数据抽象层-ADODB入门基础_PHP教程
以前总是在水区混啊!没有发表什么文章!这次把自己以前写得文章给大家晒晒!呵呵老鸟不要看了! $db = NewADOConnection("mysql"); //建立哪个数据库的对象 $db->Connect("localhost", "root", "root", "mysql") or die("Unable to connect!"); //链接数据库 $ADODB_FETCH_MODE = ADODB_FETCH_ASSOC; //给全局变量赋值,表示下面可以弄关联数组(我的语言不怎么样) $query = "SELECT * FROM user"; while (!$result->EOF) { echo "
[" . $result->RecordCount() . " 行记录被返回]
"; $db->Close();//关闭链接 //设置缓存保存的路径,.表示当前目录 // 打开一个数据库连接 // 构造并执行一个查询 // 遍历返回的记录集,显示列数据的内容 TITLE 和 AUTHOR // 取得和显示返回的记录行数 // 关闭数据库连接
ADODB 是 Active Data Objects Data Base 的简称,它是一种PHP存取数据库的中间函式组件。
使用 ADODB 最大的优点之一是:不管后端数据库如何,存取数据库的方式都是一致的,开发设计人员不必为了某一套数据库,而必须再学习另一套不同的存取方法,这大大减轻开发人员的知识负担,过去的知识往后仍可继续使用,转移数据库平台时,程序代码也不必做太大的更动。
这些是以前学习总结的一些例子!
复制PHP内容到剪贴板
PHP代码:
include_once("libs/adodb/adodb.inc.php"); //包含adodb的文件
$result = $db->Execute($query) or die("Error in query: $query. " . $db->ErrorMsg());//(Execute执行SQL)
echo $result->fields[use] . " - " . $result->fields[pass] . "
";
$result->MoveNext();//movenext()数组向下移。
}//fields表示字段数组
?>
这个例子是ADODB最简单的数据库操作!或者大家可以写个类来操作啊!
在adodb中提供3个函数,GetAll,GetOne,GetRow.
GetAll其实相当于execute,但是返回是2维数组。可以和SMARTY很好的操作。
GetOne,GetRow.是判读数据库的某个数据是否存在!
在ADODB中提供了SelectLimit这个函数!
因为在转移数据库的时候可能有些SQL语句不支持!ADODB用selectlimit来在底层帮我们实现!
例如:
$query = "SELECT * FROM library";
$result = $db->SelectLimit($query, 5, 3);
还有一点是ADODB有缓存机制。
提供了CacheExecute这个。呵呵看下例子吧!
PHP代码:
include("../libs/adodb/adodb.inc.php");
$ADODB_CACHE_DIR = tmp;
// 创建一个mysql连接实例对象
$db = NewADOConnection("mysql");
$db->Connect("localhost", "root", "root", "adodb") or die("不能连接");
$query = "SELECT * FROM user";
$result = $db->CacheExecute(300,$query) or die("SQL错误: $query. " . $db->ErrorMsg());//CacheExecute(300,$query)这个方法是300,表示缓存存在的时间。
while (!$result->EOF) {
echo $result->fields[1] . " - " . $result->fields[2] . "
";
$result->MoveNext();
}
echo "
[" . $result->RecordCount() . " 行记录被返回]
";
$db->Close();
?>
我感觉最爽的还是有转换方法! rs2html();
PHP代码:
include_once(../libs/adodb/adodb.inc.php);
include_once("../libs/adodb/tohtml.inc.php");
// 创建一个mysql连接实例对象
$db = NewADOConnection("mysql");
// 打开一个数据库连接
$db->Connect("localhost", "root", "root", "user") or die("数据库连接错误");
// 构造并执行一个查询
$query = "SELECT * FROM library";
$result = $db->Execute($query) or die("SQL错误: $query. " . $db->ErrorMsg());
// 返回一个HTML格式的表格
echo rs2html($result);//返回数据在表格里面自己看看吧!
// 关闭数据库连接
$db->Close();
?>
下面介绍几个常用的方法吧!
RecordCount() 取得和显示返回的记录行数
FieldCount() 取得和显示返回的字段个数
Insert_ID() 显示最好插入的ID
Affected_Rows() 显示执行完SQL后的被影响的行数
GetMenu() 生成下拉菜单!
好了只总结这么多啊!其实还有很多知识!
还有很多不足!希望老鸟不要笑话啊!
下次再给大家做补充吧!

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.

