本文实例讲述了Laravel5.1 框架数据库查询构建器用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
like表达式可以使用whereLike()和whereNoLike() 使用whereLike()方法
今天说一个细分的需求，在模型中，或者使用laravel提供的 Eloquent ORM 功能，构造查询语句时，返回位于两个指定的日期之间的条目。应该怎么写？
因项目中用到了图表之类的信息，需要获取到很多时间的数据动态，刚开始我都是自己换算时间来计算，后来 看到手册中有更简单的方法，自己总结了一下通用的时间段统计(今天、昨天、上周、本周、上月、本月、上年、本年)。
以上这篇Laravel统计一段时间间隔的数据方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
开发一个大型Electron的应用，或许需要在客户端存储大量的数据，比如聊天应用或邮件客户端
01 thinkphp6的前期开发准备《ThinkPHP6 入门到电商实战》 02 控制器《ThinkPHP6 入门到电商实战》 03 数据库查询、模型查询、多库查询《ThinkPHP6 入门到电商实战》 04 tp6 的查数据《ThinkPHP6 入门到电商实战》 05 tp6 的数据添加《ThinkPHP6 入门到电商实战》 06 tp6 的数据更新（改）及删除 《ThinkPHP6 入门到电商实战》 07查询表达式 及 page分页、order 排序《ThinkPHP6 入门到电商实战》 08 获取器 withAttr、多连缀、whereRaw、事务、数据集《ThinkPHP6 入门到电商实战》
具体文档：https://www.kancloud.cn/dengyulin/think/58288
在日常开发中，经常会需要写多条件的数据库查询语句。在使用框架的情况下，单纯使用原生sql查询会导致结果与model无法对应，也就没有办法使用框架的一些便利的方法对结果集进行处理。尤其是laravel提供了非常多的对查询结果集进行处理的工具。所以最好是使用laravel提供的ORM进行多条件的数据库查询。
在某个需求中，需要使用子查询获取snapshot快照表库的关联数据，从而实现以下sql逻辑
查询表达式支持大部分的SQL查询语法，也是ThinkPHP查询语言的精髓，查询表达式的使用格式：
本文实例讲述了laravel5.6框架操作数据curd写法(查询构建器)。分享给大家供大家参考，具体如下：
最近刚玩Laravel，手册源码还没来得及看完就跃跃欲试做了个小项目，其中有个需求是分组查询数据库中的一个字段并返回每个分组中的数量，还是去翻手册（手册确实够简单）:
在Laravel中执行数据库操作有两种方式，一种是使用\DB外观对象的静态方法直接执行sql查询，另外一种是使用Model类的静态方法（实际上也是Facade的实现，使用静态访问方式访问Model的方法，内部采用了__callStatic魔术方法代理了对成员方法的访问。
g. Album::where(‘artist’, ‘=’, ‘Matt Nathanson’) – update(array(‘artist’ = ‘Dayle Rees’)); 指定查询条件，更新数据
使用 DB 门面的 insert 方法执行插入语句。和 select 一样，该方法将原生 SQL 语句作为第一个参数，将参数绑定作为第二个参数：
https://learnku.com/docs/laravel/9.x/queries/12246
V5.1.23+版本开始，支持findOrEmpty方法，当查询不存在的时候返回空数组而不是Null。
本文实例讲述了laravel框架数据库操作、查询构建器、Eloquent ORM操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
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在上一篇教程中，我们通过查询构建器实现了简单的增删改查操作，而日常开发中，往往会涉及到一些更复杂的查询语句，比如连接查询、子查询、排序、分页、聚合查询等等，这一篇教程我们将围绕这些内容展开探讨。
D:\elasticsearch-7.1.0>.\bin\elasticsearch.bat
本文实例讲述了tp5.1 框架数据库高级查询技巧。分享给大家供大家参考，具体如下：
有赞零售的业务复杂度非常高，且由于业务场景的特殊性，有大量的复杂业务逻辑处理都是在移动端上做的，本地存在大量的DB操作、数据同步、复杂计算......，此外收银设备的配置和性能相比于手机有很大的差距，这些都对我们提出了很大的挑战。卡顿问题也是我们面临的主要难题之一，为了解决这个问题，我们首先要解决方法运行效率的问题，找出应用中执行效率不满足要求的方法，通过优化这些处理逻辑，提高方法运行效率，进而提升整体的性能。
