Thinkphp入门 二 (46),thinkphp入门46
Thinkphp入门 二 (46),thinkphp入门46
【空操作处理】
看下列图:
用户访问一个不存在的操作—》解决:给每个控制器都定义个_empty()方法来处理
第二个解决方法:定义一个空操作
【空模块处理】
我们使用一个类,但是现在这个类还没有被include进来。
我们可以通过自动加载机制处理__autoload(),如果这个自动加载机制也没有找到这个类,就会报错。
即是请求一个空模块
解决一:定义一个空的控制器、空模块
解决方法二:
【给应用增加函数库文件】
在Common文件夹里面,便是放入我们函数库文件的地方
【模块分组】
1. 控制器进行分组设置
2. 视图模板需要分组
3. 配置变量需要分组
4. 做配置config.php
【前置操作、后置操作】
控制器里边的方法在被调用的时候,在调用之前、或调用之后可以做一些额外的工作,就称之为前置操作、后置操作 当我们请求这个网址:http://网址/index.php/Admin/Goods/zhanshi,在方法存在的情况下,这个动作在哪发生的,App.class.php 的exec()方法里边 一个类里边有许多方法,都需要前置和后置操作,应该如何解决?
解决: 【跨模块调用】
实例化一个不存在的类,会通过__autoload()自动加载机制。 tp框架的__autoload()在哪?在Think.class.php 通过A()方法实例化控制器对象 A(‘模块控制器’) 例如:A(‘Goods’) A(‘分组/控制器’) 例如:A(‘home/Ucenter’); A(‘项目://分组/控制器’) 例如:A(‘shop://home/Ucenter’); A()方法里边有嵌套调用import()方法,该方法帮助我们获得对应的控制器其,并require引入。A()方法顺便直接new 实例化对象 R(“项目://分组/控制器/操作”)方法 是把控制器的引入、实例化对象、方法的调用都给继承好了。 R(‘模块控制器/操作’) 例如:A(‘Goods’) R(‘分组/控制器/操作’) 例如:A(‘home/Ucenter/members’); R(‘项目://分组/控制器/操作’) 例如:A(‘shop://home/Ucenter/members’); R()方法里边调用A()方法 A()方法里边调用import()方法 R()方法使用
A()方法使用

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.

1. Mula-mula, kita klik kanan ruang kosong bar tugas dan pilih pilihan [Task Manager], atau klik kanan logo mula, dan kemudian pilih pilihan [Task Manager]. 2. Dalam antara muka Pengurus Tugas yang dibuka, kami klik tab [Perkhidmatan] di hujung kanan. 3. Dalam tab [Perkhidmatan] yang dibuka, klik pilihan [Buka Perkhidmatan] di bawah. 4. Dalam tetingkap [Services] yang terbuka, klik kanan perkhidmatan [InternetConnectionSharing(ICS)], dan kemudian pilih pilihan [Properties]. 5. Dalam tetingkap sifat yang terbuka, tukar [Buka dengan] kepada [Disabled], klik [Apply] dan kemudian klik [OK]. 6. Klik logo mula, kemudian klik butang tutup, pilih [Mulakan Semula], dan selesaikan mula semula komputer.

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;

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

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.

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
