tp5.1模型的like怎么写

tp5.1 模型 where多条件查询 like 查询 --多条件查询坑啊！！(tp5.1与tp5.0初始化控制器不一样)

tp5.1与tp5.0初始化控制器不一样!!!!!!!!!! 多条件 where必须 new where() ---------------------------------------tp5.1与tp5.0坑--------------------------------- 以下5.1 初始化控制器 initialize 以下5.0 初始化控制器_initialize

ThinkPHP5.0框架开发--第8章 TP5.0 模型

ThinkPHP5.0框架开发--第8章 TP5.0 模型第8章 TP5.0 模型 ================================================= 今日学习 1.模型(model) 数据模型 2.新建数据模型 1) 手动新建 a.打开前台模块(C:\AppServ\www\tp5\application\index) 新建model目录 b.在model目录下新建 User.php // 声明命名空间 namespace app\index\model;

<记录>TP5 关联模型使用（嵌套关联、动态排序以及隐藏字段）

在数据库设计中,常常会有如下这种关联模型,分类表中一条分类对应多个商品表中的商品如果要获得分类表中每条分类以及对应的商品的信息,则需要先查询分类表中的数据,然后根据结果遍历查询商品表,最后把数据拼接在一起 TP5中关联模型可以解决这一问题普通关联先创建分类表模型 /application/common/model/Category.php 以及商品表模型 /application/common/model/Goods.php 在分类表中创建关联 namespace app\comm

TP5 关联模型使用（嵌套关联、动态排序以及隐藏字段）

在数据库设计中,常常会有如下这种关联模型,分类表中一条分类对应多个商品表中的商品如果要获得分类表中每条分类以及对应的商品的信息,则需要先查询分类表中的数据,然后根据结果遍历查询商品表,最后把数据拼接在一起 TP5中关联模型可以解决这一问题普通关联先创建分类表模型 /application/common/model/Category.php 以及商品表模型 /application/common/model/Goods.php 在分类表中创建关联 namespace app\comm

tp5.0 模型查询数据的返回类型,分页

一开始用painate()这个函数的时候,发现有的查询方式不能使用这个函数,由此了解到了模型查询和普通查询返回类型的不同 1.原生查询方法 Db::query("select * from shop"); 查询成功返回:二维数组 array(2) { [0]=> array(5) { ["username"]=> string(0) "" ["title"]=> string(10) "jav

TP5关联模型出现疑问,待解决

一对一: hasOne('关联模型名','外键名','主键名',['模型别名定义'],'join类型'); 说明:其他模型一对一都可以按照手册说明写,但上面代码只能这么写才能执行正确答案, 如果是 /** * 一对一关联 * 表wechat 字段uid 对应表 user 字段id */ public function user() { return $this->hasOne('user','uid','id');//这样是报错的,但是手册要求user表的id放在第三个参数的,这是咋的了,蒙了

GAN实战笔记——第三章第一个GAN模型：生成手写数字

第一个GAN模型-生成手写数字一.GAN的基础:对抗训练形式上,生成器和判别器由可微函数表示如神经网络,他们都有自己的代价函数.这两个网络是利用判别器的损失记性反向传播训练.判别器努力使真实样本输入和伪样本输入带来的损失最小化,而生成器努力使它生成的为样本造成的判别器损失最大化. 训练数据集决定了生成器要学习模拟的样本类型,例如,目标是生成猫的逼真图像,我们就会给GAN提供一组猫的图像. 用更专业的术语来说,生成器的目标是生成符合训练数据集数据分布的样本.对计算机来说,图像只是矩阵:灰度图是

MVC 模型视图，控制器写三级联动

<!DOCTYPE html><html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> </head> <body> <select > <option value="">品牌</option> <option value="">宝马</option&

