Laravel不同数据库的模型之间关联,laravel模型关联
Laravel不同数据库的模型之间关联,laravel模型关联
假设ModelA和ModelB之间是BelongsTo的关系
如果同属于一个数据库连接
那么
<span>public</span> <span>function</span><span> a(){ </span><span>return</span> <span>$this</span>->belongsTo("ModelA"<span>) }</span>
如果两个模型属于不同的数据库
那么
<span>public</span> <span>function</span><span> a() { </span><span>$instance</span> = <span>new</span><span> ModelA; </span><span>$instance</span>->setConnection(<span>$a_conn</span><span>); </span><span>$query</span> = <span>$instance</span>-><span>newQuery(); </span><span>return</span> <span>new</span> BelongsTo(<span>$query</span>, <span>$this</span><span>); }</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



Di barisan hadapan teknologi perisian, kumpulan UIUC Zhang Lingming, bersama penyelidik dari organisasi BigCode, baru-baru ini mengumumkan model kod besar StarCoder2-15B-Instruct. Pencapaian inovatif ini mencapai kejayaan ketara dalam tugas penjanaan kod, berjaya mengatasi CodeLlama-70B-Instruct dan mencapai bahagian atas senarai prestasi penjanaan kod. Keunikan StarCoder2-15B-Instruct terletak pada strategi penjajaran diri yang tulen Keseluruhan proses latihan adalah terbuka, telus, dan sepenuhnya autonomi dan boleh dikawal. Model ini menjana beribu-ribu arahan melalui StarCoder2-15B sebagai tindak balas kepada penalaan halus model asas StarCoder-15B tanpa bergantung pada anotasi manual yang mahal.

1. Pengenalan Sejak beberapa tahun kebelakangan ini, YOLO telah menjadi paradigma dominan dalam bidang pengesanan objek masa nyata kerana keseimbangannya yang berkesan antara kos pengiraan dan prestasi pengesanan. Penyelidik telah meneroka reka bentuk seni bina YOLO, matlamat pengoptimuman, strategi pengembangan data, dsb., dan telah mencapai kemajuan yang ketara. Pada masa yang sama, bergantung pada penindasan bukan maksimum (NMS) untuk pemprosesan pasca menghalang penggunaan YOLO dari hujung ke hujung dan memberi kesan buruk kepada kependaman inferens. Dalam YOLO, reka bentuk pelbagai komponen tidak mempunyai pemeriksaan yang komprehensif dan teliti, mengakibatkan lebihan pengiraan yang ketara dan mengehadkan keupayaan model. Ia menawarkan kecekapan suboptimum, dan potensi yang agak besar untuk peningkatan prestasi. Dalam kerja ini, matlamatnya adalah untuk meningkatkan lagi sempadan kecekapan prestasi YOLO daripada kedua-dua pasca pemprosesan dan seni bina model. sampai habis

Siri penanda aras YOLO sistem pengesanan sasaran sekali lagi menerima peningkatan besar. Sejak pengeluaran YOLOv9 pada Februari tahun ini, baton siri YOLO (YouOnlyLookOnce) telah diserahkan kepada penyelidik di Universiti Tsinghua. Hujung minggu lalu, berita pelancaran YOLOv10 menarik perhatian komuniti AI. Ia dianggap sebagai rangka kerja terobosan dalam bidang penglihatan komputer dan terkenal dengan keupayaan pengesanan objek hujung ke hujung masa nyata, meneruskan legasi siri YOLO dengan menyediakan penyelesaian berkuasa yang menggabungkan kecekapan dan ketepatan. Alamat kertas: https://arxiv.org/pdf/2405.14458 Alamat projek: https://github.com/THU-MIG/yo

Versi terkini Laravel 9 dan CodeIgniter 4 menyediakan ciri dan penambahbaikan yang dikemas kini. Laravel9 menggunakan seni bina MVC dan menyediakan fungsi seperti migrasi pangkalan data, pengesahan dan enjin templat. CodeIgniter4 menggunakan seni bina HMVC untuk menyediakan penghalaan, ORM dan caching. Dari segi prestasi, corak reka bentuk berasaskan pembekal perkhidmatan Laravel9 dan rangka kerja ringan CodeIgniter4 memberikannya prestasi cemerlang. Dalam aplikasi praktikal, Laravel9 sesuai untuk projek kompleks yang memerlukan fleksibiliti dan fungsi berkuasa, manakala CodeIgniter4 sesuai untuk pembangunan pesat dan aplikasi kecil.

Keluaran terbaharu Apple bagi sistem iOS18, iPadOS18 dan macOS Sequoia telah menambah ciri penting pada aplikasi Photos, yang direka untuk membantu pengguna memulihkan foto dan video yang hilang atau rosak dengan mudah disebabkan pelbagai sebab. Ciri baharu ini memperkenalkan album yang dipanggil "Dipulihkan" dalam bahagian Alat pada apl Foto yang akan muncul secara automatik apabila pengguna mempunyai gambar atau video pada peranti mereka yang bukan sebahagian daripada pustaka foto mereka. Kemunculan album "Dipulihkan" menyediakan penyelesaian untuk foto dan video yang hilang akibat kerosakan pangkalan data, aplikasi kamera tidak disimpan ke pustaka foto dengan betul, atau aplikasi pihak ketiga yang menguruskan pustaka foto. Pengguna hanya memerlukan beberapa langkah mudah

Pada bulan Februari tahun ini, Google melancarkan model besar berbilang modal Gemini 1.5, yang telah meningkatkan prestasi dan kelajuan dengan sangat baik melalui pengoptimuman kejuruteraan dan infrastruktur, seni bina MoE dan strategi lain. Dengan konteks yang lebih panjang, keupayaan penaakulan yang lebih kukuh dan pengendalian kandungan merentas modal yang lebih baik. Jumaat ini, Google DeepMind secara rasmi mengeluarkan laporan teknikal Gemini 1.5, yang merangkumi versi Flash dan peningkatan terkini yang lain Dokumen itu sepanjang 153 halaman. Pautan laporan teknikal: https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_v1_5_report.pdf Dalam laporan ini, Google memperkenalkan Gemini1

Laravel - Perintah Artisan - Laravel 5.7 hadir dengan cara baharu untuk merawat dan menguji arahan baharu. Ia termasuk ciri baharu untuk menguji arahan artisan dan demonstrasi disebut di bawah?

Ditulis di atas & pemahaman peribadi pengarang: Baru-baru ini, dengan perkembangan dan penemuan teknologi pembelajaran mendalam, model asas berskala besar (Model Asas) telah mencapai hasil yang ketara dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi dan penglihatan komputer. Aplikasi model asas dalam pemanduan autonomi juga mempunyai prospek pembangunan yang hebat, yang boleh meningkatkan pemahaman dan penaakulan senario. Melalui pra-latihan tentang bahasa yang kaya dan data visual, model asas boleh memahami dan mentafsir pelbagai elemen dalam senario pemanduan autonomi dan melakukan penaakulan, menyediakan arahan bahasa dan tindakan untuk memacu membuat keputusan dan perancangan. Model asas boleh ditambah data dengan pemahaman senario pemanduan untuk menyediakan ciri-ciri yang jarang berlaku dalam pengedaran ekor panjang yang tidak mungkin ditemui semasa pemanduan rutin dan pengumpulan data.