计算机软件作为人类智慧的结晶，帮助我们在这个日新月异的社会中完成了大量工作。我们的日常生活中已经离不开软件，玲琅满目的软件已经渗透到了我们生活的各个角落，令我们目不暇接。我们都希望软件变得更好，运行处理的速度更快，在当今硬件性能突飞猛进的变革中，软件性能的提升也是一个永不落伍的话题。软件性能测试的实质，是从哲学的角度看问题，找出其内在联系，因果关系，形式内容关系，重叠关系等等。假如这些关系我们在分析过程中理清了，那么性能测试问题就会变得迎刃而解。
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及通信协议相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~
摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键。 本文回顾了用于解决以上三项任务中任何一个的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势
性能测试主要通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试
https://machinelearningmastery.com/machine-learning-performance-improvement-cheat-sheet/
来源：机器之心本文约2900字，建议阅读9分钟本文回顾了用于解决以上三项任务中任何一个的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。 本论文回顾了用于解决模型评估、模型选择和算法选择三项任务的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。 论文链接：https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf 摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用
软件性能是与软件功能相对应的一种非常重要的非功能特性，表明了软件系统对时间及时性及资源经济性的要求。
摘要：量化是为服务大语言模型（LLMs）不可或缺的技术，最近已经应用到LoRA微调中。在这项工作中，我们关注的是在一个预训练模型上同时应用量化和LoRA微调的情景。在这种情况下，通常会观察到在下游任务性能上的一致差距，即在完全微调和量化加LoRA微调方法之间。为了应对这一问题，我们提出了LoftQ（LoRA微调感知量化），这是一个新颖的量化框架，可以同时对LLM进行量化并找到LoRA微调的适当低秩初始化。这种初始化缓解了量化和全精度模型之间的差异，并显著提高了在下游任务中的泛化性能。我们在自然语言理解、问答、摘要和自然语言生成任务上评估了我们的方法。实验证明我们的方法非常有效，并在具有挑战性的2比特和2/4比特混合精度区域中优于现有的量化方法。
方法重载是Java中一个重要的概念，它允许在同一类中编写多个具有相同名称但参数不同的方法。这种技术使代码更清晰，易于维护，并使代码更加灵活，因为您可以根据需要选择使用不同的方法。在运行时，Java编译器通过参数类型和数量选择最合适的版本来调用方法。然而，尽管方法重载能够使代码组织得更好，但计算机必须在运行时确定哪个方法最有效，并且这可能会影响性能。下面将探讨如何评估方法重载的性能优劣。
发布于 2018-11-03 15:25 更新于 2018-12-14 01:54
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 选自 Sebastian Raschka，来源：机器之心 本论文回顾了用于解决模型评估、模型选择和算法选择三项任务的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。 论文链接：https://sebastianraschka.com/pdf/manuscripts/model-eval.pdf 摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键。本文回顾了
邢孟棒，曾供职于阿里、网易，目前在腾讯云专职做性能优化方向。Linux 业余爱好者，偏好钻研各类工具源码与底层技术原理。在日常的性能工程实践中，比较注重方法论的探索、优化案例的沉淀。热衷于 eBPF 技术，擅长传统工具与 BPF 工具的结合应用。
如果我告诉你，你知道的一切都是假的，如果你学的一些近几年发布的深受喜爱的 ECMAScript 的主要特性，是很容易导致性能问题的，会发生什么。
