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ThinkPHP6.0学习笔记-模型操作

ThinkPHP模型 模型定义 在app目录下创建Model目录,即可创建模型文件 定义一个和数据库表相匹配的模型 use think\Model; class User extends Model...; 模型类中可以定义指向数据库表 protected $table = 'tp_user'; //包含前缀 protected $name = 'user'; //不含前缀 模型初始化操作(控制器也有...),但是必须设置static静态方法 protected static funtion init() { echo "初始化"; } 模型设置属性: 属性 描述 name 指向数据表名(无前缀),默认为当前模型名...---- 模型字段 模型的数据字段和对应的数据表字段是对应的,默认会自动获取(以及类型),自动获取的过程会加一次查询操作(浪费资源),thinkphp支持自定义字段信息。...thinkphp'; $user->info = [ 'email' => 'thinkphp@qq.com', 'nickname '=> '流年', ]; $user->save()

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ThinkPHP数据库 - 数据表模型和基础模型

一、定义数据表模型 1.模型映射 要测试数据库是否正常连接,最直接的办法就是在当前控制器中实例化数据表,然后使用 dump 函数输出,查看数据库的链接状态。...M("User") 就是模型映射,M 函数等于 new Model() ,Model 类是模型的基类,也是数据库操作的基类, "User" 是该类的一个成员属性,表示模型名称,模型名称与数据库中的数据表进行映射...如果不需要为表添加前缀,将模型名称首字母改为小写,例如 M("user")。 2.自定义模型 D函数用于快速实例化自定义模型,可以进行复杂的数据库操作,比如数据检验、数据缓存、数据加工等。...模型将与 tpk_article 表进行映射。...总结:自定义模型映射,一个模型对应一个数据表,所有增删改查都在模型类中完成。M 实例化的参数是数据库的表名,D 实例化的是自己在 model 文件夹下建立的模型文件。

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ThinkPHP-模型的属性和方法(一)

模型的属性和方法在模型中,除了上述基本的操作方法之外,还有很多属性和方法可以用来处理数据。下面介绍一些常用的属性和方法:属性table指定模型对应的数据库表名,默认值为类名的小写字符串。...例如,User模型对应的数据库表名为user,可以通过设置table属性来指定其他的表名,例如:namespace app\common\model;use think\Model;class User...extends Model{ protected $table = 'users';}primaryKey指定模型对应的主键字段名,默认值为id。...例如,User模型对应的主键字段名为id,可以通过设置primaryKey属性来指定其他的主键字段名,例如:namespace app\common\model;use think\Model;class...User extends Model{ protected $primaryKey = 'uid';}connection指定模型对应的数据库连接,默认值为默认的数据库连接。

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ThinkPHP-模型的创建和使用(一)

ThinkPHP是一款优秀的PHP开发框架,它提供了强大的MVC架构支持,其中的模型(Model)是MVC中的核心组件之一,它负责处理数据和业务逻辑,是应用程序中最重要的部分之一。...模型的创建在ThinkPHP中,我们可以使用Model类来创建模型。Model类是所有模型类的基类,它提供了一些基本的方法和属性,可以让我们轻松地操作数据库。...要创建一个模型,我们可以创建一个继承自Model类的子类,并定义模型的属性和方法。...在这个模型中,我们可以定义一些方法来操作数据库,例如查询、新增、更新和删除数据等。...模型的使用在ThinkPHP中,使用模型可以让我们更加方便地操作数据库,具体使用方法如下:查询数据查询数据是模型中最常用的操作之一,我们可以使用模型的select方法来查询数据。

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thinkphp5学习路程 十一 模型的了解

首先我对于模型的了解是: 一个模型代表的就是数据库中的一张表,使用的是 think\Model 类,然后可以在其中设定主键、获取器、修改器,简单的说就是一个状态字段有0,1,2这三种状态...', // 服务器地址 'hostname' => '127.0.0.1', // 数据库名 'database' => 'thinkphp...'prefix' => 'think_', // 数据库调试模式 'debug' => false, ]; //自定义初始化...initialize() { //需要调用`Model`的`initialize`方法 parent::initialize(); //TODO:自定义的初始化...} } 在控制器中使用模型,使用 use app\index\model\User 引入进来然后实例化对模型进行操作,你可以对数据表进行增删改查等等操作,最重要的就是获取器的使用如下

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Thinkphp6学习(5)模型知识总结(一)

