thinkphp基础入门(2),thinkphp基础入门
thinkphp基础入门(2),thinkphp基础入门
第一节介绍了thinkphp基本路径问题,第二节将介绍thinkphp的常见用法(M层跟V层)
我们先在Controller层新建个IndexController.class.php(新建文件的格式为xxxController.class.php,建议首字母大写)其他写法,框架将不识别为控制器文件
新建个index函数
<span><?<span>php namespace Home\Controller; </span><span>use</span><span> Think\Controller; </span><span>class</span> IndexController <span>extends</span><span> Controller { </span><span>public</span> <span>function</span><span> index(){ </span><span>$this</span>->assign('variable',"输出变量到模板中"); <span>//</span><span>assign的作用是将控制器的变量输出到V层</span> <span>$this</span>->display();<span>//</span><span>assign完后一定要display一下才能输出到模板中</span> }</span>
<span> </span>
<span>然后我们在View文件夹中新增个Index文件夹(名称要与控制器名称一致,比如AaaController的控制器就要新建个Aaa文件夹)<span>,在Index里面新建个index.html文件(这名字要与Index控制器中display的函数名一致),输入以下代码:<br /></span></span>
<span><span><!</span><span>DOCTYPE html</span><span>></span> <span><</span><span>html </span><span>lang</span><span>="en"</span><span>></span> <span><</span><span>head</span><span>></span> <span><</span><span>meta </span><span>charset</span><span>="UTF-8"</span><span>></span> <span><</span><span>title</span><span>></span>Document<span></</span><span>title</span><span>></span> <span></</span><span>head</span><span>></span> <span><</span><span>body</span><span>></span><span> {$variable} </span><span></</span><span>body</span><span>></span> <span></</span><span>html</span><span>></span></span>
<span> </span>
<span> {$xxx} 这可以输出controller中assign的变量,这时我们在url输入http://localhost/你的文件夹名/index.php?m=Home&c=Index&a=index,将会出现“输出变量到模板”这几个字,这样就实现了输出变量到模板中。这个非常常用!!<br /><br />然后第二个常用的地方就是U函数,I函数 这里不多说了 详见api文档<br /><br />没有display函数的都是不会渲染到模板上的,可以用于操作逻辑,然后如果ajax中请求一个地址,这个请求地址为控制器某个函数(体现在url的a参数上),其他操作跟纯生的php编程差不多了。</span>
<span> </span>
<span><em id="__mceDel"> </em></span>

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Penyebaran bukan sahaja boleh meniru lebih baik, tetapi juga "mencipta". Model resapan (DiffusionModel) ialah model penjanaan imej. Berbanding dengan algoritma yang terkenal seperti GAN dan VAE dalam bidang AI, model resapan mengambil pendekatan yang berbeza. Idea utamanya ialah proses menambah hingar pada imej dan kemudian secara beransur-ansur menolaknya. Cara mengecilkan dan memulihkan imej asal adalah bahagian teras algoritma. Algoritma akhir mampu menghasilkan imej daripada imej bising rawak. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pertumbuhan luar biasa AI generatif telah membolehkan banyak aplikasi menarik dalam penjanaan teks ke imej, penjanaan video dan banyak lagi. Prinsip asas di sebalik alat generatif ini ialah konsep resapan, mekanisme pensampelan khas yang mengatasi batasan kaedah sebelumnya.

Kimi: Hanya dalam satu ayat, dalam sepuluh saat sahaja, PPT akan siap. PPT sangat menjengkelkan! Untuk mengadakan mesyuarat, anda perlu mempunyai PPT; untuk menulis laporan mingguan, anda perlu mempunyai PPT untuk membuat pelaburan, anda perlu menunjukkan PPT walaupun anda menuduh seseorang menipu, anda perlu menghantar PPT. Kolej lebih seperti belajar jurusan PPT Anda menonton PPT di dalam kelas dan melakukan PPT selepas kelas. Mungkin, apabila Dennis Austin mencipta PPT 37 tahun lalu, dia tidak menyangka satu hari nanti PPT akan berleluasa. Bercakap tentang pengalaman sukar kami membuat PPT membuatkan kami menitiskan air mata. "Ia mengambil masa tiga bulan untuk membuat PPT lebih daripada 20 muka surat, dan saya menyemaknya berpuluh-puluh kali. Saya rasa ingin muntah apabila saya melihat PPT itu." ialah PPT." Jika anda mengadakan mesyuarat dadakan, anda harus melakukannya

