ThinkPHP 之 自定义模型、连贯操作要点
我来总结一下学了什么~
获取数据主键的方法:$goods_model -> getPk();
实例化数据表两种方法 new Model() ; M()快捷方法 快捷方法只占用一次内存而第一种方法会每次增加一次内存存储量
query()获得查询结果 execute()获得影响行数
D()方法用来获取自定义模型,D()函数的执行顺序为首先查找自定义模型当文件名和类名符合规则后执行自定义模型,若有不符合则查找表名进行实例化,若没有符合表名则返回false
连贯操作
field()为显示范围,where()为取值条件:用数组或对象作为条件,limit()为取值个数,order(para desc)为排序,group()为按照字段分组自动排序,having()另一种取值条件,table(tbname)为跨越表取值,table(db.tbname)为跨越数据库进行取值,定义数组$cont['para']=array('like','%a%');进行生成数组条件控制sql,sum()求和,avg()平均数,count()求个数

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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

Go では、gorilla/websocket パッケージを使用して WebSocket メッセージを送信できます。具体的な手順: WebSocket 接続を確立します。テキスト メッセージを送信します。 WriteMessage(websocket.TextMessage,[]byte("message")) を呼び出します。バイナリ メッセージを送信します。WriteMessage(websocket.BinaryMessage,[]byte{1,2,3}) を呼び出します。

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

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。

メモリ リークは、ファイル、ネットワーク接続、データベース接続などの使用されなくなったリソースを閉じることによって、Go プログラムのメモリを継続的に増加させる可能性があります。弱参照を使用してメモリ リークを防ぎ、強参照されなくなったオブジェクトをガベージ コレクションの対象にします。 go coroutine を使用すると、メモリ リークを避けるために、終了時にコルーチンのスタック メモリが自動的に解放されます。

70B モデルでは、数秒で 1,000 個のトークンを生成でき、これはほぼ 4,000 文字に相当します。研究者らは Llama3 を微調整し、高速化アルゴリズムを導入しました。ネイティブ バージョンと比較して、速度は 13 倍高速になりました。速いだけでなく、コード書き換えタスクのパフォーマンスは GPT-4o をも上回ります。この成果は、人気の AI プログラミング成果物 Cursor を開発したチーム、anysphere によるもので、OpenAI も投資に参加しました。有名な高速推論アクセラレーション フレームワークである Groq では、70BLlama3 の推論速度は 1 秒あたり 300 トークンを超える程度であることを知っておく必要があります。 Cursor の速度により、ほぼ瞬時に完全なコード ファイル編集を実現すると言えます。カースと言うと良い奴だと言う人もいる

先週、社内の辞任と社外からの批判が相次ぐ中、OpenAIは内外のトラブルに見舞われた。 - 未亡人姉妹への侵害が世界中で白熱した議論を巻き起こした - 「覇権条項」に署名した従業員が次々と暴露 - ネットユーザーがウルトラマンの「」をリストアップ噂の払拭: Vox が入手した漏洩情報と文書によると、アルトマンを含む OpenAI の上級幹部はこれらの株式回収条項をよく認識しており、承認しました。さらに、OpenAI には、AI セキュリティという深刻かつ緊急の課題が直面しています。最近、最も著名な従業員2名を含むセキュリティ関連従業員5名が退職し、「Super Alignment」チームが解散したことで、OpenAIのセキュリティ問題が再び注目を集めている。フォーチュン誌は OpenA を報じた。

Go では、正規表現を使用してタイムスタンプを照合できます。ISO8601 タイムスタンプの照合に使用されるような正規表現文字列をコンパイルします。 ^\d{4}-\d{2}-\d{2}T \d{ 2}:\d{2}:\d{2}(\.\d+)?(Z|[+-][0-9]{2}:[0-9]{2})$ 。 regexp.MatchString 関数を使用して、文字列が正規表現と一致するかどうかを確認します。