Thinkphp6学习(5)模型知识总结(一) 一、创建模型: 一个模型对应一个数据表,规则:驼峰式的 如:下表 图片 1、单项目模型创建 第一步:创建一个跟控制器平级的目录,目录名:model 第二步...:在 model 创建 Tp6Student.php 文件 2、多项目模型创建 第一步:在 index 项目中创建目录,目录名:model 第二步:在 model 创建 Admins.php 文件 二...、模型的设置  Model示例 <?...'; //设置主键 protect $pk='id'; //设置数据表名 protect $table ='tp6_student'; } 三、模型的应用 1.实例化 用$stu=new Tp6Student...() ;或$stu=new \app\model\Tp6Student(); 也可以给它起一个别名: 在控制器app\controller中新建一个DataStudent.php 2.模型的CRUD方法

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PyTorch 学习 -5- 模型初始化

在深度学习模型的训练中,权重的初始值极为重要。一个好的初始值,会使模型收敛速度提高,使模型准确率更精确, 本文介绍 Pytorch 的模型初始化 。...torch.nn.init使用 我们通常会根据实际模型来使用torch.nn.init进行初始化,通常使用isinstance()来进行判断模块(回顾3.4模型构建)属于什么类型。...人们常常将各种初始化方法定义为一个initialize_weights()的函数并在模型初始后进行使用。...class MLP(nn.Module): # 声明带有模型参数的层,这里声明了两个全连接层 def __init__(self, **kwargs): # 调用MLP父类Block的构造函数来进行必要的初始化...: tensor([0.], requires_grad=True)] 参考资料 https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/第三章/3.5 模型初始化

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Thinkphp6(7)模型学习与知识总结(三)

Thinkphp6(7)模型学习与知识总结(三) 继续学习模型的知识,上节课已学习到的知识有查询、软删除、自动时间戳。 今天来学习: 1.数据更新, 2....直接更新(静态方法) 使用模型的静态update方法更新: User::update(['name' => 'thinkphp'], ['id' => 1]); 模型的update方法返回模型的对象实例...如果你的第一个参数中包含主键数据,可以无需传入第二个参数(更新条件) User::update(['name' => 'thinkphp', 'id' => 1]); 如果你需要只允许更新指定字段,可以使用...User::update(['name' => 'thinkphp', 'email' => 'thinkphp@qq.com'], ['id' => 1], ['name']); 上面的代码只会更新...,打印输出的是修改后的数据了,那我想输出原来的数据,怎么办呢:用getData方法 ◆模型的修改器 模型修改器的作用,就是对模型设置对象的值进行处理比如,我们要新増数据的时候,对数据就行格式化、过滤、

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ThinkPHP6之模型事件的触发条件

为了了解每个事件的触发条件,我们先建立以下模型 模型代码app/model/Users.php <?...使用模型的save()和saveAll()来新增方法也会触发这几个事件。 insert() insert()是Db类的方法,不是模型方法,不会触发模型事件。...update() update()是Db类的方法,不是模型方法,不会触发模型事件。...如果是模型静态调用update(),则执行的是模型的update方法,而模型的update方法会调用save()方法,所以跟模型的save()方法一样,会触发写入前、更新前、更新后、写入后事件 感谢 @...delete() 如果是使用模型方法查询出来数据,然后再删除数据,则会触发删除前、删除后事件。 如果是直接使用条件删除,则不会触发模型事件。

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深度模型的优化参数初始化策略

深度学习模型的训练算法通常是迭代的,因此要求使用者指定一些开源迭代的初始点。此外,训练深度模型的训练算法通常是迭代的问题,以至于大多数算法都很大程度地受到初始化选择的影响。...这种初始化方案也是启发于不含非线性的矩阵相乘序列的深度网络。在该模型下,这个初始化方案保证了达到收敛所需的训练迭代综述独立于深度。...这个过程原则上是自动的,且通常计算量低于基于验证集误差的超参数优化,因为它是基于初始模型在但批数据上的行为反馈,而不是在验证集上训练模型的反馈。目前为止,我们关注在权重的初始化上。...这不仅适用于分类器,也适用于我们将在第三部分遇到的模型,例如自编码器和玻尔兹曼机。这些模型拥有输出类似于输入数据x的网络层,非常有助于初始化这些层的偏置以匹配x上的边缘分布。...除了这些初始化模型参数的简单常数或随机方法,还可能使用机器学习初始化模型参数。即使是在一个不相关的任务上运行监督训练,有时也能得到一个比初始化具有更快收敛率的初始值。

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