ThinkPHP关联模型操作实例分析
通常我们所说的关联关系包括下面三种:
◇ 一对一关联 : ONE_TO_ONE , 包括 HAS_ONE 和 BELONGS_TO
◇ 一对多关联 : ONE_TO_MANY , 包括 HAS_MANY 和 BELONGS_TO
◇ 多对多关联 : MANY_TO_MANY
关联定义
数据表的关联 CURD 操作,目前支持的关联关系包括下面四种:HAS_ONE 、 BELONGS_TO 、 HAS_MANY 、 MANY_TO_MANY 。
一个模型根据业务模型的复杂程度可以同时定义多个关联,不受限制,所有的关联定义都统一在模型类的 $_link 成员变量里面定义,并且可以支持动态定义。要支持关联操作,模型类必须继承 RelationModel 类,关联定义的格式是:
复制代码 代码如下:
protected $_link = array(
' 关联 1' => array(
' 关联属性 1' => ' 定义 ',
' 关联属性 N' => ' 定义 ',
),
' 关联 2' => array(
' 关联属性 1' => ' 定义 ',
' 关联属性 N' => ' 定义 ',
),
...
);
HAS_ONE 关联方式的定义:
复制代码 代码如下:
class UserModel extends RelationModel
{
public $_link = array(
'Profile'=> array(
'mapping_type' =>HAS_ONE,
'class_name'=>'Profile',
// 定义更多的关联属性
……
) ,
);
}
mapping_type 关联类型,这个在 HAS_ONE 关联里面必须使用 HAS_ONE 常量定义。
class_name 要关联的模型类名
mapping_name 关联的映射名称,用于获取数据用
foreign_key 关联的外键名称
condition 关联条件
mapping_fields 关联要查询的字段
as_fields 直接把关联的字段值映射成数据对象中的某个字段
BELONGS_TO 关联方式的定义:
复制代码 代码如下:
'Dept'=> array(
'mapping_type'=>BELONGS_TO,
'class_name'=>'Dept',
'foreign_key'=>'userId',
'mapping_name'=>'dept',
// 定义更多的关联属性
……
) ,
class_name 要关联的模型类名
mapping_name 关联的映射名称,用于获取数据用
foreign_key 关联的外键名称
mapping_fields 关联要查询的字段
condition 关联条件
parent_key 自引用关联的关联字段
as_fields 直接把关联的字段值映射成数据对象中的某个字段
HAS_MANY 关联方式的定义:
复制代码 代码如下:
'Article'=> array(
'mapping_type' =>HAS_MANY,
'class_name'=>'Article',
'foreign_key'=>'userId',
'mapping_name'=>'articles',
'mapping_order'=>'create_time desc',
// 定义更多的关联属性
……
) ,
class_name 要关联的模型类名
mapping_name 关联的映射名称,用于获取数据用
foreign_key 关联的外键名称
parent_key 自引用关联的关联字段
condition 关联条件
mapping_fields 关联要查询的字段
mapping_limit 关联要返回的记录数目
mapping_order 关联查询的排序
MANY_TO_MANY 关联方式的定义:
复制代码 代码如下:
"Group"=>array(
'mapping_type'=>MANY_TO_MANY,
'class_name'=>'Group',
'mapping_name'=>'groups',
'foreign_key'=>'userId',
'relation_foreign_key'=>'goupId',
'relation_table'=>'think_gourpUser'
)
class_name 要关联的模型类名
mapping_name 关联的映射名称,用于获取数据用
foreign_key 关联的外键名称
relation_foreign_key 关联表的外键名称
mapping_limit 关联要返回的记录数目
mapping_order 关联查询的排序
relation_table 多对多的中间关联表名称
关联查询
使用 relation 方法进行关联操作, relation 方法不但可以启用关联还可以控制局部关联操作,实现了关联操作一切尽在掌握之中。
$User = D( "User" );
$user = $User->realtion(true)->find(1);
输出 $user 结果可能是类似于下面的数据:
复制代码 代码如下:
array(
'id'=>1,
'account'=>'ThinkPHP',
'password'=>'123456',
'Profile'=> array(
'email'=>'liu21st@gmail.com',
'nickname'=>'流年',
) ,
)
关联写入
复制代码 代码如下:
$User = D( "User" );
$data = array();
$data["account"]="ThinkPHP";
$data["password"]="123456";
$data["Profile"]=array(
'email'=>'liu21st@gmail.com',
'nickname' =>' 流年 ',
) ;
$result = $User->relation(true)->add($user);
这样就会自动写入关联的 Profile 数据。
关联更新
复制代码 代码如下:
$User = D( "User" );
$data["account"]= "ThinkPHP";
$data["password"]= "123456";
$data["Profile"]=array(
'email'=>'liu21st@gmail.com',
'nickname' =>' 流年 ',
) ;
$result =$User-> relation(true)->where(‘id=3')->save($data);
关联删除
$result =$User->relation(true)->delete( "3" );

