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Kurseinführung：„Selbststudium IT-Netzwerk-Linux-Lastausgleich-Video-Tutorial“ implementiert hauptsächlich den Linux-Lastausgleich durch Ausführen von Skriptvorgängen im Web, LVS und Linux unter Nagin.
Kurs Fortschrittlich 17632
Kurseinführung：„Shang Xuetang MySQL Video Tutorial“ führt Sie in den Prozess von der Installation bis zur Verwendung der MySQL-Datenbank ein und stellt die spezifischen Vorgänge jedes Links im Detail vor.
Kurs Fortschrittlich 11347
Kurseinführung：„Brothers Band Front-End-Beispiel-Display-Video-Tutorial“ stellt jedem Beispiele für HTML5- und CSS3-Technologien vor, damit jeder die Verwendung von HTML5 und CSS3 besser beherrschen kann.
Implementierung eines Pinterest-ähnlichen CSS-Rasters dynamischer Bilder in React
2024-03-21 20:21:31 0 1 519
Objective-C-Bild zuschneiden - Stapelüberlauf
2017-05-31 10:32:03 0 1 738
Wie sollten wir mit MVVM in iOS das komplexe Cell ViewModel schreiben?
2017-05-31 10:32:43 0 1 776
Verwenden Sie Tailwind CSS, um eine feste Breite und Höhe der Karten im CSS-Raster sicherzustellen
2024-03-26 21:34:28 0 1 465
2023-09-13 15:26:47 0 1 571
Kurseinführung：Vergleich der Bildähnlichkeit mit PHP GD Beim Vergleich von Bildern auf Dateiintegrität bietet MD5-Hashing eine unkomplizierte Lösung. Es stellt sich jedoch die Frage: Kann PHP GD zur Beurteilung der Bildähnlichkeit über die Dateiidentifizierung hinaus eingesetzt werden? Vergleich von Pixe
2024-10-17 Kommentar 0 224
Kurseinführung：Ich versuche zu verstehen, warum ich zwei identische net.Addr nicht vergleichen kann. Aus diesem Beitrag geht hervor, dass zwei Schnittstellen vergleichbar sein sollten, wenn sie denselben zugrunde liegenden Typ haben und dieser Typ verglichen werden kann. Im folgenden Beispiel ist der zugrunde liegende Typ net.UDPAddr. Es ist eine Struktur, die string, int und net.IP enthält. net.IP ist der Typalias von []byte. Liegt es daran, dass die Slice-IP nicht vergleichbar ist? Auch wenn es in Art, Länge und Inhalt gleich ist? Beispiel: https://go.dev/play/p/dIzRCTwBA4P
2024-02-12 Kommentar 0 760
Kurseinführung：PHP实现的简易版图片相似度比较，。PHP实现的简易版图片相似度比较， 由于相似图片搜索的php实现的 API 不怎么符合我的用途，所以我重新定义 API 的架构，改写成比较简单的
2016-07-13 Kommentar 0 1415
Kurseinführung：Verwenden Sie PHP zum automatischen Zuschneiden. Im Vergleich zur Bildadresse /a/a_0.jpg, die Sie gesehen haben, wird die Bildadresse in eine Adresse umgewandelt, die der oben genannten Adresse ähnelt, an der das Bild benötigt wird, und dann durch Apaches Umschreibung an die Adresse weitergeleitet ein Handler. Erstellen Sie anhand der Breite und Höhe ein Bild und speichern Sie es zur Bearbeitung.
2019-10-15 Kommentar 0 2869
Kurseinführung：K-Means ist ein häufig verwendeter Algorithmus für maschinelles Lernen. Er wird häufig für die Datenclusterung verwendet, um Daten automatisch in mehrere Kategorien zusammenzufassen Die Ähnlichkeit der Daten in verschiedenen Clustern ist höher und die Ähnlichkeit der Daten in verschiedenen Clustern geringer. Der K-MEANS-Algorithmus ist ein Algorithmus, der die Anzahl der Cluster k und eine Datenbank mit n Datenobjekten eingibt und k Cluster ausgibt, die das Kriterium der minimalen Varianz erfüllen. Der k-means-Algorithmus akzeptiert eine Eingabemenge k; dann werden n Datenobjekte in k Cluster unterteilt, sodass die erhaltenen Cluster Folgendes erfüllen: Die Ähnlichkeit von Objekten im selben Cluster ist höher und die Ähnlichkeit von Objekten in verschiedenen Clustern ist kleiner.
2017-12-06 Kommentar 0 1924
