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。
コース 1795
コース紹介:Apipost は、API 設計、API デバッグ、API ドキュメント、自動テストを統合する API R&D コラボレーション プラットフォームです。grpc、http、websocket、socketio、socketjs タイプのインターフェイスのデバッグをサポートし、プライベート化された展開をサポートします。 ApiPost を正式に学習する前に、いくつかの関連概念、開発モデル、専門用語を理解する必要があります。 アピポスト公式サイト:https://www.apipost.cn
コース 5521
コース紹介:(WeChat にご相談ください: phpcn01) 総合実践コースは、最初の 2 段階の学習結果を統合し、フロントエンドと PHP のコア知識ポイントの柔軟な適用を実現し、実践的なトレーニングを通じて独自のプロジェクトを完成させ、オンライン実装のガイダンスを提供することを目的としています。 総合的な実践的な主要実践コースには、ソーシャル電子商取引システムのバックエンド開発、商品管理、支払い/注文管理、顧客管理、流通/クーポン システム設計、WeChat/Alipay 決済プロセス全体、Alibaba Cloud/Pagoda の運用と保守、およびプロジェクトが含まれます。オンライン操作....
コース 5172
コース紹介:(WeChat に問い合わせてください: phpcn01) ゼロから始めて、従来のビジネス ロジックを解決し、PHP で MySQL を操作して追加、削除、変更、クエリを実行し、動的 Web サイト データを表示し、MVC フレームワークをマスターし、ThinkPHP6 フレームワークの基礎をマスターし、 PHP開発に関わるあらゆる知識を学び、柔軟に使いこなします。
コース 8713
コース紹介:(WeChat に問い合わせてください: phpcn01) PHP 中国語 Web サイト第 22 号のフロントエンド開発部分の学習目標: 1. HTML5/CSS3; 2. JavaScript/ES6; 3. ノードの基礎; 4. Vue3 の基礎と高度; 5 . モバイルモール/ウェブサイトの背景ホームページレイアウト; 6. タブ/カルーセル/ショッピングカートの自動計算...
2023-10-31 13:42:49 0 1 291
DOCTYPE 宣言なしで高さ 100% が機能するのはなぜですか?
2023-10-26 10:39:42 1 2 209
2023-10-25 11:41:44 0 1 238
説明: mod_rewrite、URL 書き換え、「きれいなリンク」の作成について理解する
2023-10-20 15:47:10 0 2 323
a から z までの任意の文字がある場合、PHP を使用してアルファベットの次の文字を取得する最も効率的な方法は何ですか?
2023-10-19 20:50:36 0 2 207
コース紹介:勾配降下法は一般的に使用される最適化アルゴリズムであり、機械学習で広く使用されています。 Python はデータ サイエンスに最適なプログラミング言語であり、勾配降下法アルゴリズムを実装するための既製のライブラリが多数あります。この記事では、Python の勾配降下法アルゴリズムについて、概念や実装を含めて詳しく紹介します。 1. 勾配降下法の定義 勾配降下法は、関数のパラメーターを最適化するために使用される反復アルゴリズムです。機械学習では通常、損失関数を最小化するために勾配降下法を使用します。したがって、勾配降下法では、
2023-06-10 コメント 0 1796
コース紹介:確率的勾配降下法アルゴリズムは、機械学習で一般的に使用される最適化アルゴリズムの 1 つであり、勾配降下法アルゴリズムの最適化されたバージョンであり、全体的な最適解により速く収束します。この記事では、Python の確率的勾配降下法アルゴリズムを、その原理、アプリケーション シナリオ、コード例などを含めて詳しく紹介します。 1. 確率的勾配降下アルゴリズムの原理 勾配降下アルゴリズム 確率的勾配降下アルゴリズムを紹介する前に、勾配降下アルゴリズムについて簡単に紹介します。勾配降下法アルゴリズムは、機械学習で一般的に使用される最適化アルゴリズムの 1 つであり、その考え方は損失関数の負の勾配に従うことです。
2023-06-10 コメント 0 1178
コース紹介:Python の勾配降下法アルゴリズムとは何ですか?勾配降下法アルゴリズムは、関数の最小値を見つけるために使用される一般的に使用される数学的最適化手法です。アルゴリズムは関数のパラメーター値を反復的に徐々に更新し、関数を極小値に近づけます。 Python では、勾配降下アルゴリズムは、機械学習、深層学習、データ サイエンス、数値最適化などの分野で広く使用されています。勾配降下法アルゴリズムの原理 勾配降下法アルゴリズムの基本原理は、目的関数の負の勾配方向に沿って更新することです。 2 次元平面上では、目的関数は次のようになります。
2023-06-04 コメント 0 565
コース紹介:勾配降下法は一般的に使用される最適化アルゴリズムであり、主に機械学習と深層学習で最適なモデル パラメーターまたは重みを見つけるために使用されます。その中心的な目標は、コスト関数を最小化することによって、モデルの予測出力と実際の出力の差を測定することです。このアルゴリズムは、最小値に達するまでモデル パラメーターを繰り返し調整することにより、コスト関数勾配の最急降下方向を使用します。勾配計算は、各パラメーターのコスト関数の偏導関数を取得することによって実装されます。勾配降下法では、反復ごとにアルゴリズムが学習率に基づいて適切なステップ サイズを選択し、最も急なコスト関数に向かってステップを進めます。学習率の選択は、各反復のステップ サイズに影響し、アルゴリズムが最適な解に確実に収束できるように慎重に調整する必要があるため、非常に重要です。勾配降下法の実際的な使用例勾配降下法
2024-01-23 コメント 0 542
コース紹介:Python を使用して勾配降下アルゴリズムを実装するにはどうすればよいですか?勾配降下法アルゴリズムは、機械学習と深層学習で広く使用されている、一般的に使用される最適化アルゴリズムです。基本的な考え方は、反復を通じて関数の最小点を見つけること、つまり関数の誤差を最小限に抑えるパラメーター値を見つけることです。この記事では、Python で勾配降下法アルゴリズムを実装する方法を学び、具体的なコード例を示します。勾配降下法アルゴリズムの中心的な考え方は、関数勾配の反対方向に沿って繰り返し最適化することにより、関数の最小点に徐々に近づくことです。実際には
2023-09-19 コメント 0 971