PhalApi 2.11.0 发布,PHP轻量级开源接口框架【一起抗“疫”,共克时艰!】
PhalApi 2.11.0 版本发布,PHP轻量级开源接口框架【一起抗“疫”,共克时艰!】
[主要更新]
- 1、接口文档,接口命令空间翻译成中文,把
App
显示为我的应用
- 2、在线接口文档兼容扩展类库中多级命名空间的接口,例如
PhalApi\扩展名.Site.Index
调整为PhalApi_扩展名.Site.Index
- 3、优化接口文档在线测试交互,添加loading,避免接口请求失败时无法区分
- 4、文件日记支持日记文件名前缀配置,以及改用工厂方法加系统配置方式初始化注册文件日记服务
- 5、添加配置项
sys.response.structure_map
,支持接口返回结果的字段映射配置 - 6、在线接口文档的semantic前端资源改用本地
[辅助更新]
- 1、添加PhalApi 2.x 虎皮椒支付扩展
- 2、收录symochan/phalapi-usercheck第三方用户登陆检测 UserCheck扩展
[BUG修复]
- 1、修复离线文档生成时不能指定列表和详情页模板,并且统一模板路径
[如何更新]
在项目根目录下,执行composer更新操作。
$ composer update phalapi/kernal
[项目地址]
码云:https://gitee.com/dogstar/PhalApi/tree/master_2x/ (需要切换到master_2x分支)
Github:https://github.com/phalapi/phalapi
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AI:是猫还是狗,这是个问题
如果你不喜欢小猫和小狗,你可能不知道他们具体是哪一种品种,但是一般来说,你都能区分出这是猫还是狗,猫和狗的特征还是不一样的,那我们如何用机器学习的方法训练一个网络区分猫狗呢? 我们选用的是 Kaggle 的一个数据集(https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data),用神经网络的方法进行模型的训练。下载下来的数据集对于我们测试来说数据有点大,这里面分别有 12500 个猫和狗的训练图片,我们先来缩小一下训练集,然后再进行模型的搭建和训练。我们的做法做法是猫和狗分别选择 1000 个训练图片,500 个验证集和 500 个测试集,我们可以手工完成这个工作,需要做的就是: // 如下非可执行代码,含义非常清楚的表达,最后会附上可执行代码 mkdir dog-vs-cats-small cp dog-vs-cats/train/cat/pic-{0-999}.jpg dog-vs-cats-small/train/cat/ cp dog-vs-cats/train/dog/pic-{0-999}.jpg dog-vs-cats-small/train/d...
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tbox v1.6.5 发布,改进协程调度支持
这个版本功能和特性改动并不多,主要是改进了下协程的调度模块,实现对 process, socket,pipe 这三种对象间的统一调度支持,我们可以在协程中同时操作进程,socket 还有管道。 这有赖于 tbox 提供的 poller 模块,统一封装了对 epoll/kqueue/select/poll/iocp 等接口,实现跨平台的等待 socket/pipe 对象事件。 项目源码 官方文档 相关 poller 接口主要有下面四个,其中 object 可以是 process/pipe/socket 对象,然后设置上对应的事件就可以去同时 wait 了。 tb_bool_t tb_poller_insert(tb_poller_ref_t poller, tb_poller_object_ref_t object, tb_size_t events, tb_cpointer_t priv); tb_bool_t tb_poller_remove(tb_poller_ref_t poller, tb_poller_object_ref_t object); tb_bool_t t...
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