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



Bayangkan model kecerdasan buatan yang bukan sahaja mempunyai keupayaan untuk mengatasi pengkomputeran tradisional, tetapi juga mencapai prestasi yang lebih cekap pada kos yang lebih rendah. Ini bukan fiksyen sains, DeepSeek-V2[1], model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini. DeepSeek-V2 ialah gabungan model bahasa pakar (MoE) yang berkuasa dengan ciri-ciri latihan ekonomi dan inferens yang cekap. Ia terdiri daripada 236B parameter, 21B daripadanya digunakan untuk mengaktifkan setiap penanda. Berbanding dengan DeepSeek67B, DeepSeek-V2 mempunyai prestasi yang lebih kukuh, sambil menjimatkan 42.5% kos latihan, mengurangkan cache KV sebanyak 93.3% dan meningkatkan daya pemprosesan penjanaan maksimum kepada 5.76 kali. DeepSeek ialah sebuah syarikat yang meneroka kecerdasan buatan am

Awal bulan ini, penyelidik dari MIT dan institusi lain mencadangkan alternatif yang sangat menjanjikan kepada MLP - KAN. KAN mengatasi MLP dari segi ketepatan dan kebolehtafsiran. Dan ia boleh mengatasi prestasi MLP berjalan dengan bilangan parameter yang lebih besar dengan bilangan parameter yang sangat kecil. Sebagai contoh, penulis menyatakan bahawa mereka menggunakan KAN untuk menghasilkan semula keputusan DeepMind dengan rangkaian yang lebih kecil dan tahap automasi yang lebih tinggi. Khususnya, MLP DeepMind mempunyai kira-kira 300,000 parameter, manakala KAN hanya mempunyai kira-kira 200 parameter. KAN mempunyai asas matematik yang kukuh seperti MLP berdasarkan teorem penghampiran universal, manakala KAN berdasarkan teorem perwakilan Kolmogorov-Arnold. Seperti yang ditunjukkan dalam rajah di bawah, KAN telah

Boston Dynamics Atlas secara rasmi memasuki era robot elektrik! Semalam, Atlas hidraulik hanya "menangis" menarik diri daripada peringkat sejarah Hari ini, Boston Dynamics mengumumkan bahawa Atlas elektrik sedang berfungsi. Nampaknya dalam bidang robot humanoid komersial, Boston Dynamics berazam untuk bersaing dengan Tesla. Selepas video baharu itu dikeluarkan, ia telah pun ditonton oleh lebih sejuta orang dalam masa sepuluh jam sahaja. Orang lama pergi dan peranan baru muncul. Ini adalah keperluan sejarah. Tidak dinafikan bahawa tahun ini adalah tahun letupan robot humanoid. Netizen mengulas: Kemajuan robot telah menjadikan majlis pembukaan tahun ini kelihatan seperti manusia, dan tahap kebebasan adalah jauh lebih besar daripada manusia Tetapi adakah ini benar-benar bukan filem seram? Pada permulaan video, Atlas berbaring dengan tenang di atas tanah, seolah-olah terlentang. Apa yang berikut adalah rahang-jatuh

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.

