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関連モデルと Infinitus 分類_PHP チュートリアル

Jul 14, 2016 am 10:10 AM
has one 今日 協会 分類 そして 要約する 無制限 モデル

今日のまとめ:
アソシエーションモデル
ONE_TO_ONE : HAS_ONE&BELONGS_TO
ONE_TO_MANY : HAS_MANY&BELONGS_TO
たくさんのたくさん


まず、モデル側でテーブル名を先頭とするモデルクラス、統合された関連モデルクラスを定義します
クラス内で保護された変数を定義します $_link = array(); 内部はフィールドのマッピング メソッドです。 例: ユーザーテーブルは 1 つのマッピング方法でアーカイブにマッピングされます。または、1 対 1 でbelongsto を使用することもできます
dept はマッピングメソッドに属します
grpはmanytomanyのマッピング方法です
デフォルトのmanytomanyモード中間テーブル名は、操作指示対象テーブル名として定義する必要があります
初期化のために relationship_table の値を設定することもできます
hasone はオブジェクトをインスタンス化し、relation() パラメーターを true 値に設定し、オブジェクトのリレーショナル マッピング メソッドを呼び出して、追加、削除、変更、チェックを行います

関連するモデルオブジェクトが追加、削除、変更、チェックされると、それに関連付けられた対応するフィールドのみが変更されます

自動入力 ~ 無制限のレベルの分類を完了します

アクティブなセグメントでオブジェクトをインスタンス化します。フィールド メソッドを呼び出します。パラメータには、bpath としてパス コネクタ ID を含む concat メソッド パラメータと、bpath としてのコヒーレント操作の order メソッド パラメータが含まれます。オブジェクトリレーショナルマッピング。 foreache は、上記で取得した複数のデータを走査し、各データに新しいフィールド カウントを追加します。 count メソッドのパラメーターは、explode メソッドのパラメーターであり、コネクタ - bpath フィールドです。そのため、各レコードは、独自のパス長に等しい count フィールドを追加します。次に、\this の下の assign メソッドを呼び出して値を代入し、display メソッドを呼び出して表示させます。
ビュー側では、フォームの送信方向は add アクティビティであり、volist タグの値を {$vo['id']} として、for ループを実行します。スペースを出力します。phpタグの外側に名前の値を出力します
カスタム モデル側で自動的に完成した値を配列に設定します。パス フィールドをコールバック関数 tclm に設定します。そうでない場合は、関数 tclm を 0 に設定します。 0です。0を返します。クエリIDはpidのエントリ設定により、親アイテムのパス接続としてデータが返されます。親アイテムのIDを接続するだけです

http://www.bkjia.com/PHPjc/477486.htmlwww.bkjia.com本当http://www.bkjia.com/PHPjc/477486.html技術記事今日のまとめ: 関連モデル ONE_TO_ONE : HAS_ONEBELONGS_TO ONE_TO_MANY : HAS_MANYBELONGS_TO MANY_TO_MANY まずはモデル側でテーブル名を先頭とするモデルクラスを定義します...
に関連モデルクラスを統合します。
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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

MLP に代わる KAN は、オープンソース プロジェクトによって畳み込みまで拡張されました MLP に代わる KAN は、オープンソース プロジェクトによって畳み込みまで拡張されました Jun 01, 2024 pm 10:03 PM

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

こんにちは、電気アトラスです!ボストン・ダイナミクスのロボットが復活、180度の奇妙な動きにマスク氏も恐怖 こんにちは、電気アトラスです!ボストン・ダイナミクスのロボットが復活、180度の奇妙な動きにマスク氏も恐怖 Apr 18, 2024 pm 07:58 PM

Boston Dynamics Atlas は正式に電動ロボットの時代に突入します!昨日、油圧式アトラスが歴史の舞台から「涙ながらに」撤退したばかりですが、今日、ボストン・ダイナミクスは電動式アトラスが稼働することを発表しました。ボストン・ダイナミクス社は商用人型ロボットの分野でテスラ社と競争する決意を持っているようだ。新しいビデオが公開されてから、わずか 10 時間ですでに 100 万人以上が視聴しました。古い人が去り、新しい役割が現れるのは歴史的な必然です。今年が人型ロボットの爆発的な年であることは間違いありません。ネットユーザーは「ロボットの進歩により、今年の開会式は人間のように見え、人間よりもはるかに自由度が高い。しかし、これは本当にホラー映画ではないのか?」とコメントした。ビデオの冒頭では、アトラスは仰向けに見えるように地面に静かに横たわっています。次に続くのは驚くべきことです

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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

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