Kurs Dazwischenliegend 10980
Kurseinführung：《自学IT网Linux负载均衡视频教程》主要通过对web,lvs以及在nagin下对Linux进行脚本操作来实现Linux负载均衡。
Kurs Fortschrittlich 17048
Kurseinführung：《尚学堂MySQL视频教程》向大家介绍了如何从安装到使用MySQL数据库的这么一个过程，详细的介绍的每个环节的具体操作。
Kurs Fortschrittlich 10744
Kurseinführung：《兄弟连前端实例展示视频教程》向大家介绍了html5和css3技术的实例，让大家更加熟练掌握使用html5和css3.
2023-09-05 11:18:47 0 1 707
Experimentieren Sie mit der Sortierung nach Abfragelimit
2023-09-05 14:46:42 0 1 644
2023-09-05 15:18:28 0 1 543
PHP-Volltextsuchfunktion mit den Operatoren AND, OR und NOT
2023-09-05 15:06:32 0 1 489
Der kürzeste Weg, alle PHP-Typen in Strings umzuwandeln
2023-09-05 15:34:44 0 1 732
Kurseinführung：So nutzen Sie Elasticsearch und PHP zum Aufbau eines intelligenten Werbeempfehlungssystems. Intelligente Werbeempfehlungssysteme spielen in der heutigen Internetwerbebranche eine wichtige Rolle. Es bietet Benutzern personalisierte Werbeempfehlungen, indem es das Verhalten, die Interessen und Vorlieben der Benutzer analysiert, um die Werbewirksamkeit und das Benutzererlebnis zu verbessern. In diesem Artikel stellen wir vor, wie man mit Elasticsearch und PHP ein intelligentes Werbeempfehlungssystem aufbaut. Elasticsearch ist eine verteilte Open-Source-Such- und Analyse-Engine mit
2023-07-09 Kommentar 0 1444
Kurseinführung：ChatGPTJava: So bauen Sie ein intelligentes Promotion- und Werbeoptimierungssystem auf. Einführung: Mit der boomenden Entwicklung des Internet-Werbemarkts verlassen sich heute immer mehr Unternehmen und Einzelpersonen auf Online-Werbung, um für ihre Produkte und Dienstleistungen zu werben. Allerdings ist der Wettbewerb auf dem Werbemarkt immer härter geworden und es ist zu einem wichtigen Thema geworden, wie man seine Vorteile in vielen Werbeanzeigen hervorheben kann. Um dieses Problem zu lösen, können wir die Technologie der künstlichen Intelligenz nutzen, um ein intelligentes Promotion- und Werbeoptimierungssystem aufzubauen, das uns hilft, effektiver zu verwalten und zu optimieren.
2023-10-24 Kommentar 0 615
Kurseinführung：PHP und maschinelles Lernen: So implementieren Sie ein intelligentes Empfehlungssystem. Einführung: Mit der Entwicklung des Internets verlassen sich Menschen zunehmend auf Online-Plattformen, um Informationen zu erhalten und Waren zu kaufen. Um ein besseres Benutzererlebnis zu bieten, haben viele Online-Plattformen begonnen, intelligente Empfehlungssysteme einzusetzen. Intelligente Empfehlungssysteme können Benutzern automatisch personalisierte Inhalte auf der Grundlage ihres historischen Verhaltens und ihrer Vorlieben empfehlen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit PHP und Algorithmen für maschinelles Lernen ein intelligentes Empfehlungssystem implementieren. 1. Datenerfassung und Vorverarbeitung: Der erste Schritt bei der Implementierung eines intelligenten Empfehlungssystems besteht in der Erfassung und Vorverarbeitung von Daten.
2023-07-30 Kommentar 0 1692
Kurseinführung：Golang baut ein intelligentes Empfehlungssystem auf: Erzielt mithilfe der Baidu-KI-Schnittstelle personalisierte Empfehlungen. Einführung: In den letzten Jahren wurde die Technologie der künstlichen Intelligenz in verschiedenen Bereichen weit verbreitet eingesetzt, darunter auch in Empfehlungssystemen. Empfehlungssysteme empfehlen Benutzern personalisierte Inhalte und Produkte, indem sie das historische Verhalten und die Vorlieben der Benutzer analysieren, um die Benutzererfahrung und -zufriedenheit zu verbessern. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Golang ein intelligentes Empfehlungssystem aufbauen und mithilfe der Baidu-KI-Schnittstelle personalisierte Empfehlungsfunktionen implementieren. 1. Prinzip des Empfehlungssystems Das Hauptprinzip des Empfehlungssystems basiert auf
2023-08-27 Kommentar 0 1071
Kurseinführung：Das Problem der Datenverzerrung in intelligenten Empfehlungssystemen erfordert konkrete Codebeispiele. Mit der rasanten Entwicklung intelligenter Technologie spielen intelligente Empfehlungssysteme eine immer wichtigere Rolle in unserem täglichen Leben. Ob wir auf E-Commerce-Plattformen einkaufen oder nach Empfehlungen in Unterhaltungsbereichen wie Musik und Filmen suchen, wir alle spüren die direkte Wirkung intelligenter Empfehlungssysteme. Mit zunehmender Datenmenge wird jedoch nach und nach das Problem der Datenverzerrung in intelligenten Empfehlungssystemen deutlich. Das Problem der Datenverzerrung bezieht sich auf die ungleichmäßige Verteilung von Stichprobendaten oder das Vorhandensein personalisierter Präferenzen.
2023-10-10 Kommentar 0 1352