Laravel 5框架学习之模型、控制器、视图基础流程,laravel框架_PHP教程
Laravel 5框架学习之模型、控制器、视图基础流程,laravel框架
添加路由
复制代码 代码如下:
Route::get('artiles', 'ArticlesController@index');
创建控制器
复制代码 代码如下:
php artisan make:controller ArticlesController --plain
修改控制器
<?php namespace App\Http\Controllers; use App\Article; use App\Http\Requests; use App\Http\Controllers\Controller; use Illuminate\Http\Request; class ArticlesController extends Controller { public function index() { $articles = Article::all(); return $articles; } }
可以在浏览器中看到返回的 JSON 结果,cool!
修改控制器,返回视图
public function index() { $articles = Article::all(); return view('articles.index', compact('articles')); }
创建视图
@extends('layout') @section('content') <h1 id="Articles">Articles</h1> @foreach($articles as $article) <article> <h2 id="article-title">{{$article->title}}</h2> <div class="body">{{$article->body}}</div> </article> @endforeach @stop
浏览结果,COOL!!!!
显示单个文章
添加显示详细信息的路由
复制代码 代码如下:
Route::get('articles/{id}', 'ArticlesController@show');
其中,{id} 是参数,表示要显示的文章的 id,修改控制器:
public function show($id) { $article = Article::find($id); //若果找不到文章 if (is_null($article)) { //生产环境 APP_DEBUG=false abort(404); } return view('articles.show', compact('article')); }
laravel 提供了更加方便的功能,修改控制器:
public function show($id) { $article = Article::findOrFail($id); return view('articles.show', compact('article')); }
It's cool.
新建视图
@extends('layout') @section('content') <h1 id="article-title">{{$article->title}}</h1> <article> {{$article->body}} </article> @stop
在浏览器中尝试访问:/articles/1 /articles/2
修改index视图
@extends('layout') @section('content') <h1 id="Articles">Articles</h1> <hr/> @foreach($articles as $article) <article> <h2> {{--这种方式可以--}} <a href="/articles/{{$article->id}}">{{$article->title}}</a> {{--这种方式更加灵活,不限制路径--}}<br> <a href="{{action('ArticlesController@show', [$article->id])}}">{{$article->title}}</a> {{--还可以使用--}}<br> <a href="{{url('/articles', $article->id)}}">{{$article->title}}</a> </h2> <div class="body">{{$article->body}}</div> </article> @endforeach @stop
以上所述就是本文的全部内容了,希望能够对大家学习Laravel5框架有所帮助。

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1. 소개 지난 몇 년 동안 YOLO는 계산 비용과 감지 성능 간의 효과적인 균형으로 인해 실시간 객체 감지 분야에서 지배적인 패러다임이 되었습니다. 연구원들은 YOLO의 아키텍처 설계, 최적화 목표, 데이터 확장 전략 등을 탐색하여 상당한 진전을 이루었습니다. 동시에 사후 처리를 위해 NMS(비최대 억제)에 의존하면 YOLO의 엔드투엔드 배포가 방해되고 추론 대기 시간에 부정적인 영향을 미칩니다. YOLO에서는 다양한 구성 요소의 설계에 포괄적이고 철저한 검사가 부족하여 상당한 계산 중복이 발생하고 모델 기능이 제한됩니다. 이는 최적이 아닌 효율성을 제공하며 성능 향상을 위한 상대적으로 큰 잠재력을 제공합니다. 이 작업의 목표는 사후 처리와 모델 아키텍처 모두에서 YOLO의 성능 효율성 경계를 더욱 향상시키는 것입니다. 이를 위해

표적 탐지 시스템의 벤치마크 YOLO 시리즈가 다시 한 번 대대적인 업그레이드를 받았습니다. 올해 2월 YOLOv9이 출시된 이후 YOLO(YouOnlyLookOnce) 시리즈의 지휘봉은 칭화대학교 연구진의 손에 넘어갔다. 지난 주말 YOLOv10 출시 소식이 AI 커뮤니티의 관심을 끌었다. 컴퓨터 비전 분야의 획기적인 프레임워크로 간주되며 실시간 엔드투엔드 개체 감지 기능으로 유명하며 효율성과 정확성을 결합한 강력한 솔루션을 제공함으로써 YOLO 시리즈의 유산을 이어갑니다. 논문 주소: https://arxiv.org/pdf/2405.14458 프로젝트 주소: https://github.com/THU-MIG/yo

