ThinkPHP のカスタム モデルと一貫した操作ポイント_PHP チュートリアル
学んだことをまとめてみます〜
データの主キーを取得するメソッド: $goods_model ->
データ テーブルをインスタンス化するには 2 つの方法があります: new Model(); M() ショートカット メソッドはメモリを 1 回だけ占有しますが、最初のメソッドはメモリ ストレージの量を毎回増加させます
。
query() はクエリ結果を取得します。execute() は影響を受ける行の数を取得します
D() メソッドは、カスタム モデルを取得するために使用されます。D() 関数の実行順序は、ファイル名とクラス名がルールに一致する場合に、カスタム モデルが実行されることです。矛盾がある場合、インスタンス化のためにテーブル名が検索され、一致するテーブル名がない場合は false を返します
。
field() は表示範囲、where() は値の条件です。条件として配列またはオブジェクトを使用します。limit() は値の数です。order(para desc) は並べ替えです。group() はフィールドに応じた自動並べ替えです。グループ化、() を持つ別の値条件、table(tbname) はテーブル全体で値を取得すること、table(db.tbname) はデータベース全体で値を取得すること、配列 $cont['para']=array(' like','% a%'); 配列条件付き制御 SQL を生成し、sum() で合計を求め、avg() で平均を求め、count() で数値を求めます
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OpenAI データは必要ありません。大規模なコード モデルのリストに加わりましょう。 UIUC が StarCoder-15B-Instruct をリリース
Jun 13, 2024 pm 01:59 PM
ソフトウェア テクノロジの最前線に立つ UIUC Zhang Lingming のグループは、BigCode 組織の研究者とともに、最近 StarCoder2-15B-Instruct 大規模コード モデルを発表しました。この革新的な成果により、コード生成タスクにおいて大きな進歩が達成され、CodeLlama-70B-Instruct を上回り、コード生成パフォーマンス リストのトップに到達しました。 StarCoder2-15B-Instruct のユニークな特徴は、その純粋な自己調整戦略であり、トレーニング プロセス全体がオープンで透過的で、完全に自律的で制御可能です。このモデルは、高価な手動アノテーションに頼ることなく、StarCoder-15B 基本モデルの微調整に応じて、StarCoder2-15B を介して数千の命令を生成します。
Yolov10: 詳細な説明、展開、アプリケーションがすべて 1 か所にまとめられています。
Jun 07, 2024 pm 12:05 PM
1. はじめに ここ数年、YOLO は、計算コストと検出パフォーマンスの効果的なバランスにより、リアルタイム物体検出の分野で主流のパラダイムとなっています。研究者たちは、YOLO のアーキテクチャ設計、最適化目標、データ拡張戦略などを調査し、大きな進歩を遂げました。同時に、後処理に非最大抑制 (NMS) に依存すると、YOLO のエンドツーエンドの展開が妨げられ、推論レイテンシに悪影響を及ぼします。 YOLO では、さまざまなコンポーネントの設計に包括的かつ徹底的な検査が欠けており、その結果、大幅な計算冗長性が生じ、モデルの機能が制限されます。効率は最適ではありませんが、パフォーマンス向上の可能性は比較的大きくなります。この作業の目標は、後処理とモデル アーキテクチャの両方から YOLO のパフォーマンス効率の境界をさらに改善することです。この目的を達成するために
Go WebSocket メッセージを送信するにはどうすればよいですか?
Jun 03, 2024 pm 04:53 PM
Go では、gorilla/websocket パッケージを使用して WebSocket メッセージを送信できます。具体的な手順: WebSocket 接続を確立します。テキスト メッセージを送信します。 WriteMessage(websocket.TextMessage,[]byte("message")) を呼び出します。バイナリ メッセージを送信します。WriteMessage(websocket.BinaryMessage,[]byte{1,2,3}) を呼び出します。
Go で正規表現を使用してタイムスタンプを照合するにはどうすればよいですか?
Jun 02, 2024 am 09:00 AM
Go では、正規表現を使用してタイムスタンプを照合できます。ISO8601 タイムスタンプの照合に使用されるような正規表現文字列をコンパイルします。 ^\d{4}-\d{2}-\d{2}T \d{ 2}:\d{2}:\d{2}(\.\d+)?(Z|[+-][0-9]{2}:[0-9]{2})$ 。 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。
AI スタートアップ企業は一斉に OpenAI に転職し、イリヤが去った後にセキュリティ チームが再編成されました。
Jun 08, 2024 pm 01:00 PM
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。
清華大学が引き継ぎ、YOLOv10 が登場しました。パフォーマンスが大幅に向上し、GitHub のホット リストに掲載されました。
Jun 06, 2024 pm 12:20 PM
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
Golang の技術的なパフォーマンスの最適化でメモリ リークを回避するにはどうすればよいですか?
Jun 04, 2024 pm 12:27 PM
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。
Google Gemini 1.5 テクニカル レポート: 数学オリンピックの問題を簡単に証明、Flash バージョンは GPT-4 Turbo より 5 倍高速
Jun 13, 2024 pm 01:52 PM
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。
