yii2 model源码解读

本文详细介绍了 Yii 框架中 Model 的工作流程,包括数据加载、验证过程及场景应用等内容。同时探讨了如何利用规则和验证器确保用户输入数据的安全性和正确性。

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模型yii\base\Model

模型主要实现了验证规则和验证器确保输入的数据是安全和正确的.

模型的流程:

  • 1.从请求中读取数据.使用load或者loadMultiple或者手动赋值.load会根据formName(model名)从POST或者GET获取数据,并存储为特性.如果load中post没有数据则返回false,可以通过这个判断是否进行下去
  • 2.使用validate或者validateMultiple,对数据进行验证,会返回一个指示验证是否成功的值,验证成功可以进行其他操作了..这里会触发两个事件.分别为:EVENT_BEFORE_VALIDATE和EVENT_AFTER_VALIDATE
  • 3.验证失败的话可以使用getErrors和getFirstErrors以及getFirstError获取错误信息

模型实现了迭代器和数组访问接口,所以可以像下面这样使用:

	$user = new User();
	$user["name"] = "sss"

	foreach( $user as  $key=>$value){
		.....
	}

SCENARIO 场景

常用于规则中,场景的默认值为:default.可以在控制器中不同的动作里实例化模型,赋值不同的场景.这样验证规则就会基于此模型的场景进行判断.

	$user = new User();
	$user->scenario = "login"..登录场景

RULE 规则

其中 AttributeList(特性列表) 是需要通过此规则验证的特性列表字符串,每个特性名字由逗号分隔; Validator(验证器) 指定要执行验证的种类;on 参数是可选的,它指定此规则应被应用到的场景列表; 附加选项是一个名值对数组,用于初始化相应验证器的属性值。

	 [
	      ['attribute1', 'attribute2'],
	      'validator type',
	      'on' => ['scenario1', 'scenario2'],
	      ...other parameters...
	  ]

验证器

规则的第二个属性就是验证器,验证器有三种类型:

第一, Validator 可以是模型类中一个方法的名字

第二,Validator 可以是一个验证器类的名字,当此规则被应用时, 一个验证器类的实例将被创建以执行实际验证。规则中的附加选项用于初始化实例的属性值。

第三,Validator 可以是一个预定义的验证器类的别名。详情见validator目录下

safe验证器:

某个特性位于一个场景中则代表是安全的.保证所有的特性都被验证过..如果一个特性未属于任何一个场景时,在使用load或者setAttributes的时候会抛出异常

请记住,验证规则是用于检查用户输入的数据,而不是检查我们在代码中生成的数据(例如时间戳,自动产生的主键)。 因此,不要 为那些不接受最终用户输入的特性添加验证规则。

那对于我们自己生成的数据或者一个特性,即使不用为它指定任何规则,就可以使用safe验证器了,将不会经过验证

特性标签

当设计表单时,我们通常需要为每个表单域显示一个标签。 标签告诉用户他应该在此表单域中填写什么样的信息。虽然我们可以在视图中硬编码一个标签, 但如果我们在相应的模型中指定(标签),则会更加灵活方便

可以在model中使用attributeLabels方法覆盖父类设置模型标签..然后使用getAttributeLabel获取某一个特性的标签名

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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