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...
Vuetify 2 でカルーセル項目に href 属性を追加するにはどうすればよいですか?
2023-09-16 20:47:32 0 1 287
Ember.js の計算プロパティは非同期 RSVP Promise を待機しません
2023-09-13 23:28:44 0 1 222
CSS の背景のグラデーションがページ全体をカバーしません (スクロール可能なコンテンツを含む)
2023-09-12 13:20:09 0 2 276
2023-09-12 00:30:06 0 1 269
コース紹介:機械学習アプリケーションでは、類似性測定は 2 つのサンプル オブジェクトの類似性を評価するために使用される指標です。通常、距離測定を使用して表現され、効果的な距離測定により機械学習モデルのパフォーマンスを向上させることができます。ただし、数値的な関係に関しては、類似性の尺度と距離の尺度はまったく逆になります。類似性の尺度は通常数値で表され、値が大きいほど類似したデータ サンプルが多いことを示します。一般に、変換には 0 から 1 までの数値が使用され、0 は類似度が低い、つまりデータ オブジェクトが似ていないことを示し、1 は類似度が高い、つまりデータ オブジェクトが非常に似ていることを示します。距離メトリックは、データ オブジェクトの類似性が距離値に反比例することを示します。一般的に使用される距離指標はユークリッド距離であり、これは 2 点間の最小距離です。ほとんどのマシン
2024-01-22 コメント 0 658
コース紹介:機械学習において、類似性行列は、データ間の類似性を測定するために使用される数学的ツールです。これは通常、nxn 行列で表されます。ここで、n はデータセット内のサンプル数です。類似度行列の要素は、2 つのデータ間の類似度または距離を表すことができます。類似性マトリックスを分析することで、データ間のパターンや関連性を特定し、分類やクラスタリングなどのタスクを実行できます。類似性行列は、推奨システム、画像認識、その他の分野などの機械学習アルゴリズムで広く使用されています。類似度行列は、ユークリッド距離、コサイン類似度、相関係数など、さまざまな方法で計算できます。その中でも、ユークリッド距離は類似度行列を計算するために一般的に使用される方法の 1 つであり、2 つのベクトル間の距離を計算するために使用されます。コサイン類似度は 2 つのベクトル間の角度を測定します
2024-01-22 コメント 0 532
コース紹介:テキスト類似性測定は、2 つのテキスト段落間の類似性の程度を評価するために使用される自然言語処理技術です。これは、情報検索、テキスト分類、機械翻訳などのさまざまなアプリケーションで非常に重要です。測定方法 いくつかのテキスト類似性測定方法が存在し、それぞれが異なるテキストの特徴を評価します。主なメソッドは次のとおりです。 編集距離: あるテキストを別のテキストに変換するために必要な最小限の編集操作 (挿入、削除、置換) を計算します。コサイン類似度: 2 つのベクトル間の角度を測定します。ベクトルはテキスト内の単語の頻度を表します。 Jaccard 類似度: 2 つのセットの結合サイズに対する交差サイズの比率を計算します。単語埋め込み類似度: 単語埋め込みテクノロジーを使用して単語をベクトルとして表し、ベクトル間のコサイン類似度を計算します。
2024-03-21 コメント 759
コース紹介:Go の関数とメソッドは、構文 (func キーワード、パラメーター リスト、戻り値) が似ており、セマンティクス (型指定、再利用性、モジュール性) も似ています。具体的には、次のとおりです。 構文的には、 func キーワードを使用して宣言され、パラメーターを受け取り、戻り値を返します。意味的に: すべてのタイプはコードの重複を避けるために再利用可能であり、コードをモジュール構造に整理するのに役立ちます。
2024-04-25 コメント 0 401
コース紹介:C 言語と Go プログラミング言語の類似性の比較 C 言語と Go プログラミング言語はどちらも非常に人気のあるプログラミング言語であり、それぞれ異なる分野で幅広い用途があります。この記事では、構文、機能、アプリケーションの観点から 2 つのプログラミング言語を比較分析し、その類似点を示す具体的なコード例もいくつか示します。 1. 構文の比較と基本構造 C 言語と Go プログラミング言語は、関数の定義、変数の宣言と代入などの基本構造が似ています。簡単なコード例を次に示します。 C 言語の例: #incl
2024-03-16 コメント 0 889