Es gibt zwei Hauptm?glichkeiten, um Modelle im YII -Framework zu erstellen: 1. Verwenden Sie GII, um Modelle automatisch zu generieren, und Sie k?nnen Modellklassen und CRUD -Code generieren, indem Sie GII -Tools aktivieren und auf die Schnittstelle zugreifen, um Tabellennamen und Klassennamen einzugeben. 2. Erstellen Sie manuell eine Modelldatei, erstellen Sie eine neue PHP -Datei im Modelle/ Verzeichnis und definieren Sie eine Klasse, die von Yii \ db \ activerecord geerbt wurde, und implementieren Sie TableName (), Regeln (), Attributelabels () und andere Methoden; Darüber hinaus müssen Sie auf die Modellnamenspezifikationen, automatische Füllfelder, Modellorte und den Unterschied zwischen AR- und Nicht-AR-Modellen achten und die entsprechende Methode entsprechend den tats?chlichen Anforderungen ausw?hlen.
Das Erstellen eines Modells im YII -Framework ist eigentlich ein sehr direkter Prozess, insbesondere nach der Verwendung des von YII bereitgestellten GII -Tools. Wenn Sie die Datenbankverbindung konfiguriert haben und die grundlegende MVC -Struktur verstehen, ist es sehr einfach, ein neues Modell zu erstellen.
Die folgenden g?ngigen Methoden k?nnen Ihnen dabei helfen, ein Modell schnell zu erstellen, das für Anf?nger oder kleine und mittelgro?e Projekte geeignet ist.
Generieren Sie automatisch Modelle mit GII
YIIs eigener Code -Erzeugungstool GII ist eine der am meisten empfohlenen M?glichkeiten. Es kann automatisch Modellklassen und CRUD -Code basierend auf Ihrer Datenbanktabellenstruktur generieren.
Die Betriebsschritte sind wie folgt:
-
Stellen Sie sicher, dass Sie GII in
config/web.php
aktiviert haben:'Bootstrap' => ['gii'], 'module' => [ 'gii' => [ 'Klasse' => 'yii \ gii \ modul', ], ],
Besuchen Sie
/index.php?r=gii
oder setzen Sie die URL und den Zugriff/gii
nach dem UmschreibenKlicken Sie auf "Modellgenerator"
Geben Sie den Datentabellennamen (zum Beispiel:
user
) und den Modellklassenname (z. B.: Benutzer) einUser
).Klicken Sie auf "Vorschau" und "generieren"
Dies generiert schnell eine grundlegende Modellklasse, einschlie?lich Attributdefinitionen, überprüfungsregeln, Verbandsbeziehungen usw.
Erstellen Sie eine Modelldatei manuell
Wenn Sie GII nicht verwenden oder ein tieferes Verst?ndnis der Modellstruktur haben m?chten, k?nnen Sie auch ein Modell manuell erstellen.
- Erstellen Sie eine neue PHP -Datei im
models/
Verzeichnis, wie zPost.php
- Definieren Sie eine Klasse, die von
yii\db\ActiveRecord
geerbt wurde:
Namespace App \ Models; Verwenden Sie yii \ db \ activerecord; Klassenpost erweitert Activerecord { ?ffentliche statische Funktion tableName () { zurück 'post'; // Datenbank Tabelle Name}} }
- Wenn Sie Regeln, Tags, Verhaltensweisen usw. überprüfen müssen, k?nnen Sie weiterhin Methoden hinzufügen, z. B.:
?ffentliche Funktionsregeln () { Zurückkehren [ [['Titel', 'Inhalt'], 'Erforderlich'], ['Titel', 'String', 'max' => 255], ]; } ?ffentliche Funktionsattributelabels () { Zurückkehren [ 'id' => 'id', 'title' => 'title', 'Inhalt' => 'Inhalt', ]; }
Diese Methode eignet sich besser für Entwickler, die das Rahmen ein gewisses Verst?ndnis haben oder wenn Sie die Modelllogik sorgf?ltig steuern m?chten.
