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...
2023-08-10 17:09:33 0 1 236
2021-10-25 12:24:31 0 3 793
コンピューター サイエンスの卒業生に適したインターンシップを見つけるにはどうすればよいですか?
2020-03-17 19:38:33 0 0 1045
プログラミングを学ぶ際に英語の基礎は本当に重要なのでしょうか?
2019-02-18 13:17:47 1 8 4291
ユーザーと対話し、バックグラウンドでユーザーにフィードバック情報を提供する方法
2017-12-06 11:43:21 0 1 1259
コース紹介:2006 年にディープ ラーニングの概念が提案されてから、ほぼ 20 年が経過しました。ディープ ラーニングは、人工知能分野における革命として、多くの影響力のあるアルゴリズムを生み出してきました。では、ディープラーニングのトップ 10 アルゴリズムは何だと思いますか?私の考えでは、ディープ ラーニングのトップ アルゴリズムは次のとおりで、いずれもイノベーション、アプリケーションの価値、影響力の点で重要な位置を占めています。 1. ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) の背景: ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) は、多層パーセプトロンとも呼ばれ、最も一般的なディープ ラーニング アルゴリズムです。最初に発明されたときは、コンピューティング能力のボトルネックのため疑問視されていました。最近まで長年にわたる計算能力、データの爆発的な増加によって画期的な進歩がもたらされました。 DNN は、複数の隠れ層を含むニューラル ネットワーク モデルです。このモデルでは、各層が入力を次の層に渡し、
2024-03-15 コメント 344
コース紹介:C# を使用してディープ ラーニング アルゴリズムを作成する方法 はじめに: 人工知能の急速な発展に伴い、ディープ ラーニング テクノロジは多くの分野で画期的な成果を達成しました。深層学習アルゴリズムの作成と適用を実装するために、現在最も一般的に使用されている言語は Python です。ただし、C# 言語の使用を好む開発者にとっては、C# を使用して深層学習アルゴリズムを作成することも可能です。この記事では、C# を使用してディープ ラーニング アルゴリズムを作成する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。 1. C# プロジェクトを作成します。深層学習アルゴリズムの作成を開始する前に、まず C# プロジェクトを作成する必要があります。
2023-09-19 コメント 0 1091
コース紹介:PHP におけるディープ ラーニング アルゴリズムの実装原理の紹介: 人工知能の急速な発展に伴い、ディープ ラーニング アルゴリズムは今日最も人気のある強力な機械学習テクノロジーの 1 つになりました。ニューラル ネットワーク モデルをトレーニングすることにより、ディープ ラーニングは人間の思考と学習のプロセスをシミュレートできるため、大規模で複雑なデータの分析と処理が可能になります。この記事では、PHP で深層学習アルゴリズムを実装する方法と、対応するコード例を紹介します。 1. ニューラル ネットワークの構造 深層学習において、ニューラル ネットワークは重要なコンポーネントであり、複数の層 (または層) で構成されます。
2023-07-09 コメント 0 599
コース紹介:近年、ディープラーニングはさまざまな分野で大きな成果を上げていますが、モデルの複雑化が進むにつれて計算量やリソース消費も増加しています。この場合、深層学習アルゴリズムをいかに効率的に処理するかが重要な課題となります。この記事では、キャッシュを使用して Golang で深層学習アルゴリズムを処理するテクニックを紹介します。 1. ディープ ラーニング アルゴリズムの計算量 ディープ ラーニング アルゴリズムは計算集約型のタスクであり、トレーニングと推論の両方の段階で大量のコンピューティング リソースを必要とします。大規模なデータセットの場合、従来のコンピューティング手法では膨大な時間がかかります
2023-06-19 コメント 0 789
コース紹介:ディープラーニングはコンピュータービジョンの分野に革命をもたらしています。コンピューター ビジョンは、機械が視覚データを解釈して理解できるようにする分野です。近年、ディープラーニング技術の進歩により、ディープラーニングは大きな進歩を遂げています。深層学習アルゴリズムには、大規模なデータセットから特徴を学習して抽出する機能があり、機械が画像認識、物体検出、さらには顔認識などの複雑なタスクを驚くほどの精度で実行できるようになります。これらのアルゴリズムは人間の脳のニューラル ネットワークを模倣しており、画像やビデオを認識して分類するために大量のデータをトレーニングできます。この記事では、コンピューター ビジョンにおけるディープ ラーニングのアプリケーションとユースケース、そしてこのテクノロジーがマシンとの対話方法をどのように変えているかを探ります。コンピューター ビジョンにおけるディープ ラーニングを理解する ディープ ラーニングは機械学習のサブセットであり、
2023-04-13 コメント 0 786