选自 Sebastian Raschka 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤、黄小天 本论文回顾了用于解决模型评估、模型选择和算法选择三项任务的不同技术，并参考理论和实证研究讨论了每一项技术的主要优势和劣势。进而，给出建议以促进机器学习研究与应用方面的最佳实践。 1 简介：基本的模型评估项和技术 机器学习已经成为我们生活的中心，无论是作为消费者、客户、研究者还是从业人员。无论将预测建模技术应用到研究还是商业问题，我认为其共同点是：做出足够好的预测。用模型拟合训练数据是一回事，但我们如何了解模型的泛化能力？我们
图神经网络（GNN）是图学习方面的主要技术。但是我们对 GNN 成功的奥秘以及它们对于优秀性能是否必然知之甚少。近日，来自康奈尔大学和 Facebook 的一项研究提出了一种新方法，在很多标准直推式节点分类（transductive node classification）基准上，该方法超过或媲美当前最优 GNN 的性能。
作者 | Jason Brownlee 选文 | Aileen 翻译 | 姜范波 校对 | 寒小阳 机器学习最有价值(实际应用最广)的部分是预测性建模。也就是在历史数据上进行训练，在新数据上做出预测。 而预测性建模的首要问题是： 如何才能得到更好的结果？ 这个备忘单基于本人多年的实践，以及我对顶级机器学习专家和大赛优胜者的研究。 有了这份指南，你不但不会再掉进坑里，而且会提升性能，甚至在你自己的一些预测难题中取得世界领先水平的结果。 让我们一起来看看吧！ 注意：本文的结构基于早些时候另一篇关于改
性能优化看起来容易做起来却很难。当今的互联网服务很复杂。复杂性来自于各种服务，对服务质量的要求，不同模块的交互，硬件和软件组件的组合以及各个团队的协作。服务性能优化不仅涉及结构设计，代码实现，容量部署，运维管理，效率提高等各个阶段，而且还需要员工与团队之间的紧密合作。当然，在该领域的工作需要广泛的知识，广泛的实践经验和高度的软技能。
随着5G时代的到来，以及万物互联时代的到来，云应用和云服务会越来越多，数据量会指数级增长。尤其是2020年全球疫情的时代意义，会导致各行各业开始上云。从而会催生出极具个性化的各类产品的诞生。
来自腾讯的研究者们做了一个关于 agent 的scaling property（可拓展性）的工作。发现：通过简单的采样投票，大语言模型（LLM）的性能，会随着实例化agent数量的增加而增强。其第一次在广泛的场景下验证了该现象的普遍性，与其他复杂方法的正交性，以及研究了其背后的原因，并提出进一步促成scaling发挥威力的办法。
本文介绍由兰州大学黎育权和腾讯量子实验室谢昌谕博士等人发表在Nature Machine Intelligence期刊上的研究成果，论文通讯作者为姚小军教授。文章中报道了一种自动图学习方法，能够在人工不参与的情况下，在多种不同任务上取得先进的预测性能，超越过去的主流模型。作者还提出一种新的分子鲁棒性实验方法，并发现模型集成能够大幅提升鲁棒性。
OpenAI 的系统分为两阶段，首先研究者以无监督的方式在大型数据集上训练一个 Transformer，即使用语言建模作为训练信号，然后研究者在小得多的有监督数据集上精调模型以解决具体任务。研究者开发的这种方式借鉴了他们关于 Sentiment Neuron（https://blog.openai.com/unsupervised-sentiment-neuron/）方面的研究成果，他们发现无监督学习技术在足够多的数据集上训练能产生令人惊讶的可区分特征。因此研究者希望更进一步探索这一概念：我们能开发一个在大量数据进行无监督学习，并精调后就能在很多不同任务上实现很好性能的模型吗？研究结果表明这种方法可能有非常好的性能，相同的核心模型可以针对不同的任务进行少量适应和精调就能实现非常不错的性能。
改善性能意味着用更少的资源做更多的事情。为了利用并发来提高系统性能，我们需要更有效的利用现有的处理器资源，这意味着我们期望使 CPU 尽可能出于忙碌状态（当然，并不是让 CPU 周期出于应付无用计算，而是让 CPU 做有用的事情而忙）。如果程序受限于当前的 CPU 计算能力，那么我们通过增加更多的处理器或者通过集群就能提高总的性能。总的来说，性能提高，需要且仅需要解决当前的受限资源，当前受限资源可能是： CPU： 如果当前 CPU 已经能够接近 100% 的利用率，并且代码业务逻辑无法再简化，那么说明该系统
在当今快节奏的软件开发环境中，性能测试是确保应用程序在各种条件下都能稳定运行的关键步骤。通过性能测试，开发团队能够识别和解决潜在的性能瓶颈，提高系统的可伸缩性和响应性。本篇博客将深入探讨性能测试的方法、工具和最佳实践，助力开发者更好地理解和应用性能测试。
不必太纠结于当下，也不必太忧虑未来，当你经历过一些事情的时候，眼前的风景已经和从前不一样了。——村上春树
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