Untuk menjalankan projek ThinkPHP, anda perlu: memasang Komposer untuk mencipta projek, masukkan direktori projek dan laksanakan php bin/console serve;

ThinkPHP mempunyai berbilang versi yang direka untuk versi PHP yang berbeza. Versi utama termasuk 3.2, 5.0, 5.1 dan 6.0, manakala versi kecil digunakan untuk membetulkan pepijat dan menyediakan ciri baharu. Versi stabil terkini ialah ThinkPHP 6.0.16. Apabila memilih versi, pertimbangkan versi PHP, keperluan ciri dan sokongan komuniti. Adalah disyorkan untuk menggunakan versi stabil terkini untuk prestasi dan sokongan terbaik.

Pada awal pagi 20 Jun, waktu Beijing, CVPR2024, persidangan penglihatan komputer antarabangsa teratas yang diadakan di Seattle, secara rasmi mengumumkan kertas kerja terbaik dan anugerah lain. Pada tahun ini, sebanyak 10 kertas memenangi anugerah, termasuk 2 kertas terbaik dan 2 kertas pelajar terbaik Selain itu, terdapat 2 pencalonan kertas terbaik dan 4 pencalonan kertas pelajar terbaik. Persidangan teratas dalam bidang visi komputer (CV) ialah CVPR, yang menarik sejumlah besar institusi penyelidikan dan universiti setiap tahun. Mengikut statistik, sebanyak 11,532 kertas telah diserahkan tahun ini, 2,719 daripadanya diterima, dengan kadar penerimaan 23.6%. Menurut analisis statistik data CVPR2024 Institut Teknologi Georgia, dari perspektif topik penyelidikan, bilangan kertas terbesar ialah sintesis dan penjanaan imej dan video (Imageandvideosyn

Langkah-langkah untuk menjalankan ThinkPHP Framework secara setempat: Muat turun dan nyahzip ThinkPHP Framework ke direktori tempatan. Buat hos maya (pilihan) yang menunjuk ke direktori akar ThinkPHP. Konfigurasikan parameter sambungan pangkalan data. Mulakan pelayan web. Mulakan aplikasi ThinkPHP. Akses URL aplikasi ThinkPHP dan jalankannya.

Kami tahu bahawa LLM dilatih pada kelompok komputer berskala besar menggunakan data besar-besaran Tapak ini telah memperkenalkan banyak kaedah dan teknologi yang digunakan untuk membantu dan menambah baik proses latihan LLM. Hari ini, perkara yang ingin kami kongsikan ialah artikel yang mendalami teknologi asas dan memperkenalkan cara menukar sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian pun menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM. Artikel ini datang daripada Imbue, sebuah permulaan AI yang berusaha untuk mencapai kecerdasan am dengan memahami cara mesin berfikir. Sudah tentu, mengubah sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM bukanlah proses yang mudah, penuh dengan penerokaan dan percubaan dan kesilapan, tetapi Imbue akhirnya berjaya melatih LLM dengan 70 bilion parameter proses terkumpul

Editor Laporan Kuasa Mesin: Yang Wen Gelombang kecerdasan buatan yang diwakili oleh model besar dan AIGC telah mengubah cara kita hidup dan bekerja secara senyap-senyap, tetapi kebanyakan orang masih tidak tahu cara menggunakannya. Oleh itu, kami telah melancarkan lajur "AI dalam Penggunaan" untuk memperkenalkan secara terperinci cara menggunakan AI melalui kes penggunaan kecerdasan buatan yang intuitif, menarik dan padat serta merangsang pemikiran semua orang. Kami juga mengalu-alukan pembaca untuk menyerahkan kes penggunaan yang inovatif dan praktikal. Pautan video: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Baru-baru ini, vlog kehidupan seorang gadis yang tinggal bersendirian menjadi popular di Xiaohongshu. Animasi gaya ilustrasi, ditambah dengan beberapa perkataan penyembuhan, boleh diambil dengan mudah dalam beberapa hari sahaja.
