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.
강의 8713
코스소개:(WeChat 참조: phpcn01) PHP 중국어 웹사이트 22호의 프론트엔드 개발 부분 학습 목표: 1. HTML5/CSS3, 2. JavaScript/ES6, 4. Vue3 기본 및 고급; . 모바일 몰/웹사이트 배경 홈 페이지 레이아웃 6. 탭/캐러셀/장바구니 자동 계산...
2023-10-31 13:42:49 0 1 291
DOCTYPE 선언 없이 높이 100%가 작동하는 이유는 무엇입니까?
2023-10-26 10:39:42 1 2 209
2023-10-25 11:41:44 0 1 238
설명: mod_rewrite 이해, URL 재작성 및 "예쁜 링크" 생성
2023-10-20 15:47:10 0 2 323
a부터 z까지의 문자가 주어지면 PHP를 사용하여 알파벳의 다음 문자를 얻는 가장 효율적인 방법은 무엇입니까?
2023-10-19 20:50:36 0 2 207
코스소개:梯度下降(Gradientdescent)是一种常用的优化算法,在机器学习中被广泛应用。Python是一门很好的数据科学编程语言,也有很多现成的库可以实现梯度下降算法。本文将详细介绍Python中的梯度下降算法,包括概念和实现。一、梯度下降的定义梯度下降是一种迭代算法,用于优化函数的参数。在机器学习中,我们通常使用梯度下降来最小化损失函数。因此,梯度下降可
2023-06-10 논평 0 1796
코스소개:随机梯度下降算法是机器学习中常用的优化算法之一,它是梯度下降算法的优化版本,能够更快地收敛到全局最优解。本篇文章将详细介绍Python中的随机梯度下降算法,包括其原理、应用场景以及代码示例。一、随机梯度下降算法原理梯度下降算法在介绍随机梯度下降算法之前,先来简单介绍一下梯度下降算法。梯度下降算法是机器学习中常用的优化算法之一,它的思想是沿着损失函数的负梯度方
2023-06-10 논평 0 1178
코스소개:Python中的梯度下降算法是什么?梯度下降算法是一种常用的数学优化技术,用于找到一个函数的最小值。该算法以迭代的方式逐步更新函数的参数值,使其朝着局部最小值的方向移动。在Python中,梯度下降算法被广泛应用于机器学习、深度学习、数据科学和数值优化等领域。梯度下降算法的原理梯度下降算法的基本原理是沿着目标函数的负梯度方向进行更新。在二维平面上,目标函数可以
2023-06-04 논평 0 565
코스소개:梯度下降是一种常用的优化算法,主要应用于机器学习和深度学习中,用于寻找最佳模型参数或权重。其核心目标是通过最小化成本函数来衡量模型预测输出与实际输出之间的差异。该算法通过迭代调整模型参数,利用成本函数梯度最陡下降的方向,直到达到最小值。梯度计算是通过对每个参数取成本函数的偏导数来实现的。在梯度下降中,每次迭代算法会根据学习率选择一个合适的步长,朝着成本函数最陡峭的方向迈进一步。学习率的选择非常重要,因为它影响着每次迭代的步长大小,需要谨慎调整以确保算法能够收敛到最优解。梯度下降的实际用例梯度下降
2024-01-23 논평 0 542
코스소개:如何使用Python实现梯度下降算法?梯度下降算法是一种常用的优化算法,广泛应用于机器学习和深度学习中。其基本思想是通过迭代的方式来寻找函数的最小值点,即找到使得函数误差最小化的参数值。在这篇文章中,我们将学习如何用Python实现梯度下降算法,并给出具体的代码示例。梯度下降算法的核心思想是沿着函数梯度的相反方向进行迭代优化,从而逐步接近函数的最小值点。在实
2023-09-19 논평 0 971