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...
コース紹介:グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、近年急速かつ驚くべき進歩を遂げています。グラフ ニューラル ネットワークは、グラフ ディープ ラーニング、グラフ表現学習 (グラフ表現学習)、または幾何学的ディープ ラーニングとも呼ばれ、機械学習、特にディープ ラーニングの分野で最も急速に成長している研究トピックです。この共有のタイトルは「GNN の基礎、フロンティア、および応用」です。主に、学者の Wu Lingfei、Cui Peng、Pei Jian、Zhao によって編纂された包括的な書籍「グラフ ニューラル ネットワークの基礎、フロンティア、およびアプリケーション」の一般的な内容を紹介します。梁さん。 1. グラフ ニューラル ネットワークの概要 1. なぜグラフを学ぶのですか?グラフは、複雑なシステムを記述およびモデル化するための汎用言語です。グラフ自体は複雑ではなく、主にエッジとノードで構成されています。ノードを使用してモデル化したい任意のオブジェクトを表現し、エッジを使用して 2 つのオブジェクトを表現できます。
2023-04-11 コメント 0 874
コース紹介:2005 年に画期的な作品「TheGraphNeuralNetworkModel」がリリースされ、グラフ ニューラル ネットワークが誰もが使えるようになりました。これ以前は、科学者がグラフ データを処理する方法は、データの前処理段階でグラフを一連の「ベクトル表現」に変換することでした。 CNN の出現により、この情報損失のデメリットは完全に変わり、過去 20 年間、モデルの世代が進化し続け、ML 分野の進歩が促進されました。本日、Google は、大規模な GNN を構築するための実稼働テスト済みライブラリである TensorFlowGNN1.0 (TF-GNN) のリリースを正式に発表しました。 TensorFlow でのモデリングとトレーニング、および大規模なデータ ストアからの入力グラフの抽出の両方をサポートします。 TF-GNNは
2024-02-07 コメント 0 230
コース紹介:これらの強力なアルゴリズムは、過去数年にわたって多大な関心を集めてきました。ただし、このパフォーマンスは静的なグラフ構造の仮定に基づいており、データが時間の経過とともに変化する場合、グラフ ニューラル ネットワークのパフォーマンスが制限されます。シーケンシャル グラフ ニューラル ネットワークは、時間要素を考慮したグラフ ニューラル ネットワークの拡張です。近年、さまざまな逐次グラフ ニューラル ネットワーク アルゴリズムが提案されており、複数の時間関連アプリケーションにおいて他の深層学習アルゴリズムよりも優れたパフォーマンスを達成しています。このレビューでは、アルゴリズム、アプリケーション、未解決の課題など、時空間グラフ ニューラル ネットワークに関連する興味深いトピックについて説明します。論文アドレス: https://arxiv.org/abs/2301.105691. はじめに グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、グラフ構造データを処理するために特別に設計された深層学習モデルの一種です。これらのモデル
2023-04-13 コメント 0 1335