首页 php教程 php手册 关联模型和无限极分类

关联模型和无限极分类

Jun 13, 2016 am 10:56 AM
has one 今天 关联 分类 总结 无限 模型

今日总结:
关联模型
ONE_TO_ONE : HAS_ONE&BELONGS_TO
ONE_TO_MANY : HAS_MANY&BELONGS_TO
MANY_TO_MANY


首先在模型端定义 表名为首的模型类 集成 关联模型类
在类中 定义 保护变量 $_link = array();里面是字段的映射方式;
如:user表映射为 archive 为 hasone 映射方式、、或者说一对一也可以用belongsto
dept为 belongsto映射方式
grp为manytomany映射方式
默认的manytomany方式中间表名应定义为 操作表明_目标表名
也可以设置relation_table的值进行初始化
hasone 实例化对象  设置 relation()参数为真值 并调用 对象关系映射的方法进行增删改查


关联模型对象 增删改查后 关联的唯一相应字段都会发生改变


自动填充~完成无限级分类


在活动段实例化对象 调用field方法 参数包含concat方法参数内包含path 连接符 - id as bpath 并调用连贯操作的order方法参数为bpath,对象关系映射的select方法。foreache遍历以上获取的多条数据并给每一条加入一个新字段count赋值为count方法 参数为 explode方法 参数为 连接符-  bpath字段,从而让每条记录增加一个 和自己路径长度数相等的 count字段  让后 调用¥this 下的assign方法赋值 并调用display方法进行显示。
视图端为表单提交方向为add活动  调用volist标签 使option标签的value为 {$vo['id']}  在volist标签内使用php标签 进行for循环并输出空格 在php标签外在输出 name值
在自定义模型端 设置自动完成的值为array 设置 path字段为回调函数 tclm填充栏目 , 定义函数 tclm 设置pid为传过来的pid 如果没有的话就赋值为0,如果是0 就 返回0,查询id为pid的条目设置 返回数据为 父条的path连接 - 连接 父条的id 即可

本站声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免费生成ai无尽的。

热门文章

R.E.P.O.能量晶体解释及其做什么(黄色晶体)
3 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.最佳图形设置
3 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.如果您听不到任何人,如何修复音频
3 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

热工具

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版

SublimeText3汉化版

中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神级代码编辑软件(SublimeText3)

全球最强开源 MoE 模型来了,中文能力比肩 GPT-4,价格仅为 GPT-4-Turbo 的近百分之一 全球最强开源 MoE 模型来了,中文能力比肩 GPT-4,价格仅为 GPT-4-Turbo 的近百分之一 May 07, 2024 pm 04:13 PM

想象一下,一个人工智能模型,不仅拥有超越传统计算的能力,还能以更低的成本实现更高效的性能。这不是科幻,DeepSeek-V2[1],全球最强开源MoE模型来了。DeepSeek-V2是一个强大的专家混合(MoE)语言模型,具有训练经济、推理高效的特点。它由236B个参数组成,其中21B个参数用于激活每个标记。与DeepSeek67B相比,DeepSeek-V2性能更强,同时节省了42.5%的训练成本,减少了93.3%的KV缓存,最大生成吞吐量提高到5.76倍。DeepSeek是一家探索通用人工智

替代MLP的KAN,被开源项目扩展到卷积了 替代MLP的KAN,被开源项目扩展到卷积了 Jun 01, 2024 pm 10:03 PM

本月初,来自MIT等机构的研究者提出了一种非常有潜力的MLP替代方法——KAN。KAN在准确性和可解释性方面表现优于MLP。而且它能以非常少的参数量胜过以更大参数量运行的MLP。比如,作者表示,他们用KAN以更小的网络和更高的自动化程度重现了DeepMind的结果。具体来说,DeepMind的MLP有大约300,000个参数,而KAN只有约200个参数。KAN与MLP一样具有强大的数学基础,MLP基于通用逼近定理,而KAN基于Kolmogorov-Arnold表示定理。如下图所示,KAN在边上具

你好,电动Atlas!波士顿动力机器人复活,180度诡异动作吓坏马斯克 你好,电动Atlas!波士顿动力机器人复活,180度诡异动作吓坏马斯克 Apr 18, 2024 pm 07:58 PM

波士顿动力Atlas,正式进入电动机器人时代!昨天,液压Atlas刚刚「含泪」退出历史舞台,今天波士顿动力就宣布:电动Atlas上岗。看来,在商用人形机器人领域,波士顿动力是下定决心要和特斯拉硬刚一把了。新视频放出后,短短十几小时内,就已经有一百多万观看。旧人离去,新角色登场,这是历史的必然。毫无疑问,今年是人形机器人的爆发年。网友锐评:机器人的进步,让今年看起来像人类的开幕式动作、自由度远超人类,但这真不是恐怖片?视频一开始,Atlas平静地躺在地上,看起来应该是仰面朝天。接下来,让人惊掉下巴

