Laravel 5 フレームワーク学習モデル、コントローラー、基本プロセスの表示、laravel フレームワーク_PHP チュートリアル
Laravel 5 フレームワーク学習モデル、コントローラー、基本プロセス、laravel フレームワークの表示
ルーティングの追加
コードをコピーします コードは次のとおりです:
Route::get('artiles', 'ArticlesController@index');
コントローラーを作成する
コードをコピーします コードは次のとおりです:
php 職人 make:controller 記事Controller --plain
コントローラーを変更する
返された JSON 結果をブラウザで確認できます。
コントローラーを変更してビューに戻ります
リーリービューの作成
リーリー結果を参照してください。クールです! ! ! !
単一の記事を表示
詳細を示すルートを追加
コードをコピーします コードは次のとおりです:
Route::get('articles/{id}', 'ArticlesController@show');
このうち、{id} は、表示する記事の ID を示すパラメーターです。
コントローラーを変更します。 リーリーLaravel はコントローラーを変更するためのより便利な機能を提供します:
リーリーかっこいいですね
新しいビュー
リーリーブラウザで/articles/1 /articles/2にアクセスしてみてください
インデックスビューを変更する
リーリー以上がこの記事の全内容です。Laravel5 フレームワークを学習する皆さんのお役に立てれば幸いです。

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ソフトウェア テクノロジの最前線に立つ UIUC Zhang Lingming のグループは、BigCode 組織の研究者とともに、最近 StarCoder2-15B-Instruct 大規模コード モデルを発表しました。この革新的な成果により、コード生成タスクにおいて大きな進歩が達成され、CodeLlama-70B-Instruct を上回り、コード生成パフォーマンス リストのトップに到達しました。 StarCoder2-15B-Instruct のユニークな特徴は、その純粋な自己調整戦略であり、トレーニング プロセス全体がオープンで透過的で、完全に自律的で制御可能です。このモデルは、高価な手動アノテーションに頼ることなく、StarCoder-15B 基本モデルの微調整に応じて、StarCoder2-15B を介して数千の命令を生成します。

PHP フレームワークの選択は、プロジェクトのニーズと開発者のスキルによって異なります。 Laravel: 豊富な機能と活発なコミュニティがありますが、学習曲線が急で、パフォーマンスのオーバーヘッドが高くなります。 CodeIgniter: 軽量で拡張が簡単ですが、機能が制限されており、ドキュメントが少なくなります。 Symfony: モジュール式の強力なコミュニティですが、複雑なパフォーマンスの問題があります。 ZendFramework: エンタープライズ グレードで、安定性と信頼性が高くなりますが、ライセンスが大きく高価です。スリム: マイクロフレームワークで高速ですが、機能が限られており、学習曲線が急です。

1. はじめに ここ数年、YOLO は、計算コストと検出パフォーマンスの効果的なバランスにより、リアルタイム物体検出の分野で主流のパラダイムとなっています。研究者たちは、YOLO のアーキテクチャ設計、最適化目標、データ拡張戦略などを調査し、大きな進歩を遂げました。同時に、後処理に非最大抑制 (NMS) に依存すると、YOLO のエンドツーエンドの展開が妨げられ、推論レイテンシに悪影響を及ぼします。 YOLO では、さまざまなコンポーネントの設計に包括的かつ徹底的な検査が欠けており、その結果、大幅な計算冗長性が生じ、モデルの機能が制限されます。効率は最適ではありませんが、パフォーマンス向上の可能性は比較的大きくなります。この作業の目標は、後処理とモデル アーキテクチャの両方から YOLO のパフォーマンス効率の境界をさらに改善することです。この目的を達成するために

開発環境が異なると、PHP フレームワークのパフォーマンスに違いがあります。開発環境 (ローカル Apache サーバーなど) は、ローカル サーバーのパフォーマンスの低下やデバッグ ツールなどの要因により、フレームワークのパフォーマンスの低下に悩まされます。対照的に、より強力なサーバーと最適化された構成を備えた実稼働環境 (完全に機能する実稼働サーバーなど) では、フレームワークのパフォーマンスが大幅に向上します。

PHP フレームワークとマイクロサービスを組み合わせる利点: スケーラビリティ: アプリケーションを簡単に拡張し、新しい機能を追加したり、より多くの負荷を処理したりできます。柔軟性: マイクロサービスは独立してデプロイおよび保守されるため、変更や更新が容易になります。高可用性: 1 つのマイクロサービスの障害が他の部分に影響を与えないため、高可用性が確保されます。実践的なケース: Laravel と Kubernetes を使用したマイクロサービスのデプロイ ステップ: Laravel プロジェクトを作成します。マイクロサービスコントローラーを定義します。 Dockerfileを作成します。 Kubernetes マニフェストを作成します。マイクロサービスをデプロイします。マイクロサービスをテストします。

ターゲット検出システムのベンチマークである YOLO シリーズが再び大幅にアップグレードされました。今年 2 月の YOLOv9 のリリース以来、YOLO (YouOnlyLookOnce) シリーズのバトンは清華大学の研究者の手に渡されました。先週末、YOLOv10 のリリースのニュースが AI コミュニティの注目を集めました。これは、コンピュータ ビジョンの分野における画期的なフレームワークと考えられており、リアルタイムのエンドツーエンドの物体検出機能で知られており、効率と精度を組み合わせた強力なソリューションを提供することで YOLO シリーズの伝統を継承しています。論文アドレス: https://arxiv.org/pdf/2405.14458 プロジェクトアドレス: https://github.com/THU-MIG/yo

今年 2 月、Google はマルチモーダル大型モデル Gemini 1.5 を発表しました。これは、エンジニアリングとインフラストラクチャの最適化、MoE アーキテクチャ、その他の戦略を通じてパフォーマンスと速度を大幅に向上させました。より長いコンテキスト、より強力な推論機能、およびクロスモーダル コンテンツのより適切な処理が可能になります。今週金曜日、Google DeepMind は Gemini 1.5 の技術レポートを正式にリリースしました。このレポートには Flash バージョンとその他の最近のアップグレードが含まれています。このドキュメントは 153 ページあります。技術レポートのリンク: https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_v1_5_report.pdf このレポートでは、Google が Gemini1 を紹介しています。

上記および著者の個人的な理解: 最近、ディープラーニング技術の発展と進歩により、大規模な基盤モデル (Foundation Model) が自然言語処理とコンピューター ビジョンの分野で大きな成果を上げています。自動運転における基本モデルの応用にも大きな発展の可能性があり、シナリオの理解と推論を向上させることができます。豊富な言語と視覚データの事前トレーニングを通じて、基本モデルは自動運転シナリオのさまざまな要素を理解して解釈し、推論を実行して、運転の意思決定と計画のための言語とアクションのコマンドを提供します。基本モデルは、運転シナリオを理解してデータを拡張することで、日常的な運転やデータ収集では遭遇する可能性が低い、ロングテール分布におけるまれな実現可能な機能を提供できます。