记录小坑-tp5 使用模型select查询

场景: 使用模型去select查询后进行业务处理再进行 saveAll 提示缺少更新条件坑点:此时取出的数据结构是 query对象 { array:[ xxxx => xxx ] }: saveAll 需要的是二维数组解决法; $data 为模型查出的数据 $data = collection($data)->toarray(); $Model->saveAll($data);此时进行保存即可成功

tp5 商品模型的添加展示

路由 //商品模型展示的路由 Route::get('type','/pyg/good/listType'); //将type_id传送至/pyg/good/addType的路由 Route::get('addType','/pyg/good/addType'); 思路:1先去模型找见商品的类型模型代码: <?php namespace app\pyg\model; use think\Model; class GoodAddModel extends Model { //连接品优购商品类型表

tp5 商城模型id详情接口

1:创建模型 2:定义关联模型 <?php namespace app\common\model; use think\Model; use traits\model\SoftDelete; class TypeModel extends Model { use SoftDelete; //链接pyg商品类型表 protected $table = 'pyg_type';// 进行和规格模型关联,1对多 public function spec() { return $this->hasMan

tp5 ajax批量删除（自写）

html代码: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> <link rel="stylesheet" href="http://apps.bdimg.com/libs/bootstrap/3.3.0/css/bootstrap.min

重识TP5中模型

创建一个表MODEL,下面展现代码片段: `id` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID', `name` ) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称', `pid` COMMENT '父级ID', `tid` COMMENT '顶级ID', `tree` ) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '层级树(,1,2,)', `status` ) unsigned COMMENT '状态', `

tp5关联模型进行条件查询

public function wordOne(){ return $this->hasOne('TeachWord','id','w_id')->field('id,pid,title'); } 查询:以pid为条件查询 $sql = new TeachNews(); $sql= $sql->hasWhere('wordOne',['pid'=>$search['wordList']]);

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 实现LeNet-5模型处理MNIST手写数据集

import os import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.reset_default_graph() INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 IMAGE_SIZE = 28 NUM_CHANNELS = 1 NUM_LABELS = 10 CONV1_DEEP = 32 CONV1_SIZE = 5

tp5.1 模型 where多条件查询 like 查询

来源:https://blog.csdn.net/qq_41241684/article/details/87866416 所以我改成这样: $paperTypeModel = new PaperType(); $seach = Request::get('seach'); $where = array(); if (!empty($seach)) { $where[] = ['name', 'like', '%'.$seach."%"]; } $list = $paperTypeMo

tensorflow初次接触记录，我用python写的tensorflow第一个模型

tensorflow初次接触记录,我用python写的tensorflow第一个模型刚用python写的tensorflow机器学习代码,训练60000张手写文字图片,多层神经网络学习拟合17000次,训练完毕耗时1小时,10000张测试图片识别准确率99.17% 模型已经保存了,下一步的学习计划是: 模型调用,手写文字图片实时识别模型持续学习训练,实时预测再就是分布式部署,应该就没啥了啊剩下就是准备业务和业务数据的事情了啊

mnist手写数字识别——深度学习入门项目（tensorflow+keras+Sequential模型）

前言今天记录一下深度学习的另外一个入门项目——<mnist数据集手写数字识别>,这是一个入门必备的学习案例,主要使用了tensorflow下的keras网络结构的Sequential模型,常用层的Dense全连接层.Activation激活层和Reshape层.还有其他方法训练手写数字识别模型,可以基于pytorch实现的,<Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别(详细步骤)> 这篇就是基于pytorch实现,pytorch里也封装了mnist的数据集,实现方法应该类似

【百度飞桨】手写数字识别模型部署Paddle Inference

从完成一个简单的『手写数字识别任务』开始,快速了解飞桨框架 API 的使用方法. 模型开发『手写数字识别』是深度学习里的 Hello World 任务,用于对 0 ~ 9 的十类数字进行分类,即输入手写数字的图片,可识别出这个图片中的数字. 本任务用到的数据集为 MNIST 手写数字数据集,用于训练和测试模型.该数据集包含 60000 张训练图片. 10000 张测试图片.以及对应的分类标签文件,每张图片上是一个 0 ~ 9 的手写数字,分辨率为 28 * 28. 环境配置直接去飞桨AI S

数据据操作 tp5

数据库操作-DB类学习手册数据库配置注意1:在TP里面,可以在模块下面单独的建立一个database.php配置文件,代表这个模块就使用配置的这个数据库注意2:我们可以在config.php里面配置多个数据信息也是可以的数据库操作-查询先在控制器引入Db类使用Db类的query方法即可查询也可以使用占位符数据库操作-增删改使用Db类的execute方法数据库切换在application/config.php里面配置一个db1的数据库信息使用Db::connect('db

巴特西