コース 3988
コース紹介:プログラマーの 1 日はどのようなものですか?会社で忙しい一日を過ごした後、残業して帰宅し、ベッドに横になって携帯電話をいじって、12時かそれ以降に就寝します。そうやって日々が過ぎ、数年後にはテクノロジーがボトルネックになり、賃金は変わらないままとなった。 10年働くのも1年働くのも変わりません。ゆっくりと、私の人生は嫌いなものになっていきました。私たちの周りにはそのような例があまりにもたくさんあります。上記の通りに毎日を生きていれば、35歳になったら必ず35歳クライシスが訪れると私は考えています。では、この状況をどのように変え、回避すればよいのでしょうか?
コース 14583
コース紹介:このコースは、Han Shuping の古典的なビデオ「Learn Linux in One Week」をベースにしています (このコースは伝説となっており、受講者数は 1,000 万人を超え、国内の Linux 初心者の 80% がこのコースを学習しています。多くのファンと高い評価を得ています) . Ruchao) は全面的にアップグレードおよび強化されており、コースの内容は 7 つのパートに分かれており、Linux のあらゆる側面をカバーしています。基本編、実践編、上級編、Javaカスタマイズ編、ビッグデータカスタマイズ編、Pythonカスタマイズ編、企業面接の質問解説編で構成されています。は、初心者が Linux をすぐにマスターできるだけでなく、Linux のベテランもより包括的かつ体系的に技術的な詳細を学ぶことができ、Java c c++ php python プログラマーが Linux を学習するための高品質のリソースです。
コース 9618
コース紹介:WeChat ミニ プログラムは、シンプルで効率的なアプリケーション開発フレームワークと豊富なコンポーネントと API を提供し、開発者が WeChat でネイティブ APP エクスペリエンスを備えたサービスを開発できるようにします。 このコースでは、ミニ プログラムの開発言語、フレームワーク、機能、デバッグなどを詳しく紹介し、開発者がミニ プログラム開発のあらゆる側面を迅速かつ包括的に理解できるようにします。
コース 61287
コース紹介:4 日間でミニプログラムの開発プロセスをマスターし、Toutiao と同様のミニプログラムを完成させました。 10月30日~11月2日 毎晩20:00~22:00(計4日間) 1日目:「初めてのWeChatミニプログラム入門」、2日目:「WeChatミニプログラムの徹底理解」、3日目: 「今日の頭条プロジェクト実践-1」、4日目:「今日の頭条プロジェクト実践-2」。対象者: 小さなプログラムの基礎知識がなく、HTML、CSS、JS についてのある程度の基礎知識がある人。
コース 2857
コース紹介:コースの紹介: 1. クロスドメイン処理、トークン管理、ルート インターセプト; 2. リアル インターフェイスのデバッグ、API レイヤーのカプセル化; 3. Echart とページング コンポーネントの二次カプセル化; 4. Vue パッケージ化の最適化と一般的な問題への回答。
ダッシュで表のセル値をハイパーリンクにする方法は? (Plotly、Dash、Pandas などの使用)
2023-11-17 18:47:10 0 1 283
2023-11-17 12:38:53 0 2 394
TypeScript では DefineProps を使用できません
2023-11-10 19:48:26 0 1 277
ストリーム パラメーターが false に設定されている場合、OpenAI Chat GPT (GPT-3.5) API が応答しなくなるのはなぜですか?
2023-11-10 18:39:06 0 1 338
コース紹介:タイトル: 時系列に基づく予測問題、具体的なコード例を学びましょう はじめに: 時系列予測とは、過去の観測データに基づいて、将来の期間の数値または傾向の変化を予測することを指します。株式市場の予測、天気予報、交通流の予測など、さまざまな分野で幅広い用途があります。この記事では、時系列予測の基本原理と一般的に使用される予測方法に焦点を当て、時系列予測の実装プロセスを詳しく学ぶのに役立つ具体的なコード例を示します。 1. 時系列予測の基本原理 時系列予測
2023-10-08 コメント 0 614
コース紹介:Python は人気のあるプログラミング言語であり、その強力なデータ処理および視覚化機能により、データ サイエンスの分野で広く使用されています。時系列分析に関しては、Python は時系列データの処理と分析に役立つ豊富なツールとライブラリを提供します。この記事ではPythonでの時系列分析の例をいくつか紹介します。 1. データの取得 時系列分析で最も一般的に使用されるデータ型は、タイムスタンプ オブジェクトと日付オブジェクトです。 Python の組み込み datetime モジュールは、このタイプのデータを簡単に処理できます
2023-06-10 コメント 0 843
コース紹介:データ時代の到来により、ますます多くのデータが収集され、分析や予測に使用されます。時系列データは、時間に基づく一連のデータを含む一般的なデータ タイプです。このタイプのデータを予測するために使用される方法は、時系列予測手法と呼ばれます。 Python は、強力なデータ サイエンスと機械学習のサポートを備えた非常に人気のあるプログラミング言語であるため、時系列予測にも非常に適したツールです。この記事では、Python で一般的に使用される時系列予測手法をいくつか紹介し、いくつかの実用的なアプリケーションを提供します。
2023-06-10 コメント 0 1204
コース紹介:時系列の分類は、機械学習モデルと深層学習モデルが適用される一般的なタスクの 1 つです。この記事では、8種類の時系列分類方法について説明します。これは、単純な距離またはマージンに基づく方法から、ディープ ニューラル ネットワークを使用する方法まで多岐にわたります。この記事は、すべての時系列分類アルゴリズムの参考記事として機能することを目的としています。時系列の定義 さまざまなタイプの時系列 (TS) 分類方法を説明する前に、まず時系列の概念を統一します。TS は単変量 TS と多変量 TS に分類できます。単変量 TS は、(通常は) 実数値の順序付きセットです。多変量 TS は、一変量 TS のセットです。各タイムスタンプは実数値のベクトルまたは配列です。単一または多変量 TS のデータ セットには、通常、単一または多変量 TS の順序付きセットが含まれます。また、その数は、
2023-05-06 コメント 0 1037
コース紹介:データ量の増加に伴い、時系列解析技術はデータの分析や予測に欠かせないものとなっています。時系列分析により、データのパターンと傾向が明らかになり、傾向を予測できます。 Python は広く使用されているプログラミング言語であり、時系列分析の実行にも使用できます。この記事ではPythonにおける時系列解析手法を簡単に紹介します。 Python での時系列分析は主にデータの読み込みとクリーニングに分かれます。
2023-06-04 コメント 0 1094