강의 2448
코스소개:궁금한 점이 있으면 강좌에 WeChat: Le-studyg를 추가하세요. 먼저 PHP 언어의 배경과 특성, PHP 인터프리터의 역할과 작동 원리를 이해하겠습니다. 다음으로 어휘 분석, 구문 분석, 가상 머신 등과 같은 PHP 인터프리터의 핵심 구성 요소를 자세히 분석하고 내부 구현 메커니즘에 대해 심층적으로 이해합니다. 또한 이 과정에서는 어휘 분석기, 구문 분석기, 가상 머신 등을 포함하여 PHP 인터프리터의 다양한 모듈을 작성하기 위해 C 언어를 사용하는 방법도 소개합니다. 실습 프로젝트를 통해 학생들은 간단한 PHP 인터프리터를 직접 구현하고 PHP 인터프리터 소스 코드에 대한 이해를 심화시킵니다. 이 과목의 학습을 통해 학생들은 PHP 인터프리터의 작동 원리와 내부 구현 메커니즘을 깊이 이해하고, C 언어를 사용하여 PHP 인터프리터를 작성하는 방법과 기술을 습득할 수 있습니다. 동시에 학생들은 문제를 분석하고 해결하는 능력을 개발하고 프로그래밍 기술과 프로젝트 실습 능력을 향상시킵니다. PHP 언어에 관심이 있는 초보자이든, PHP 인터프리터의 내부 메커니즘을 더 깊이 이해하고 싶은 개발자이든, 이 과정은 귀중한 경험과 영감을 제공할 것입니다. PHP 인터프리터의 신비를 탐구하고 프로그래밍 여정을 시작합시다!
강의 2857
코스소개:과정 소개: 1. 도메인 간 처리, 토큰 관리, 경로 차단 2. 실제 인터페이스 디버깅, API 계층 캡슐화 3. Echarts 및 페이징 구성 요소의 보조 캡슐화 4. Vue 패키징 최적화 및 일반적인 문제 해결
강의 1795
코스소개:Apipost는 API 설계, API 디버깅, API 문서화, 자동화된 테스트를 통합한 API R&D 협업 플랫폼입니다. grpc, http, websocket, 소켓io, 소켓js 유형 인터페이스 디버깅을 지원하고 민영화된 배포를 지원합니다. ApiPost를 정식으로 배우기 전에 관련 개념, 개발 모델 및 전문 용어를 이해해야 합니다. Apipost 공식 홈페이지: https://www.apipost.cn
강의 5521
코스소개:(WeChat 참조: phpcn01) 종합 실습 과정은 처음 두 단계의 학습 결과를 통합하고, 프런트엔드 및 PHP 핵심 지식 포인트를 유연하게 적용하고, 실습 교육을 통해 자신의 프로젝트를 완성하고, 온라인 구현에 대한 지침을 제공하는 것을 목표로 합니다. 종합 실무 핵심 실습 과정으로는 소셜 전자상거래 시스템 백엔드 개발, 제품 관리, 결제/주문 관리, 고객 관리, 유통/쿠폰 시스템 설계, WeChat/Alipay 결제 프로세스 전체, Alibaba Cloud/Pagoda 운영 및 유지 관리, 프로젝트 등이 있습니다. 온라인 운영....
강의 5172
코스소개:(WeChat 참조: phpcn01) 처음부터 기존 비즈니스 로직을 해결하고, PHP로 MySQL을 작동하여 추가, 삭제, 수정 및 쿼리하고, 동적 웹사이트 데이터를 표시하고, MVC 프레임워크를 마스터하고, ThinkPHP6 프레임워크의 기초를 마스터하고, PHP 개발에 관련된 다양한 지식을 학습하고 유연하게 습득할 수 있는 포인트입니다.
2023-11-10 16:59:01 0 1 311
2023-11-10 10:51:51 0 2 172
无法使用 3 个可能的身份验证器通过用户名“phptest01072003@gmail.com”在 SMTP 服务器上进行身份验证
2023-11-09 23:58:07 0 1 311
2023-11-09 15:34:23 0 1 233
코스소개:模型可解释性是指人们能够理解机器学习模型的决策规则和预测结果的程度。它涉及到理解模型的决策过程和模型如何根据输入数据进行预测或分类。在机器学习领域,模型可解释性是一个重要的话题,因为它有助于人们了解模型的局限性、不确定性和潜在偏差,从而增强模型的信任度和可靠性。通过理解模型的决策规则,人们可以更好地评估模型在不同情况下的表现,并作出相应的决策。此外,模型可解释性还可以帮助人们发现模型中的错误或偏见,并提供改进模型的方向。因此,提高模型的可解释性对于机器学习的应用和发展都具有重要意义。下面介绍几种
2024-01-22 논평 0 580
코스소개:如何使用PHP构建模型解释与可解释性分析引言:在机器学习和数据科学领域,构建准确的模型仅仅是迈出的第一步。了解模型的解释性以及如何解释模型的结果对于保证模型的可靠性和可解释性至关重要。在本文中,我们将探讨如何使用PHP构建模型,并对模型的解释性进行分析。一、模型构建在开始之前,我们需要确保已经安装了PHP和相关的库。在使用PHP构建模型之前,我们需要确定所使
2023-07-31 논평 0 868
코스소개:可解释性AI(AI)是现代软件开发中不可或缺的一部分。将AI与Java框架集成提供了利用Java生态系统优势并构建具有解释能力的AI解决方案的途径。Java框架中常用的可解释性技术包括SHAP值、LIME和特征工程。本摘要使用SpringBootJava框架提供了一个实战案例,展示使用Xrai库进行模型预测和可解释性分析。通过集成Java框架与AI可解释性,开发者可以创建强大的、具有解释能力的AI模型,提高AI解决方案的可信度和可用性。
2024-06-08 논평 0 254
코스소개:机器学习模型的可解释性问题,需要具体代码示例随着机器学习和深度学习的快速发展,越来越多的应用场景中使用的是黑盒模型,如深度神经网络和支持向量机等。这些模型在解决各种问题时具有很强的预测性能,但其内部的决策过程却很难被解释和理解。这引发了机器学习模型的可解释性问题。机器学习模型的可解释性是指能够清晰、直观地解释模型的决策依据和推理过程。在某些应用场景中,我们不
2023-10-10 논평 0 484
코스소개:Go 언어는 빠른 속도, 동시성 및 메모리 안전 기능으로 인해 기계 학습 해석 도구를 구축하는 데 큰 이점이 있습니다. 실제 사례에서 LIME 인터프리터는 로컬 모델 예측을 설명할 수 있는 Go를 사용하여 구축되었습니다. 이 인터프리터의 장점은 고성능, 메모리 안전성 및 사용 편의성입니다.
2024-05-08 논평 0 396