Cours Intermédiaire  11330

Introduction au cours："Tutoriel vidéo d'auto-apprentissage sur l'équilibrage de charge Linux du réseau informatique" implémente principalement l'équilibrage de charge Linux en effectuant des opérations de script sur le Web, lvs et Linux sous nagin.

Cours Avancé  17632

Introduction au cours："Tutoriel vidéo Shang Xuetang MySQL" vous présente le processus depuis l'installation jusqu'à l'utilisation de la base de données MySQL, et présente en détail les opérations spécifiques de chaque lien.

Cours Avancé  11347

Introduction au cours：« Tutoriel vidéo d'affichage d'exemples front-end de Brothers Band » présente des exemples de technologies HTML5 et CSS3 à tout le monde, afin que chacun puisse devenir plus compétent dans l'utilisation de HTML5 et CSS3.

Introduction au cours：Comparaison de la similarité des images avec PHP GDLors de la comparaison des images pour l'intégrité des fichiers, le hachage MD5 fournit une solution simple. Cependant, la question se pose : PHP GD peut-il être utilisé pour évaluer la similarité des images au-delà de l'identification des fichiers ? Comparaison de Pixe

2024-10-17 commentaire 0  224

Introduction au cours：J'essaie de comprendre pourquoi je ne peux pas comparer deux net.Addr identiques. D'après cet article, il semble que deux interfaces devraient pouvoir comparer si elles ont le même type sous-jacent et que ce type peut être comparé. Dans l'exemple suivant, le type sous-jacent est net.UDPAdr. C'est une structure contenant une chaîne, un int et net.IP net.IP est l'alias de type de []byte. Est-ce parce que l’IP des tranches n’est pas comparable ? Même si c'est le même type, la même longueur et le même contenu ? Exemple : https://go.dev/play/p/dIzRCTwBA4P

2024-02-12 commentaire 0  760

Introduction au cours：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 commentaire 0  1415

Introduction au cours：Utilisez PHP pour recadrer automatiquement. Par rapport à l'adresse de l'image /a/a_0.jpg que vous avez vue, il convertit l'adresse de l'image en une adresse similaire à celle ci-dessus où l'image est nécessaire, puis la dirige vers l'adresse via la réécriture d'Apache. un gestionnaire. Générez une image en fonction de la largeur et de la hauteur et enregistrez-la pour le traitement.

2019-10-15 commentaire 0  2869

Introduction au cours：K-means est un algorithme couramment utilisé dans l'apprentissage automatique. Il s'agit d'un algorithme d'apprentissage non supervisé. Il est souvent utilisé pour le regroupement de données. Il vous suffit de spécifier le nombre de clusters pour qu'il agrège automatiquement les données dans plusieurs catégories. la similarité des données est plus élevée et la similarité des données dans différents clusters est plus faible. L'algorithme K-MEANS est un algorithme qui saisit le nombre de clusters k et une base de données contenant n objets de données, et génère k clusters qui répondent au critère de variance minimale. L'algorithme k-means accepte une quantité d'entrée k ; puis divise n objets de données en k clusters de sorte que les clusters obtenus satisfont : la similarité des objets dans le même cluster est plus élevée et la similarité des objets dans différents clusters est plus petite.

2017-12-06 commentaire 0  1924