PHP 프레임워크의 선택은 프로젝트 요구 사항과 개발자 기술에 따라 다릅니다. Laravel: 기능이 풍부하고 커뮤니티가 활발하지만 학습 곡선이 가파르고 성능 오버헤드가 높습니다. CodeIgniter: 가볍고 확장하기 쉽지만 기능이 제한되고 문서가 적습니다. Symfony: 모듈식이며 강력한 커뮤니티이지만 복잡한 성능 문제가 있습니다. ZendFramework: 엔터프라이즈급이며 안정적이고 신뢰할 수 있지만 라이센스 비용이 크고 부피가 큽니다. 슬림(Slim): 마이크로 프레임워크로 빠르지만 기능이 제한되고 학습 곡선이 가파릅니다.

다양한 개발 환경에서는 PHP 프레임워크의 성능에 차이가 있습니다. 개발 환경(예: 로컬 Apache 서버)은 낮은 로컬 서버 성능 및 디버깅 도구와 같은 요인으로 인해 프레임워크 성능이 저하됩니다. 대조적으로, 더 강력한 서버와 최적화된 구성을 갖춘 프로덕션 환경(예: 완전한 기능을 갖춘 프로덕션 서버)은 프레임워크에 훨씬 더 나은 성능을 제공합니다.

올해 2월 Google은 엔지니어링 및 인프라 최적화, MoE 아키텍처 및 기타 전략을 통해 성능과 속도를 크게 향상시킨 다중 모드 대형 모델 Gemini 1.5를 출시했습니다. 더 긴 컨텍스트, 더 강력한 추론 기능, 교차 모달 콘텐츠 처리 능력이 향상되었습니다. 이번 금요일에 Google DeepMind는 Flash 버전과 기타 최신 업그레이드를 다루는 Gemini 1.5의 기술 보고서를 공식적으로 발표했습니다. 이 문서의 길이는 153페이지입니다. 기술 보고서 링크: https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_v1_5_report.pdf 이 보고서에서 Google은 Gemini1을 소개합니다.

PHP 프레임워크와 마이크로서비스 결합의 이점: 확장성: 애플리케이션을 쉽게 확장하고, 새로운 기능을 추가하거나 더 많은 로드를 처리합니다. 유연성: 마이크로서비스는 독립적으로 배포 및 유지 관리되므로 변경 및 업데이트가 더 쉬워집니다. 고가용성: 하나의 마이크로서비스 장애가 다른 부분에 영향을 주지 않아 더 높은 가용성을 보장합니다. 실제 사례: Laravel 및 Kubernetes를 사용하여 마이크로서비스 배포 단계: Laravel 프로젝트를 생성합니다. 마이크로서비스 컨트롤러를 정의합니다. Dockerfile을 만듭니다. Kubernetes 매니페스트를 만듭니다. 마이크로서비스를 배포합니다. 마이크로서비스를 테스트합니다.

위 작성 및 저자 개인 이해: 최근 딥러닝 기술의 발전과 획기적인 발전으로 대규모 기반 모델(Foundation Models)이 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 상당한 성과를 거두었습니다. 자율주행에 기본 모델을 적용하는 것도 시나리오에 대한 이해와 추론을 향상시킬 수 있는 큰 발전 전망을 가지고 있습니다. 풍부한 언어와 시각적 데이터에 대한 사전 학습을 통해 기본 모델은 자율주행 시나리오의 다양한 요소를 이해하고 해석하고 추론을 수행할 수 있으며, 의사 결정 및 계획을 추진하기 위한 언어 및 동작 명령을 제공합니다. 기본 모델은 일상적인 운전 및 데이터 수집 중에 발생할 가능성이 없는 롱테일 분포에서 드물게 실행 가능한 기능을 제공하기 위해 운전 시나리오에 대한 이해를 통해 데이터를 보강할 수 있습니다.
