这篇文章给大家介绍的内容是关于laravel框架模型model的创建与使用方法,有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助. 1.创建model 2. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 <?php namespace App; use Illuminate\Database\Eloquent\Model; class Member extends Model {          public static function getMember()  

规则化和模型选择(Regularization and model selection) 转:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/27/1996799.html 1 问题      模型选择问题:对于一个学习问题,可以有多种模型选择.比如要拟合一组样本点,可以使用线性回归,也可以用多项式回归.那么使用哪种模型好呢(能够在偏差和方差之间达到平衡最优)? 还有一类参数选择问题:如果我们想使用带权值的回归模型,那么怎么选择权重w公式里的参数

CodeIgniter 框架采用MVC模式,而MVC模式中起纽带作用的就是C(控制器),在控制器的中通过加载模型获得数据,将数据传到视图中进行展示.本课将实现在控制器中加载模型. 1. 控制器的实现 CodeIgniter 中控制器的作用很强大,通过继承CI_Controller 类就可以 $this->input 获得Input类的实例,其模型的调用方法是 $this->load->model('model'), 之后就可以通过 $this->model_name->调用相

Laravel 模型事件允许你监听模型生命周期内的多个关键点,甚至可以在阻止一个模型的保存或者删除. Laravel 模型事件文档 概述了如何使用钩子将对应事件与相关的事件类型关联起来,但是本文的主旨是事件与监听器的构建与设置,并额外补充一些细节的说明. 事件概述 Eloquent 有很多事件可以让你使用钩子将它们关联起来,并且增加自定义的功能到你的模型中.该模型起始时有以下事件: retrieved creating created updating updated saving saved

TensorFlow 模型保存与加载 TensorFlow中总共有两种保存和加载模型的方法.第一种是利用 tf.train.Saver() 来保存,第二种就是利用 SavedModel 来保存模型,接下来以自己项目中的代码为例. 项目中模型的代码: class TensorFlowDKT(object): def __init__(self, config, batch_size): # 导入配置好的参数 self.hiddens = hiddens = config.modelConfig.h

刚开始用laravel模型时,为了方便一直写静态方法,进行数据库操作. <?php namespace App\Models; use Illuminate\Database\Eloquent\Model; class User extends Model { public static function getList() { return self::get()->toArray(); } } 直到有朋友告诉可以不用这么写,声明一个 protected 方法,方法中用 $this.在外部使

模型事件在 Laravel 的世界中,你对 Eloquent 大多数操作都会或多或少的触发一些模型事件,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Laravel模型事件的实现原理,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考借鉴. 前言 Laravel的ORM模型在一些特定的情况下,会触发一系列的事件,目前支持的事件有这些:creating, created, updating, updated, saving, saved, deleting, deleted, restoring, restor

内容:包含tensorflow变量作用域.tensorboard收集.模型保存与加载.自定义命令行参数 1.知识点 """ 1.训练过程: 1.准备好特征和目标值 2.建立模型,随机初始化权重和偏置; 模型的参数必须要使用变量 3.求损失函数,误差为均方误差 4.梯度下降去优化损失过程,指定学习率 2.Tensorflow运算API: 1.矩阵运算:tf.matmul(x,w) 2.平方:tf.square(error) 3.均值:tf.reduce_mean(error)

import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf #tensorboard --logdir="./" def linearregression(): with tf.variable_scope("original_data"): X = tf.random_normal([100,1],mean=0.0,stddev=1.0) y_true = tf.matmul

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_save.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_load.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/checkpoint_resu

最近在做试验中遇到了一些深度网络模型加载以及存储的问题,因此整理了一份比较全面的在 PyTorch 框架下有关模型的问题.首先咱们先定义一个网络来进行后续的分析: 1.本文通用的网络模型 import torch import torch.nn as nn ''' 定义网络中第一个网络模块 Net1 ''' class Net1(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # input size [B, 1, 3, 3] ==> [B,

sklearn模型保存与加载 sklearn模型的保存和加载API 线性回归的模型保存加载案例 保存模型 sklearn模型的保存和加载API from sklearn.externals import joblib # 保存:joblib.dump(estimator, 'test.pkl') # 加载:estimator = joblib.load('test.pkl') 注意:保存的后缀名是.pkl 线性回归的模型保存加载案例 保存模型 # 1.获取数据 data = load_bosto

