クラスのオーバーロードと自動ロード_PHP チュートリアル
PHP4 には、Java や COM と同様に、外部オブジェクト モデルへのマッピングを確立するためのオーバーロード構文がすでにあり、PHP5 は強力なオブジェクト指向オーバーロードを提供し、プログラマーがプロパティにアクセスするためのカスタム動作を作成したり、
メソッドを呼び出すことができます。 Zend エンジンがメンバーにアクセスしようとして見つからない場合、PHP はこれらのメソッドを呼び出します。例 1 では、__get と __set が属性変数配列へのすべてのアクセスを置き換えます。必要に応じて、任意のタイプのフィルタリングを実装できます。たとえば、スクリプトで属性値の設定を無効にしたり、特定のプレフィックスで開始したり、特定のタイプの値を含めたりすることができます。
__call メソッドは、未定義のメソッドを呼び出す方法を示しています。未定義のメソッドを呼び出すと、メソッド名とメソッドによって受け取られたパラメータが __call メソッドに渡され、PHP は __call の値を未定義のメソッドに返します。ユーザーレベルのオーバーロード未定義のクラスを使用しようとすると、PHP は致命的なエラーを報告します。解決策はクラスを追加することです。結局のところ、 include でファイルをインクルードすることができます。ただし、PHP にはクラスの自動ロード機能があり、PHP が体系化していないクラスを使用しようとすると、この関数のグローバル関数が検索されます。
例 図 2 は、スクリプトがクラス名を生成しようとするときに、現在のディレクトリ内の各ファイルがどのように使用されるかを示しています。 User クラスのインスタンスの場合、PHP は __autoload を実行します。このスクリプトは、User クラスが class_User.php で定義されていると想定します。呼び出しが大文字か小文字かに関係なく、PHP は小文字の名前を返します 。りー
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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

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

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

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

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。

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。

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。
