ThinkPHP是一个免费开源的，快速、简单的面向对象的轻量级PHP开发框架，是为了敏捷WEB应用开发和简化企业应用开发而诞生的。ThinkPHP从诞生以来一直秉承简洁实用的设计原则，在保持出色的性能和至简代码的同时，更注重易用性。遵循Apache2开源许可协议发布，意味着你可以免费使用ThinkPHP，甚至允许把你基于ThinkPHP开发的应用开源或商业产品发布/销售。
ThinkPHP6.0基于精简核心和统一用法两大原则在5.1的基础上对底层架构做了进一步的优化改进，并更加规范化。由于引入了一些新特性，ThinkPHP6.0运行环境要求PHP7.1+，不支持5.1的无缝升级（官方给出了升级指导用于项目的升级参考）。
采用PHP7强类型（严格模式）
支持更多的PSR规范
多应用支持
ORM组件独立
改进的中间件机制
更强大和易用的查询
全新的事件系统
支持容器invoke回调
模板引擎组件独立
内部功能中间件化
SESSION机制改进
缓存及日志支持多通道
引入Filesystem组件
对Swoole以及协程支持改进
对IDE更加友好
统一和精简大量用法
版权申明
发布本资料须遵守开放出版许可协议 1.0 或者更新版本。
未经版权所有者明确授权，禁止发行本文档及其被实质上修改的版本。
未经版权所有者事先授权，禁止将此作品及其衍生作品以标准（纸质）书籍形式发行。
如果有兴趣再发行或再版本手册的全部或部分内容，不论修改过与否，或者有任何问题，请联系版权所有者 thinkphp@qq.com。
对ThinkPHP有任何疑问或者建议，请进入官方讨论区 [ http://www.thinkphp.cn/topic ] 发布相关讨论。
有关ThinkPHP项目及本文档的最新资料，请及时访问ThinkPHP项目主站 http://www.thinkphp.cn。
ThinkPHP6.0基于精简核心和统一用法两大原则在5.1的基础上对底层架构做了进一步的优化改进，并更加规范化。由于引入了一些新特性，ThinkPHP6.0运行环境要求PHP7.1+，不支持5.1的无缝升级（官方给出了升级指导用于项目的升级参考）。
采用PHP7强类型（严格模式）
支持更多的PSR规范
多应用支持
ORM组件独立
改进的中间件机制
更强大和易用的查询
全新的事件系统
支持容器invoke回调
模板引擎组件独立
内部功能中间件化
SESSION机制改进
缓存及日志支持多通道
引入Filesystem组件
对Swoole以及协程支持改进
对IDE更加友好
统一和精简大量用法
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2021年11月11日 虚拟模型不会写入数据库，数据只能保存在内存中，而且只能通过实例化的方式来创建数据，虚拟模型可以保留模型的大部分功能，包括获取器、模型事件，甚至是关联操作。
2021年11月11日 关联数据的输出也可以使用hidden、visible和append方法进行控制，下面举例说明。
2021年11月11日 有些时候，并不需要获取关联数据，而只是希望获取关联数据的统计，这个时候可以使用withCount方法进行指定关联的统计。
2021年11月11日
2021年11月11日 多态关联允许一个模型在单个关联定义方法中从属一个以上其它模型，例如用户可以评论书和文章，但评论表通常都是同一个数据表的设计。多态一对多关联关系，就是为了满足类似的使用场景而设计。
2021年11月11日
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2021年11月11日 通过模型关联操作把数据表的关联关系对象化，解决了大部分常用的关联场景，封装的关联操作比起常规的数据库联表操作更加智能和高效，并且直观。
2021年11月11日 模型事件是指在进行模型的查询和写入操作的时候触发的操作行为。模型事件只在调用模型的方法生效，使用查询构造器操作是无效的
2021年11月11日
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2021年11月11日 在实际项目中，对数据频繁使用删除操作会导致性能问题，软删除的作用就是把数据加上删除标记，而不是真正的删除，同时也便于需要的时候进行数据的恢复。
2021年11月11日 只读字段用来保护某些特殊的字段值不被更改，这个字段的值一旦写入，就无法更改。 要使用只读字段的功能，我们只需要在模型中定义readonly属性：
2021年11月11日 系统支持自动写入创建和更新的时间戳字段（默认关闭），有两种方式配置支持。
2021年11月10日 模型的select查询方法返回数据集对象 think\model\Collection，该对象继承自think\Collection，因此具有数据库的数据集类的所有方法，而且还提供了额外的模型操作方法。
2021年11月10日 搜索器的作用是用于封装字段（或者搜索标识）的查询条件表达式，一个搜索器对应一个特殊的方法（该方法必须是public类型），方法命名规范为：searchFieldNameAttr
这是一个高级的推荐系统的Java开源库，涵盖70多个推荐算法，可以有效的解决等级和排名问题。
LibRec推荐系统是一个典型的机器学习和大数据的应用，它被用来提供个性化的推荐。作为推荐算法的实现，LibRec在模块化、实现和可用性方面做了很多改进。此外，推荐性能进一步增强。
LibRec推荐系统是一个典型的机器学习和大数据的应用，它被用来提供个性化的推荐。作为推荐算法的实现，LibRec在模块化、实现和可用性方面做了很多改进。此外，推荐性能进一步增强。
2021年12月02日 DataModel类用于对推荐算法所使用的数据进行准备. 主要完成对不同类型数据的读取, 组织结构 ,分割数据集, 根据配置项对数据进行二值化处理等. 相应的, 定义为DataModel类型的变量在指向子类的方法时, 需要传出Configuration类型的对象. 其中读取文件路径等配置项可以使用setConf来设置. 相应的, 在Java代码中, 可以根据读取数据类型直接生成对应的DataModel. 生成构造器的参数为Configuration的对象. 之后调用buildDataModel进行读取和分割.具体的数据读取过程与分割过程需要在调用buildDataModel之前通过setConf的方式传入对象中.
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