Pengesanan objek ialah masalah yang agak matang dalam sistem pemanduan autonomi, antaranya pengesanan pejalan kaki adalah salah satu algoritma terawal untuk digunakan. Penyelidikan yang sangat komprehensif telah dijalankan dalam kebanyakan kertas kerja. Walau bagaimanapun, persepsi jarak menggunakan kamera fisheye untuk pandangan sekeliling agak kurang dikaji. Disebabkan herotan jejari yang besar, perwakilan kotak sempadan standard sukar dilaksanakan dalam kamera fisheye. Untuk mengurangkan perihalan di atas, kami meneroka kotak sempadan lanjutan, elips dan reka bentuk poligon am ke dalam perwakilan kutub/sudut dan mentakrifkan metrik mIOU pembahagian contoh untuk menganalisis perwakilan ini. Model fisheyeDetNet yang dicadangkan dengan bentuk poligon mengatasi model lain dan pada masa yang sama mencapai 49.5% mAP pada set data kamera fisheye Valeo untuk pemanduan autonomi

Video terbaru robot Tesla Optimus dikeluarkan, dan ia sudah boleh berfungsi di kilang. Pada kelajuan biasa, ia mengisih bateri (bateri 4680 Tesla) seperti ini: Pegawai itu juga mengeluarkan rupanya pada kelajuan 20x - pada "stesen kerja" kecil, memilih dan memilih dan memilih: Kali ini ia dikeluarkan Salah satu sorotan video itu ialah Optimus menyelesaikan kerja ini di kilang, sepenuhnya secara autonomi, tanpa campur tangan manusia sepanjang proses. Dan dari perspektif Optimus, ia juga boleh mengambil dan meletakkan bateri yang bengkok, memfokuskan pada pembetulan ralat automatik: Berkenaan tangan Optimus, saintis NVIDIA Jim Fan memberikan penilaian yang tinggi: Tangan Optimus adalah robot lima jari di dunia paling cerdik. Tangannya bukan sahaja boleh disentuh

FP8 dan ketepatan pengiraan titik terapung yang lebih rendah bukan lagi "paten" H100! Lao Huang mahu semua orang menggunakan INT8/INT4, dan pasukan Microsoft DeepSpeed memaksa diri mereka menjalankan FP6 pada A100 tanpa sokongan rasmi daripada Nvidia. Keputusan ujian menunjukkan bahawa kaedah baharu TC-FPx FP6 kuantisasi pada A100 adalah hampir atau kadangkala lebih pantas daripada INT4, dan mempunyai ketepatan yang lebih tinggi daripada yang terakhir. Selain itu, terdapat juga sokongan model besar hujung ke hujung, yang telah bersumberkan terbuka dan disepadukan ke dalam rangka kerja inferens pembelajaran mendalam seperti DeepSpeed. Keputusan ini juga mempunyai kesan serta-merta pada mempercepatkan model besar - di bawah rangka kerja ini, menggunakan satu kad untuk menjalankan Llama, daya pemprosesan adalah 2.65 kali lebih tinggi daripada dua kad. satu

Pautan projek ditulis di hadapan: https://nianticlabs.github.io/mickey/ Memandangkan dua gambar, pose kamera di antara mereka boleh dianggarkan dengan mewujudkan kesesuaian antara gambar. Biasanya, surat-menyurat ini adalah 2D hingga 2D, dan anggaran pose kami adalah skala-tak tentu. Sesetengah aplikasi, seperti realiti tambahan segera pada bila-bila masa, di mana-mana sahaja, memerlukan anggaran pose metrik skala, jadi mereka bergantung pada penganggar kedalaman luaran untuk memulihkan skala. Makalah ini mencadangkan MicKey, proses pemadanan titik utama yang mampu meramalkan korespondensi metrik dalam ruang kamera 3D. Dengan mempelajari padanan koordinat 3D merentas imej, kami dapat membuat kesimpulan relatif metrik
