コース2112
コース紹介:ご質問がある場合は、WeChat: Le-studyg を追加してください。このコースは Swoole 拡張のコースであり、Swoole マルチプロセス モデルとその実装原理を深く探求することを目的としています。このコースを通じて、学習者は Swoole フレームワークのマルチプロセス モデルの概念、原理、応用を理解します。コースの内容は、Swoole マルチプロセス モデル、プロセス間通信、プロセス管理、プロセス プールなどの基本概念をカバーしており、学習者が Swoole マルチプロセス プログラミングの技術点を包括的に習得し、より適切に応用できるように支援します。実際のプロジェクト。このコースの学習を通じて、学生は Swoole マルチプロセス モデルをより深く理解し、高性能で同時実行性の高いネットワーク アプリケーションの開発を強力にサポートすることができます。
コース19930
コース紹介:「BootStrap Classic Case Analysis」このコースは Beifeng.com によって記録されました。Bootstrap は HTML、CSS、および JavaScript に基づいています。シンプルで柔軟性があり、Web 開発を高速化します。 Bootstrap は、動的 CSS 言語 Less で記述されたエレガントな HTML および CSS 仕様を提供します。 Bootstrap は発売以来非常に人気があり、GitHub では常に人気のオープンソース プロジェクトです。
コース2331
コース紹介:ご質問がある場合は、WeChat: Le-studyg までご連絡ください。PHP ソース コードを徹底的に調査し、その内部動作原理を理解することは、すべての PHP 開発者にとって進歩への道です。このコースでは、学生が PHP のソース コード (php-src) を分析し、コア言語機能から拡張メカニズムに至るまで PHP の基礎となる実装を包括的に分析します。ソースコードを分析することで、メモリ管理、ガベージコレクション、関数呼び出しなどのPHPの内部メカニズムを深く理解し、PHPのパフォーマンスチューニングや拡張機能の開発についての理解を深めます。このコースは、PHP のある程度の基礎があり、PHP の内部原理を深く理解し、技術レベルを向上させたい開発者に適しています。 PHP のソース コードの世界を探索し、PHP の謎を明らかにしましょう。
コース4007
コース紹介:Axios は現在、フロントエンドで最も人気のあるリクエスト ツールであり、データ交換のためにサーバーに AJAX リクエストを送信するために使用されます。このコースではaxios APIとaxiosのソースコード解析を学ぶことができ、基本的な使い方をマスターすればソースコード解析部分を直接学習し、重要な機能をシミュレーションすることができます。
コース7339
コース紹介:この一連のコースは、laravel フレームワークのソース コードを分析できるように設計されています。コースの内容には、最適化されたコンテナー、デコレーション モード、リクエスト クレジット エージェント、フレームワークのロード フリー環境、例外メカニズムなどが含まれます。
2023-10-02 13:14:52 0 0 206
「JavaScript 変数を PHP に変換: JavaScript 変数を PHP に変換」
2023-09-18 11:50:08 0 1 183
**TemplateSyntaxError at /shop/** 残りの部分を解析できません: '' from 'product
2023-09-15 16:44:57 0 1 261
「Laravel の 1 対多の関係では、データが Model::all() 出力に含まれる必要があります」
2023-09-14 22:56:53 0 1 346
2023-09-13 08:52:32 0 2 259
コース紹介:概念 二分探索ツリーは二分ソート ツリーとも呼ばれ、空のツリー、または次のプロパティを持つ二分ツリーのいずれかです: 1. 左のサブツリーが空でない場合、左のサブツリー上のすべてのノードの値は Less です。ルートノードの値よりも大きくなります。 2. 右のサブツリーが空でない場合、右のサブツリー上のすべてのノードの値はルート ノードの値より大きくなります。 3. その左側と右側のサブツリーも、二分探索ツリーの実践のために直接準備されており、ツリー ノードのクラスと二分探索ツリーのクラスを定義します。二分木を検索する検索機能は、下図に示すような二分木を構築したことを前提としていますが、まず最初に考えなければならないのは、その二分木にある値があるかどうかをどうやって調べるかということです。上記のロジックでは、検索メソッド Complete を実行してみましょう。上記のロジックに従って、バイナリツリーを検索する挿入操作を書いてみましょう
2023-05-07 コメント 0571
コース紹介:依存関係ツリー特徴抽出は、テキストから有用な特徴を抽出するために自然言語処理で一般的に使用される手法です。依存関係ツリーは、文内の単語間の文法的な依存関係を表すツールです。この記事では、依存関係ツリー特徴抽出の概念、アプリケーション、および手法を紹介します。依存関係ツリーは、単語間の依存関係を表す有向非循環グラフです。依存関係ツリーでは、各単語がノードであり、各依存関係が有向エッジです。依存関係は、品詞タグ付け、固有表現認識、構文分析などのタスクの結果である可能性があります。依存関係ツリーを使用すると、主語と述語の関係、動詞と目的語の関係、連体節などを含む、文内の単語間の文法構造を表すことができます。依存関係ツリーを分析することで文の構文的特徴を抽出でき、これらの特徴はテキストのセグメンテーションなどの自然言語処理のさまざまなタスクに使用できます。
2024-01-23 コメント 0870
コース紹介:翻訳者 | Zhao Qingyu によるレビュー | Sun Shujuan 序文 機械学習では、分類には学習段階と予測段階の 2 つの段階があります。学習フェーズでは、指定されたトレーニング データに基づいてモデルが構築され、予測フェーズでは、そのモデルはデータに基づいて応答を予測するために使用されます。デシジョン ツリーは、理解して説明するのが最も簡単な分類アルゴリズムの 1 つです。機械学習では、分類には学習段階と予測段階の 2 つの段階があります。学習フェーズでは、指定されたトレーニング データに基づいてモデルが構築され、予測フェーズでは、そのモデルはデータに基づいて応答を予測するために使用されます。デシジョン ツリーは、理解して説明するのが最も簡単な分類アルゴリズムの 1 つです。デシジョン ツリー アルゴリズム デシジョン ツリー アルゴリズムは、教師あり学習アルゴリズムの一種です。他の教師あり学習アルゴリズムとは異なり、デシジョン ツリー アルゴリズムは回帰および分類の問題を解決するために使用できます。
2023-04-12 コメント 01317
コース紹介:可以通过使用性能分析工具分析Java函数的性能。具体步骤有:选择工具:内置工具(如System.nanoTime()、TimeUnit)或第三方工具(如JProfiler、YourKitProfiler、VisualVM)。实战案例:使用JProfiler分析斐波那契函数,重点关注方法调用树、CPU分析、内存分析和线程分析。优化:分析结果显示递归调用需要大量时间,采用记忆化技术优化性能。
2024-08-14 コメント 0471
コース紹介:デシジョン ツリー分類器は、データの分類に使用されるツリー構造に基づく機械学習アルゴリズムです。データの特性を分割することにより、ツリー構造の分類モデルを確立します。新たに分類する必要があるデータがある場合、そのデータの特徴量に基づいてツリーパスを判断し、対応するリーフノードにデータを分類します。決定木分類器を構築する場合、通常、データは特定の停止条件が満たされるまで再帰的に分割されます。決定木分類器の構築プロセスは、特徴選択と決定木構築という 2 つの主なステップに分けることができます。特徴の選択は、デシジョン ツリーを構築する際の重要なステップです。その目標は、各子ノードのデータが可能な限り同じカテゴリに属するように、ノードとして分割するための最適な特徴を選択することです。一般的に使用される特徴選択方法には次のものがあります。
2024-01-22 コメント 0179