H?ufig gestellte Fragen und Vorsichtsma?nahmen
- Modellbenennungsspezifikation : Normalerweise ist der Modellklassenname eine gro?e Kamel -Nomenklatur (z. B.
UserProfile
), und der entsprechende Tabellenname ist Kleinbuchstaben und Unterstrich (wieuser_profile
) -
updated_at
Feldercreated_at
TimestampBehavior
- Modellsposition : Standardm??ig wird es in
models/
Verzeichnis platziert, aber Sie k?nnen den Speicherpfad über den Namespace anpassen - Der Unterschied zwischen AR- und Nicht-AR-Modellen : ActivereCord ist ein Modell, das für die Datenbankinteraktion verwendet wird. Wenn Sie nur eine Form zur Form oder Gesch?ftslogik ausführen, k?nnen Sie stattdessen
Model
verwenden.
Grunds?tzlich ist das. Das Erstellen eines Modells selbst ist nicht kompliziert, aber Sie müssen die entsprechende Methode entsprechend den tats?chlichen Bedürfnissen ausw?hlen. GII spart viel Zeit, w?hrend das manuelle Schreiben flexibler und kontrollierbarer ist.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erstelle ich ein neues Modell in yii?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Das TinyLLaVA+-Projekt wurde gemeinsam vom Team von Professor Wu Ji vom Multimedia Signal and Intelligent Information Processing Laboratory (MSIIP) der Fakult?t für Elektronik der Tsinghua-Universit?t und dem Team von Professor Huang Lei von der School of Artificial Intelligence der Beihang-Universit?t erstellt. Das MSIIP-Labor der Tsinghua-Universit?t engagiert sich seit langem in Forschungsbereichen wie intelligenter medizinischer Versorgung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Wissensentdeckung sowie Multimodalit?t. Das Team von Beijing Airlines engagiert sich seit langem in Forschungsfeldern wie Deep Learning, Multimodalit?t und Computer Vision. Ziel des TinyLLaVA+-Projekts ist die Entwicklung eines kleinen sprachübergreifenden intelligenten Assistenten mit multimodalen F?higkeiten wie Sprachverst?ndnis, Fragen und Antworten sowie Dialog. Das Projektteam wird seine jeweiligen Vorteile voll aussch?pfen, gemeinsam technische Probleme überwinden und den Entwurf und die Entwicklung intelligenter Assistenten realisieren. Dies wird M?glichkeiten für intelligente medizinische Versorgung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Wissen bieten

Im Allgemeinen gilt: Je mehr Berechnungen zum Trainieren eines neuronalen Netzwerks erforderlich sind, desto besser ist seine Leistung. Bei der Skalierung einer Berechnung muss eine Entscheidung getroffen werden: Erh?hen Sie die Anzahl der Modellparameter oder erh?hen Sie die Gr??e des Datensatzes – zwei Faktoren, die innerhalb eines festen Rechenbudgets abgewogen werden müssen. Der Vorteil einer Erh?hung der Anzahl der Modellparameter besteht darin, dass dadurch die Komplexit?t und Ausdrucksf?higkeit des Modells verbessert und dadurch die Trainingsdaten besser angepasst werden k?nnen. Zu viele Parameter k?nnen jedoch zu einer überanpassung führen, wodurch das Modell bei unsichtbaren Daten eine schlechte Leistung erbringt. Andererseits kann die Erweiterung der Datensatzgr??e die Generalisierungsf?higkeit des Modells verbessern und überanpassungsprobleme reduzieren. Wir sagen Ihnen: Solange Sie Parameter und Daten richtig zuordnen, k?nnen Sie die Leistung innerhalb eines festgelegten Rechenbudgets maximieren. Viele frühere Studien haben die Skalierung neuronaler Sprachmodelle untersucht.
