Kurs Grundschule  2541

Kurseinführung：Wenn Sie Fragen haben, fügen Sie WeChat hinzu: Le-studyg; dieser Kurs ist ein Kurs zur Swoole-Erweiterung, der darauf abzielt, das Swoole-Multiprozessmodell und seine Implementierungsprinzipien eingehend zu untersuchen. Durch diesen Kurs werden die Lernenden die Konzepte, Prinzipien und Anwendungen des Multiprozessmodells im Swoole-Framework verstehen. Der Kursinhalt deckt die Grundkonzepte des Swoole-Mehrprozessmodells, der Kommunikation zwischen Prozessen, des Prozessmanagements, des Prozesspools usw. ab und hilft den Lernenden, die technischen Punkte der Swoole-Mehrprozessprogrammierung umfassend zu beherrschen, um sie besser anwenden zu können tatsächliche Projekte. Durch das Studium dieses Kurses werden die Studierenden in der Lage sein, ein tieferes Verständnis des Swoole-Multiprozessmodells zu erlangen und die Entwicklung leistungsstarker Netzwerkanwendungen mit hoher Parallelität umfassend zu unterstützen.

Kurs Dazwischenliegend  13558

Kurseinführung：In diesem Kurs wird eine kurze und prägnante Sprache verwendet, um ein Einkaufszentrum auf modulare Weise zu entwickeln, um die Wiederverwendung von Code zu erleichtern. Es ist nicht erforderlich, viel Zeit damit zu verbringen, andere, nicht verwandte Funktionen zu erlernen, um eine Funktion zu implementieren 1. Das komplette Einkaufszentrum-Projekt eignet sich sehr gut für Schüler zum Üben.

Kurs Fortschrittlich  1876

Kurseinführung：Die Analyse des Django DRF-Quellcodes umfasst: 1 Front-End- und Back-End-Trennmodus 2 erholsame Schnittstellenspezifikation 3 Einfache Anwendungen von CBV 4 Objektorientierte und Reflexionsergänzung 5 CBV-Quellcode-Analyse 6 CBV-Quellcode-Analyse 2 7 APIView-Quellcode-Analyse 8 Serialisierung und Deserialisierung von DRF 9 Ergänzende Informationen zum Einsatz von Serialisierern 10 Serializer-Speichervorgang 11 Schnittstellenimplementierung basierend auf APIView 12 Die Speichermethode schließt die Aktualisierung der Daten ab 13 ModelSerializer 14GenericAPIView 15GenericAPIView(2) 16-minütiger gemischter Unterricht 17 Neukapselung gemischter Minin-Klassen 18ViewSet 19 ModelViewSet 20 Routing-Komponenten

Kurs Fortschrittlich  13178

Kurseinführung：Die unendliche Klassifizierung ist in alltäglichen Anwendungen sehr verbreitet, und die Website-Klassifizierung basiert darauf. In diesem Kurs werden die Verwendungsszenarien und gängigen Implementierungsmethoden der unendlichen Klassifizierung ausführlich erläutert, um das zukünftige Lernen und die Verwendung zu erleichtern.

Kurs Fortschrittlich  32977

Kurseinführung：Die unendliche Klassifizierung ist in alltäglichen Anwendungen weit verbreitet, und die Website-Klassifizierung basiert darauf. In diesem Kurs werden die Verwendungsszenarien und gängigen Implementierungsmethoden der unendlichen Klassifizierung ausführlich erläutert, um das zukünftige Lernen und die Verwendung zu erleichtern.

Kurseinführung：Die Clusteranalyse ist eine unbeaufsichtigte Lerntechnik, mit der Datenpunkte mit ähnlichen Merkmalen gruppiert werden. Zu den gängigen Clusteranalysemethoden gehören: K-Means, hierarchisches Clustering, Mean-Shift-Clustering, Ward-Methode, DBSCAN, OPTICS und spektrales Clustering.

2024-04-27 Kommentar 0  692

Kurseinführung：Es gibt fünf Haupttypen der Clusteranalyse: Hierarchisches Clustering (entfernungsbasiert) Partitionelles Clustering (k-Mittelwerte, k-Medoide, Fuzzy-C-Mittelwerte) Dichte-Clustering (DBSCAN, OPTICS) Spektrales Clustering (Laplace-Charakteristik) Andere Clustering-Algorithmen ( basierend auf Modellen, neuronalen Netzen)

2024-04-27 Kommentar 0  456

Kurseinführung：Mit der Entwicklung der Big-Data-Technologie hat die Clusteranalyse als wichtige Datenanalysemethode immer mehr Aufmerksamkeit erregt. In der Python-Sprache gibt es auch viele leistungsstarke Cluster-Analyse-Bibliotheken und -Tools wie Scikit-Learn, Pandas usw. Heute werden wir Cluster-Analysetechniken in Python vorstellen. 1. Was ist Clusteranalyse? Die Clusteranalyse ist eine unbeaufsichtigte Lernmethode zur Klassifizierung von Daten. Sie unterteilt Datenpunkte in mehrere Gruppen, indem sie die Ähnlichkeiten im Datensatz analysiert, sodass die Unterschiede zwischen Datenpunkten innerhalb der Gruppen minimiert werden.

2023-06-10 Kommentar 0  3492

Kurseinführung：So implementieren Sie eine Clusteranalyse und Benutzerklassifizierung mit PHP. Einführung: Die Clusteranalyse ist eine unbeaufsichtigte Lernmethode, mit der ähnliche Objekte in Daten gruppiert werden. Bei der Benutzerklassifizierung kann die Clusteranalyse dabei helfen, Benutzer anhand ihrer Attribute oder Verhaltensweisen in verschiedene Gruppen einzuteilen. In diesem Artikel wird die Verwendung von PHP zur Implementierung der Clusteranalyse und Benutzerklassifizierung vorgestellt und entsprechende Codebeispiele gegeben. Datenvorbereitung Zunächst müssen wir die zu analysierenden Benutzerdaten vorbereiten. Diese Daten können die Attributinformationen des Benutzers wie Alter, Geschlecht, Beruf usw. und auch die des Benutzers umfassen

2023-07-28 Kommentar 0  987

Kurseinführung：So schreiben Sie einen Clusteranalysealgorithmus mit C# 1. Übersicht Die Clusteranalyse ist eine Datenanalysemethode, die unterschiedliche Datenpunkte voneinander trennt, indem ähnliche Datenpunkte in Clustern gruppiert werden. In den Bereichen maschinelles Lernen und Data Mining wird die Clusteranalyse häufig verwendet, um Klassifikatoren zu erstellen, die Struktur von Daten zu untersuchen und verborgene Muster aufzudecken. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit C# einen Clusteranalysealgorithmus schreiben. Wir werden den K-Means-Algorithmus als Beispielalgorithmus verwenden und spezifische Codebeispiele bereitstellen. 2. Einführung in den K-Means-Algorithmus Der K-Means-Algorithmus wird am häufigsten verwendet

2023-09-19 Kommentar 0  765