0. Apakah fungsi artikel ini? Kami mencadangkan DepthFM: model anggaran kedalaman monokular generatif yang serba boleh dan pantas. Sebagai tambahan kepada tugas anggaran kedalaman tradisional, DepthFM juga menunjukkan keupayaan terkini dalam tugas hiliran seperti mengecat kedalaman. DepthFM cekap dan boleh mensintesis peta kedalaman dalam beberapa langkah inferens. Mari kita baca karya ini bersama-sama ~ 1. Tajuk maklumat kertas: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Pengarang: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

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

Prestasi JAX, yang dipromosikan oleh Google, telah mengatasi Pytorch dan TensorFlow dalam ujian penanda aras baru-baru ini, menduduki tempat pertama dalam 7 penunjuk. Dan ujian tidak dilakukan pada TPU dengan prestasi JAX terbaik. Walaupun dalam kalangan pembangun, Pytorch masih lebih popular daripada Tensorflow. Tetapi pada masa hadapan, mungkin lebih banyak model besar akan dilatih dan dijalankan berdasarkan platform JAX. Model Baru-baru ini, pasukan Keras menanda aras tiga hujung belakang (TensorFlow, JAX, PyTorch) dengan pelaksanaan PyTorch asli dan Keras2 dengan TensorFlow. Pertama, mereka memilih satu set arus perdana

Menghadapi ketinggalan, sambungan data mudah alih perlahan pada iPhone? Biasanya, kekuatan internet selular pada telefon anda bergantung pada beberapa faktor seperti rantau, jenis rangkaian selular, jenis perayauan, dsb. Terdapat beberapa perkara yang boleh anda lakukan untuk mendapatkan sambungan Internet selular yang lebih pantas dan boleh dipercayai. Betulkan 1 – Paksa Mulakan Semula iPhone Kadangkala, paksa memulakan semula peranti anda hanya menetapkan semula banyak perkara, termasuk sambungan selular. Langkah 1 – Hanya tekan kekunci naikkan kelantangan sekali dan lepaskan. Seterusnya, tekan kekunci Turun Kelantangan dan lepaskannya semula. Langkah 2 - Bahagian seterusnya proses adalah untuk menahan butang di sebelah kanan. Biarkan iPhone selesai dimulakan semula. Dayakan data selular dan semak kelajuan rangkaian. Semak semula Betulkan 2 – Tukar mod data Walaupun 5G menawarkan kelajuan rangkaian yang lebih baik, ia berfungsi lebih baik apabila isyarat lemah

Saya menangis hingga mati. Dunia sedang membina model besar. Data di Internet tidak mencukupi. Model latihan kelihatan seperti "The Hunger Games", dan penyelidik AI di seluruh dunia bimbang tentang cara memberi makan data ini kepada pemakan yang rakus. Masalah ini amat ketara dalam tugas berbilang modal. Pada masa mereka mengalami kerugian, pasukan pemula dari Jabatan Universiti Renmin China menggunakan model baharu mereka sendiri untuk menjadi yang pertama di China untuk menjadikan "suapan data yang dijana model itu sendiri" menjadi kenyataan. Selain itu, ia merupakan pendekatan serampang dua mata dari segi pemahaman dan sisi penjanaan Kedua-dua pihak boleh menjana data baharu berbilang modal yang berkualiti tinggi dan memberikan maklum balas data kepada model itu sendiri. Apakah model? Awaker 1.0, model berbilang modal besar yang baru sahaja muncul di Forum Zhongguancun. Siapa pasukan itu? Enjin Sophon. Diasaskan oleh Gao Yizhao, pelajar kedoktoran di Sekolah Kecerdasan Buatan Hillhouse Universiti Renmin.

Baru-baru ini, bulatan tentera telah terharu dengan berita: jet pejuang tentera AS kini boleh melengkapkan pertempuran udara automatik sepenuhnya menggunakan AI. Ya, baru-baru ini, jet pejuang AI tentera AS telah didedahkan buat pertama kali, mendedahkan misterinya. Nama penuh pesawat pejuang ini ialah Variable Stability Simulator Test Aircraft (VISTA). Ia diterbangkan sendiri oleh Setiausaha Tentera Udara AS untuk mensimulasikan pertempuran udara satu lawan satu. Pada 2 Mei, Setiausaha Tentera Udara A.S. Frank Kendall berlepas menggunakan X-62AVISTA di Pangkalan Tentera Udara Edwards Ambil perhatian bahawa semasa penerbangan selama satu jam, semua tindakan penerbangan telah diselesaikan secara autonomi oleh AI! Kendall berkata - "Sejak beberapa dekad yang lalu, kami telah memikirkan tentang potensi tanpa had pertempuran udara-ke-udara autonomi, tetapi ia sentiasa kelihatan di luar jangkauan." Namun kini,

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
