経営情報システムのコード設計におけるコーディングの目的は何ですか?

機械学習アルゴリズムは数値入力のみを受け入れるため、カテゴリカルな特徴が見つかった場合は、そのカテゴリカルな特徴をエンコードします。この記事では、11 の一般的なカテゴリカル変数のエンコード方法を要約します。 1. ONE HOT エンコーディング 最も一般的で一般的に使用されているエンコーディング方式は One Hot Enoding です。 n 個の観測値と d 個の個別の値を持つ単一の変数は、n 個の観測値を持つ d 個のバイナリ変数に変換され、各バイナリ変数はビット (0, 1) で識別されます。例: コーディング後の最も簡単な実装は、パンダの get_dummiesnew_df=pd.get_dummies(columns=[‘Sex’], data=df)2 を使用することです。

UTF8 でエンコードされた中国語文字は 3 バイトを占めます。 UTF-8 エンコードでは、1 つの中国語文字は 3 バイトに相当し、1 つの中国語の句読点は 3 バイトを占めますが、Unicode エンコードでは、1 つの中国語文字 (繁体字中国語を含む) は 2 バイトに相当します。 UTF-8 は各文字のエンコードに 1 ～ 4 バイトを使用します。1 つの US-ASCIl 文字のエンコードには 1 バイトのみが必要です。ラテン語、ギリシャ語、キリル文字、アルメニア語、および発音区別符号付きのヘブライ語。アラビア語、シリア語およびその他の文字は 2 バイトが必要です。エンコーディング。

大規模言語モデル (LLM) は、滑らかで一貫したテキストを生成する機能を備えており、人工知能の会話や創造的な文章などの分野に新たな可能性をもたらします。ただし、LLM にはいくつかの重要な制限もあります。まず、彼らの知識はトレーニング データから認識されたパターンに限定されており、世界に対する真の理解が欠けています。第 2 に、推論スキルには限界があり、論理的な推論を行ったり、複数のデータ ソースからの事実を融合したりすることができません。より複雑で自由回答の質問に直面すると、LLM の答えは「幻想」として知られる不条理または矛盾したものになる場合があります。したがって、LLM はいくつかの面では非常に便利ですが、複雑な問題や現実世界の状況を扱う場合には、依然として一定の制限があります。これらのギャップを埋めるために、検索拡張生成 (RAG) システムが近年登場しました。

一般的なエンコード方法には、ASCII エンコード、Unicode エンコード、UTF-8 エンコード、UTF-16 エンコード、GBK エンコードなどがあります。詳細な紹介: 1. ASCII エンコードは、英語の文字、数字、句読点、制御文字などを含む 128 文字を表すために 7 ビット 2 進数を使用する、最も初期の文字エンコード標準です; 2. Unicode エンコードは、文字を表すために使用される方法です。世界中のすべての文字 各文字に固有のデジタル コード ポイントを割り当てる文字の標準的なエンコード方式、3. UTF-8 エンコードなど。

PHP は、動的な Web ページやアプリケーションの作成に使用できる人気のある Web プログラミング言語です。実際のアプリケーションでは、PHP は多くの場合、データのクエリと処理を行うためにデータベースと対話する必要があります。ただし、PHP を使用してデータベースから結果を取得する場合、エンコードの問題が発生する可能性があり、文字化けが発生することがよくあります。では、PHP データベースのクエリ結果のエンコードの問題を解決するにはどうすればよいでしょうか?

PHP コーディングのヒント: 偽造防止検証機能を備えた QR コードを生成するには?電子商取引やインターネットの発展に伴い、QRコードはさまざまな業界で使用されることが増えています。 QRコードの利用にあたっては、製品の安全性を確保し、偽造を防止するために、QRコードに偽造防止検証機能を付加することが非常に重要です。この記事では、PHPを使用して偽造防止検証機能付きQRコードを生成する方法と、対応するコード例を紹介します。始める前に、次の必要なツールとライブラリを準備する必要があります: PHPQRCode: PHP

こんにちは、私の名前はルーガです。今日は人工知能 (AI) の生態分野に関連するテクノロジー、GenAI についてお話します。急速な技術革新と差別化されたビジネスシナリオという課題に直面し、従来のコーディング手法は慣れ始めており、増大する需要に完全に対応できなくなっています。同時に、新興の汎用 GenAI (人工知能テクノロジー) は、この需要を満たす大きな可能性を秘めています。 GenAIは人工知能テクノロジーの代表として、その強力な可能性と機能によりあらゆる分野で広く使用され始めています。さまざまなシナリオでのコーディングのニーズを自動的に学習して適応できるため、コーディングの効率と品質が大幅に向上します。ディープラーニングとモデルの最適化を通じて、GenAI はさまざまなデータを正確に理解することができます。

コーディング規則は次のとおりです: 1. 前のコードが 0 で現在のデータ ビットが 0 の場合、コードは 0; 2. 前のコードが 0 で現在のデータ ビットが 1 の場合、コードはバイポーラ パルス (+A)または - A) カウンターは 1 増加します; 3. 前のコードが 1 で現在のデータ ビットが 1 の場合、コードは 0 でカウンターは 1 増加します; 4. 前のコードが 1 の場合, 現在のデータ ビットは 0, エンコード方式はカウンタのパリティに基づいて決定されます。偶数の場合、エンコードは (+B または -B) です。奇数の場合、エンコードは 0 です。レベルとカウンタがクリアされるなどです。