TP5中關聯模型的使用詳解

阿新 • • 發佈：2017-07-14

php 關聯模型 tp5

首先是model裏，舉個例子，user.php
<?php
namespace app\rbac\model;

use think\Model;
class User extends Model{

public function roleusers()
{
return $this->hasMany(‘RoleUser‘,‘pms_user_id‘,‘id‘);
}
}
在控制器裏調用
$data = Loader::model(‘User‘)->get(2)->roleusers;
這句話的意思是查詢user表裏id等於2的用戶在roleuser裏的數據，如果還想繼續在這個結果上進行條件查詢，可以用

$data = Loader::model(‘User‘)->get(2)->roleusers()->where(‘status‘,1)->select();
這樣就能查詢出來自己想要的結果。
註意：tp5裏的all，select，find查詢方法都是對象。需遍歷輸出。

TP5中關聯模型的使用詳解

TP5中關聯模型的使用詳解

php 關聯模型 tp5 首先是model裏，舉個例子，user.php<?phpnamespace app\rbac\model;use think\Model;class User extends Model{ public function roleusers() {

例項講解TP5中關聯模型

https://blog.csdn.net/github_37512301/article/details/75675054 一、關聯模型在關係型資料庫中，表之間有一對一、一對多、多對多的關係。在 TP5 中，實現了ORM (Object Relational Mapping) 的思想，通過在模型

機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及VAE生成式模型詳解之二（作者簡介）

AR aca rtu href beijing cert school start ica Brief Introduction of the AuthorChief Architect at 2Wave Technology Inc. (a startup company

機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及VAE生成式模型詳解之一（簡介）

價值新書 The aar 生成 syn TE keras 第一章 A Gentle Introduction to Probabilistic Modeling and Density Estimation in Machine LearningAndA Detailed

機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及VAE生成式模型詳解之五（第3章之 EM算法）

ado vpd dea bee OS deb -o blog Oz 機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及VAE生成式模型詳解之五（第3章之 EM算法）

機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及VAE生成式模型詳解之六（第3章之 VI/VB算法）

dac term http 51cto -s mage 18C watermark BE ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及VAE生成式模型詳解之七（第4章之梯度估算）

.com 概率 roc 生成詳解 time 學習 style BE ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及V

機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及VAE生成式模型詳解之八（第4章之 AEVB和VAE）

RM mes 9.png size mar evb DC 機器 DG ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及VAE生成式模型詳解之九（第5章總結）

ces mark TP 生成機器分享 png ffffff images ? ?機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及VAE生成式模型詳解之九（第5章總結）

UML中常見關係詳解（泛化、實現、依賴、關聯、組合、聚合）

UML中類與類，已經類與介面，介面與介面的關係有：泛化（generalization），關聯（association），依賴（dependency），實現（realization）這幾種。泛化（generalization）關係時指一個

自然語言處理中的N-Gram模型詳解

N-Gram（有時也稱為N元模型）是自然語言處理中一個非常重要的概念，通常在NLP中，人們基於一定的語料庫，可以利用N-Gram來預計或者評估一個句子是否合理。另外一方面，N-Gram的另外一個作用是用來評估兩個字串之間的差異程度。這是模糊匹配中常用的一種手段。本文將從此開始

機器學習中的概率模型和概率密度估計方法及 VAE生成式模型詳解（之二）

簡介非監督機器學習（Unsupervised Machine Learning）中的資料分佈密度估計（Density Estimation）、樣本取樣（Sampling）與生成（Generation，或Synthesis，即合成）等幾類任務具有重要的應用價值，這從近

tp5中的模型關聯

controller呼叫model層：利用model對資料進行儲存 1. 最簡單的方法： public function testModel(){ $log = new Log;

類載入器中的雙親委派模型詳解

本文首發於個人網站，如需轉載請註明來源：類載入器中的雙親委派模型，看這篇就夠了在上一篇文章中，我們梳理了類載入器的基本概念：類的生命週期、類載入器的作用、類的載入和解除安裝的時機等等，這篇文章我們接著前文繼續複習類載入器的知識，主要包括：JVM中有哪些類載入器？它們之間是什麼關係？什麼是雙親委派機制？

C/C++中extern關鍵字詳解

編譯器 fin 生成接口 bcd 只需要 c++環境結束編程轉自：http://www.cnblogs.com/yc_sunniwell/archive/2010/07/14/1777431.html 1 基本解釋：extern可以置於變量或者函數前，以標示變量或者

js中的attribute詳解

介紹特點奇怪使用方式 get inner () input 關於 Attribute是屬性的意思，文章僅對部分兼容IE和FF的Attribute相關的介紹。 attributes：獲取一個屬性作為對象 getAttribute：獲取某一個屬性的值setAttribu

【JavaScript中的this詳解】

定律 htm uid js代碼 tdd ati tom dmr doctype 前言 this用法說難不難，有時候函數調用時，往往會搞不清楚this指向誰？那麽，關於this的用法，你知道多少呢？下面我來給大家整理一下關於this的詳細分析，希望對大家有所幫助！

hibernate中inverse屬性詳解

values 性能 update 關聯維護 value str true 詳解術語”inverse”直譯為”反轉”。在Hibernate中，inverse屬性指定了關聯關系中的方向。關聯關系中，inverse=“false”的為主動方，由主動方維護關聯關系。在一對多關聯

hibernate中 cascade屬性詳解

-m hibernate 發現執行效率 pda 不一定 () 程序執行效率刪除配置關聯時，我們考慮兩點：程序執行效率和實際業務需要，前面的例子中無論是單向的關聯還是雙向的關聯，我們都要分別對實體類使用session.save()才能將數據保存至數據庫。問題：如果

JS中的showModelDialog詳解和實例

cti 信息創建字符非模態窗口 tle cin dialog ima 1.<a href="#" onclick="SeePic(‘${list.PATH}‘)"><font color="blue">預覽</font></a