1.需求 CI在linux上无法加载model 2.原因 因为linux区分大小写,且model文件名首字符要大写. As said in the comments : Your model's filename must start with an uppercase. In your case, Ion_auth_model.php. 参考资料:http://stackoverflow.com/questions/28506163/troubleshooting-codeigniter-un

一.数据--行为转变     很长的时间,典型的分析方法或多或少是以下两种,第一,收集需求并做一些分析,找出有关实体 (例如,客户. 订单. 产品) 和进程来实现. 第二,手持这种理解你尝试推断一个物理 (和主要关系) 的数据模型,可以支持您确保流程数据模型是关系一致 (主键约束. 归一化. 索引),然后开始构建软件组件对识别的最相关的业务实体的表     你也可以依靠数据库特定功能,如存储过程作为一种方式,同时保持从上层的代码隐藏的数据库结构的执行行为.最后一步找到适合的模型来表示数据和将其移

1.1       文件名操作函数 下面我们要介绍的函数主要是处理文件名的.每个函数的参数字符串都会被当做一个或是一系列的文件名来对待. 1.1.1        取目录函数dir $(dir <names...> ) 名称:取目录函数--dir.功能:从文件名序列<names>中取出目录部分.目录部分是指最后一个反斜杠("/")之前的部分.如果没有反斜杠,那么返回"./".返回:返回文件名序列<names>的目录部分.示例: $

hasOne 一对一 用户名-手机号hasMany 一对多   文章-评论belongTo 一对多反向 评论-文章belongsToMany    多对多 用户-角色hasManyThrough 远程一对多 国家-作者-文章moreghMany 多态关联 文章/视频-评论morephToMany 多态多对多 文章/视频-标签 创建评论模型 class Comment extends baseModel { public function post(){ return $this->belongs

如何让django模型中的字段和model名显示为中文:在模型中加入class Meta即可 class People(models.Model): name = models.CharField(null=True, blank=True, max_length=200) job = models.CharField(null=True, blank=True, max_length=200) def __str__(self): return self.name class Meta: ve

笔者提交到gitHub上的问题描述地址是:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/20140 三种持久化模型加载方式的一个小结论 加载持久化模型的三种方式: 第一,saver.restore:属于当前代码计算图已经定义,我需要将持久化模型中变量的值加载到当前代码计算图中的变量中去.所以,两者只能是持久化模型中的变量是当前代码计算图中变量集合的一个子集,必须是一种严格包含的关系.(当然,可以在初始化Saver的时候指定加载哪些变量) 第二,i

当我们创建一个UserModel类的时候,其实已经遵循了系统的约定.ThinkPHP要求数据库的表名和模型类的命名遵循一定的规范,首先数据库的表名和字段全部采用小写形式,模型类的命名规则是除去表前缀的数据表名称,并且首字母大写,然后加上模型类的后缀定义,例如: UserModel 表示User数据对象,(假设数据库的前缀定义是 think_)其对应的数据表应该是think_user UserTypeModel 对应的数据表是 think_user_type  如果你的规则和系统的约定不符合,那么

TensorFlow 官方文档:https://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops # Arithmetic Operators import tensorflow as tf # 用 tf.session.run() 里 feed_dict 参数设置占位 tensor, 如果传入 feed_dict的数据与 tensor 类型不符,就无法被正确处理 x = tf.placeholder(tf.string) y = tf.placehol

在使用Tensorflow时,我们经常要将以训练好的模型保存到本地或者使用别人已训练好的模型,因此,作此笔记记录下来. TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取.tf.train.Saver对象saver的save方法将TensorFlow模型保存到指定路径中,如:saver.save(sess, "/Model/model"), 执行完,在相应的目录下将会有4个文件: meta:文件保存的是图结构信息,meta文件是pb(protocol b