コース 中級 11466
コース紹介：「独習 IT ネットワーク Linux ロード バランシング ビデオ チュートリアル」では、主に nagin の下で Web、lvs、Linux 上でスクリプト操作を実行することで Linux ロード バランシングを実装します。
コース 上級 17746
コース紹介：「Shangxuetang MySQL ビデオチュートリアル」では、MySQL データベースのインストールから使用までのプロセスを紹介し、各リンクの具体的な操作を詳しく紹介します。
コース 上級 11449
コース紹介：「Brothers Band フロントエンド サンプル表示ビデオ チュートリアル」では、誰もが HTML5 と CSS3 を使いこなせるように、HTML5 と CSS3 テクノロジーのサンプルを紹介します。
問題 2003 (HY000) を修正する方法: MySQL サーバー 'db_mysql:3306' に接続できません (111)
2023-09-05 11:18:47 0 1 930
2023-09-05 14:46:42 0 1 801
CSS グリッド: 子コンテンツが列幅をオーバーフローした場合に新しい行を作成する
2023-09-05 15:18:28 0 1 680
AND、OR、NOT 演算子を使用した PHP 全文検索機能
2023-09-05 15:06:32 0 1 657
2023-09-05 15:34:44 0 1 1075
コース紹介：Ant Manor 3 月 12 日の質問: セロリの茎には自然にわずかな塩味がありますが、どの成分が多く含まれていますか?多くの友人は、セロリの茎の自然な軽い塩味にどの要素が多く含まれているかを知りません。そこで、以下では、編集者が 3 月 12 日にアント マナーの毎日の質問に対する答えをお届けします。 。今日の Ant Manor の回答の要約 Ant Manor 3 月 12 日: セロリの茎には自然に軽い塩味がありますが、どの成分が多く含まれていますか?質問: セロリの茎には自然にわずかな塩味がありますが、どの成分が多く含まれていますか?回答: ナトリウム 回答分析: 1. 厳密に言えば、セロリは野菜の緑の葉ではなく、主に若い茎です; 2. セロリ、特にセロリの葉を定期的に食べると、高血圧や動脈硬化などの予防に非常に効果的です。 .; 3. さらに、
2024-03-11 コメント 0 894
コース紹介：自然言語処理技術における固有表現認識の問題には、特定のコード例が必要です はじめに: 自然言語処理 (NLP) の分野では、固有表現認識 (NamedEntityRecognition、NER と呼ばれる) が中心的なタスクです。これは、人名、場所名、組織名など、テキストから名前付きエンティティの特定のカテゴリを識別することを目的としています。 NER テクノロジーは、情報抽出、質問応答システム、機械翻訳などの分野で広く使用されています。この記事では、NER の背景と原理、および使用方法を紹介します。
2023-10-09 コメント 0 1095
コース紹介：「明潮」では、ベリネットが大切に育てた野菜や植物をたくさん入れて特製もりす鍋を作りましたが、とても美味しかったです。プレイヤーが使用すると、一定時間、すべてのリゾネーターの攻撃力が大幅に増加します。緑の鍋料理の詳細な調理方法をエディターと一緒に学びましょう。ミンチャオグリーンポットレシピ紹介 種類 料理の質 星5 熟練度 調理時間ごとに+60（合計最大600） 入手方法 料理が名物料理かどうか ヴェリナエ名物料理 機能 30分間、チームエコーアーの攻撃力が44％増加する。マルチプレイヤー ゲームでは、自分自身にのみ効果があります。合成に必要な材料：鍋の素*1、すまし汁*1、獣肉*1、癜風*1
2024-07-15 コメント 0 624
コース紹介：ChatGPTPythonSDK 開発ガイド: インテリジェントなチャット エクスペリエンスを向上させるためのヒント、特定のコード サンプルが必要です はじめに: 人工知能の発展に伴い、自然言語処理技術は徐々に成熟し、さまざまな分野で広く使用されています。オープンソースの自然言語処理モデルである ChatGPT は、機械学習アルゴリズムのトレーニングを通じて、より現実的な対話コンテンツを生成できます。この記事では、ChatGPTPythonSDK を使用してインテリジェントなチャット システムを開発する方法を紹介し、チャット エクスペリエンスを向上させるためのいくつかのテクニックを共有します。
2023-10-27 コメント 0 1223
コース紹介：LLM の大規模言語モデルは通常、Transformer アーキテクチャを使用してトレーニングされ、大量のテキスト データを通じて自然言語を理解して生成する能力を向上させます。これらのモデルは、チャットボット、テキスト要約、機械翻訳などの分野で広く使用されています。有名な LLM 大規模言語モデルには、OpenAI の GPT シリーズや Google の BERT などがあります。自然言語処理の分野において、検索強化生成とは、検索と生成を組み合わせた技術です。大規模なテキストコーパスから関連情報を取得し、生成モデルを使用してこの情報を再結合および配置することで、要件を満たすテキストを生成します。この技術は、テキストの要約、機械翻訳、対話の生成、その他のタスクを含む幅広い用途に使用できます。検索と生成を活用した検索強化
2024-01-23 コメント 0 1251
