今日のフォーム エンジンの反復:

1 ページで複数のフォームをサポートします。

veiws エンジンでのアプリケーションをサポートし、veiws エンジンによってレンダリングされるリストにさまざまなアクションを追加できます。

フォームエンジンのビュー層とコントロール層は分離されています。

ドロップダウン選択ボタンのフィールドを追加します。

フォーム エンジンとビュー エンジンがローコード プラットフォームから分離され、再構築が行われたため、この反復により、それらの機能は完全に以前のバージョンを超えました。

私は一日中この小さな問題に悩まされていました。

WordPress での Cookie の設定は特殊です。これはテーマの関数ファイルに記述し、init フックにロードする必要があります。

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

最も簡単な解決策は、競合するパッケージの後にバージョン番号の代わりに「any」を追加することです。これにより、Flutter はパッケージの依存関係の適切なバージョンと自動的に一致します。

dart_code_metrics: どれでも

私はWordPressリストのページング原理をまったく理解していません。今日やっと分かりました。

wordpress のリストとページネーションのデータはグローバルパラメータ $wp_query に記述されており、このパラメータにクエリされたリストのデータを入れておけば、the_posts_pagination() や get_the_posts_pagination() を使ってページネーションを表示することができます。ページネーションをクリックした後、WordPress がすでにページネーションを行っているので、心配しないでください。

コード：

グローバル $wp_query; 

 $wp_query=新しい WP_Query($arg);

次に、the_posts_pagination() を使用して、このリストの下にページネーションを表示できます。

# は Baidu の Wenxin Qianfan 大型モデルを WordPress に統合し、GPT と比較します

先週末、Baidu の Wenxin Qianfan モデルが WordPress に統合されました。
1. 基本的なプロセス:
1. まず、Baidu で Wenxin Qianfan 大型モデルの体験を申請します。最初に認証が必要です。

2. パスしたら、Baidu のラージ モデルをアクティベートします (Baidu のラージ モデルはトークンによって課金されるため、アクティベートするにはアカウントに残高がある必要があります)。

3. 次に、appid、API キー、秘密キーを含むアプリケーションを作成します。

4. 次に、ドキュメントを読んで、対応するインターフェイスを接続します。
基本的に、API キーと秘密キーを通じてアクセス トークンを取得し、質問を送信すると回答が得られます。

2. キーコード
1. アクセストークンのキーコードを取得する

"`php
プライベート関数 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 => true、
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => 'POST',
CURLOPT_HTTPHEADER => 配列(
'コンテンツタイプ: application/json',
「受け入れる: application/json」
),

));
$response =curl_exec($curl);
curl_close($curl);
$rtn = json_decode($response);
$rtn->access_token を返します。
}
“`

2. アーニーボット大型モデルのキーコードを呼び出します

"`php
パブリック関数 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={$this->getAccessToken()}”,
CURLOPT_TIMEOUT => 30、
CURLOPT_RETURNTRANSFER => true、
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => 'POST',
CURLOPT_POSTFIELDS =>$メッセージ、
CURLOPT_HTTPHEADER => 配列(
「コンテンツタイプ: application/json」
),
));
$response =curl_exec($curl);
curl_close($curl);
$response を返します。
}
“`

3. アーニーボットターボ大型モデルのキーコードを呼び出します

"`php
パブリック関数 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={$this->getAccessToken()}”,
CURLOPT_TIMEOUT => 30、
CURLOPT_RETURNTRANSFER => true、
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => 'POST',
CURLOPT_POSTFIELDS =>$メッセージ、
CURLOPT_HTTPHEADER => 配列(
「コンテンツタイプ: application/json」
),
));
$response =curl_exec($curl);
curl_close($curl);
$response を返します。
}
“`

過去数日間のテストでは、Baidu Wenxin Qianfan の大型モデルの中国語版のパフォーマンスは、確かに GPT よりもはるかに優れていました。
GPTの中国語レベルは「解説文」のレベルです。
Baidu Wenxin Qianfan Large Model の中国語レベルは、少なくとも「説明文」よりは優れています。