AI颠覆数学研究!菲尔兹奖得主、华裔数学家领衔11篇顶刊论文|陶哲轩转赞 AI颠覆数学研究!菲尔兹奖得主、华裔数学家领衔11篇顶刊论文|陶哲轩转赞 Apr 09, 2024 am 11:52 AM

AI,的确正在改变数学。最近,一直十分关注这个议题的陶哲轩,转发了最近一期的《美国数学学会通报》(BulletinoftheAmericanMathematicalSociety)。围绕「机器会改变数学吗?」这个话题,众多数学家发表了自己的观点,全程火花四射,内容硬核,精彩纷呈。作者阵容强大,包括菲尔兹奖得主AkshayVenkatesh、华裔数学家郑乐隽、纽大计算机科学家ErnestDavis等多位业界知名学者。AI的世界已经发生了天翻地覆的变化,要知道,其中很多文章是在一年前提交的,而在这一

谷歌狂喜:JAX性能超越Pytorch、TensorFlow!或成GPU推理训练最快选择 谷歌狂喜:JAX性能超越Pytorch、TensorFlow!或成GPU推理训练最快选择 Apr 01, 2024 pm 07:46 PM

谷歌力推的JAX在最近的基准测试中性能已经超过Pytorch和TensorFlow,7项指标排名第一。而且测试并不是在JAX性能表现最好的TPU上完成的。虽然现在在开发者中,Pytorch依然比Tensorflow更受欢迎。但未来,也许有更多的大模型会基于JAX平台进行训练和运行。模型最近,Keras团队为三个后端(TensorFlow、JAX、PyTorch)与原生PyTorch实现以及搭配TensorFlow的Keras2进行了基准测试。首先,他们为生成式和非生成式人工智能任务选择了一组主流

特斯拉机器人进厂打工,马斯克:手的自由度今年将达到22个! 特斯拉机器人进厂打工,马斯克:手的自由度今年将达到22个! May 06, 2024 pm 04:13 PM

特斯拉机器人Optimus最新视频出炉,已经可以在厂子里打工了。正常速度下,它分拣电池(特斯拉的4680电池)是这样的:官方还放出了20倍速下的样子——在小小的“工位”上,拣啊拣啊拣:这次放出的视频亮点之一在于Optimus在厂子里完成这项工作,是完全自主的,全程没有人为的干预。并且在Optimus的视角之下,它还可以把放歪了的电池重新捡起来放置,主打一个自动纠错:对于Optimus的手,英伟达科学家JimFan给出了高度的评价:Optimus的手是全球五指机器人里最灵巧的之一。它的手不仅有触觉

DualBEV:大幅超越BEVFormer、BEVDet4D,开卷! DualBEV:大幅超越BEVFormer、BEVDet4D,开卷! Mar 21, 2024 pm 05:21 PM

这篇论文探讨了在自动驾驶中,从不同视角(如透视图和鸟瞰图)准确检测物体的问题,特别是如何有效地从透视图(PV)到鸟瞰图(BEV)空间转换特征,这一转换是通过视觉转换(VT)模块实施的。现有的方法大致分为两种策略:2D到3D和3D到2D转换。2D到3D的方法通过预测深度概率来提升密集的2D特征,但深度预测的固有不确定性,尤其是在远处区域,可能会引入不准确性。而3D到2D的方法通常使用3D查询来采样2D特征,并通过Transformer学习3D和2D特征之间对应关系的注意力权重,这增加了计算和部署的

FisheyeDetNet:首个基于鱼眼相机的目标检测算法 FisheyeDetNet:首个基于鱼眼相机的目标检测算法 Apr 26, 2024 am 11:37 AM

目标检测在自动驾驶系统当中是一个比较成熟的问题,其中行人检测是最早得以部署算法之一。在多数论文当中已经进行了非常全面的研究。然而,利用鱼眼相机进行环视的距离感知相对来说研究较少。由于径向畸变大,标准的边界框表示在鱼眼相机当中很难实施。为了缓解上述描述,我们探索了扩展边界框、椭圆、通用多边形设计为极坐标/角度表示,并定义一个实例分割mIOU度量来分析这些表示。所提出的具有多边形形状的模型fisheyeDetNet优于其他模型,并同时在用于自动驾驶的Valeo鱼眼相机数据集上实现了49.5%的mAP

See all articles