダル米国空軍長官は X-62AVISTA でエドワーズ空軍基地を離陸しました。1 時間の飛行中、すべての飛行動作が AI によって自律的に完了されたことに注目してください。ケンダル氏は「過去数十年にわたり、私たちは自律型空対空戦闘の無限の可能性について考えてきたが、それは常に手の届かないものだと思われてきた」と語った。しかし今では、

マルチモーダル文書理解機能のための新しい SOTA!アリババの mPLUG チームは、最新のオープンソース作品 mPLUG-DocOwl1.5 をリリースしました。これは、高解像度の画像テキスト認識、一般的な文書構造の理解、指示の遵守、外部知識の導入という 4 つの主要な課題に対処するための一連のソリューションを提案しています。さっそく、その効果を見てみましょう。複雑な構造のグラフをワンクリックで認識しMarkdown形式に変換:さまざまなスタイルのグラフが利用可能:より詳細な文字認識や位置決めも簡単に対応:文書理解の詳しい説明も可能:ご存知「文書理解」 「」は現在、大規模な言語モデルの実装にとって重要なシナリオです。市場には文書の読み取りを支援する多くの製品が存在します。その中には、主にテキスト認識に OCR システムを使用し、テキスト処理に LLM と連携する製品もあります。

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
