Die heutige Iteration der Formular-Engine:

Unterstützung mehrerer Formulare auf einer Seite;

Unterstützt die Anwendung in der View-Engine, sodass verschiedene Aktionen zur von der View-Engine gerenderten Liste hinzugefügt werden können.

Die Ansichtsebene und die Kontrollebene der Formular-Engine sind getrennt.

Fügen Sie ein Feld für eine Dropdown-Auswahlschaltfläche hinzu.

Da die Formular-Engine und die Ansichts-Engine von der Low-Code-Plattform getrennt wurden und einige Umbauten durchgeführt wurden, hat diese Iteration ihre Fähigkeiten vollständig über die der vorherigen Version hinaus erweitert.

Ich stecke schon seit einem Tag an diesem kleinen Problem fest.

Das Setzen von Cookies in WordPress ist etwas Besonderes.Es sollte in die Funktionsdatei des Themes geschrieben und in den Init-Hook geladen werden.

function custom_set_cookie() { setcookie( 'key', 'value', time() + 3600 * 24, COOKIEPATH, COOKIE_DOMAIN ); } add_action( 'init', 'custom_set_cookie' );

Die einfachste Lösung besteht darin, nach dem widersprüchlichen Paket „any“ anstelle der Versionsnummer hinzuzufügen, damit Flutter automatisch die entsprechende Version der Paketabhängigkeit zuordnet.

dart_code_metrics: beliebig

Ich habe das Paging-Prinzip von WordPress-Listen nie verstanden. Heute habe ich es endlich herausgefunden.

Die Listen- und Paginierungsdaten von WordPress werden in den globalen Parameter $wp_query geschrieben. Solange die abgefragten Listendaten in diesen Parameter eingefügt werden, können Sie the_posts_pagination() oder get_the_posts_pagination() verwenden, um die Paginierung anzuzeigen. Was die angezeigte Seite betrifft Nachdem Sie auf die Paginierung geklickt haben, machen Sie sich keine Sorgen, WordPress hat es bereits getan.

Code:

globale $wp_query; 

 $wp_query=new WP_Query($arg);

Anschließend können Sie the_posts_pagination() verwenden, um die Paginierung unter dieser Liste anzuzeigen.

# integriert Baidus Wenxin Qianfan-Großmodell in WordPress und vergleicht es mit GPT

Letztes Wochenende wurde Baidus Wenxin Qianfan-Modell in WordPress integriert.
1. Grundlegender Prozess:
1. Bewerben Sie sich zunächst, um das große Wenxin Qianfan-Modell auf Baidu kennenzulernen, wofür zunächst eine Zertifizierung erforderlich ist.

2. Aktivieren Sie nach dem Bestehen das große Modell, da die Nutzung des großen Modells von Baidu kostenpflichtig ist und per Token abgerechnet wird. Um es zu aktivieren, muss ein Guthaben auf Ihrem Konto vorhanden sein.

3. Erstellen Sie dann eine Anwendung mit App-ID, API-Schlüssel und geheimem Schlüssel

4. Lesen Sie anschließend die Dokumentation und schließen Sie die entsprechende Schnittstelle an.
Grundsätzlich erhalten Sie das Zugriffstoken über den API-Schlüssel und den geheimen Schlüssel und senden dann die Frage, um die Antwort zu erhalten.

2. Schlüsselcode
1. Besorgen Sie sich den Schlüsselcode des Zugriffstokens

„`php
private Funktion getAccessToken(){
$curl = curl_init();
curl_setopt_array($curl, array(
CURLOPT_URL => „https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?client_id=“.$this->client_id.“&client_secret=“.$this->client_secret.“&grant_type=client_credentials“,
CURLOPT_TIMEOUT => 30,
CURLOPT_RETURNTRANSFER => wahr,
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => 'POST',
CURLOPT_HTTPHEADER => array(
'Inhaltstyp: application/json',
„Akzeptieren: application/json“
),

));
$response = curl_exec($curl);
curl_close($curl);
$rtn = json_decode($response);
return $rtn->access_token;
}
“`

2. Rufen Sie den Schlüsselcode des Ernie Bot-Großmodells auf

„`php
öffentliche Funktion runErnieBot($message) {
$curl = curl_init();
curl_setopt_array($curl, array(
CURLOPT_URL => „https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions?access_token={$this->getAccessToken()}“,
CURLOPT_TIMEOUT => 30,
CURLOPT_RETURNTRANSFER => wahr,
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => 'POST',
CURLOPT_POSTFIELDS =>$message,
CURLOPT_HTTPHEADER => array(
„Inhaltstyp: application/json“
),
));
$response = curl_exec($curl);
curl_close($curl);
return $response;
}
“`

3. Rufen Sie den Schlüsselcode des Ernie Bot Turbo-Großmodells auf

„`php
öffentliche Funktion runErnieBotTurbo($message) {
$curl = curl_init();
curl_setopt_array($curl, array(
CURLOPT_URL => „https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/eb-instant?access_token={$this->getAccessToken()}“,
CURLOPT_TIMEOUT => 30,
CURLOPT_RETURNTRANSFER => wahr,
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => 'POST',
CURLOPT_POSTFIELDS =>$message,
CURLOPT_HTTPHEADER => array(
„Inhaltstyp: application/json“
),
));
$response = curl_exec($curl);
curl_close($curl);
return $response;
}
“`

In den letzten Testtagen war die Leistung des großen Modells von Baidu Wenxin Qianfan auf Chinesisch tatsächlich viel besser als die von GPT.
Die chinesische Ebene von GPT ist die Ebene des „Erklärungstextes“.
Das chinesische Niveau des Baidu Wenxin Qianfan Large Model ist zumindest besser als der „Erklärungstext“.