Kursus peringkat rendah 2351
Pengenalan Kursus:Jika anda mempunyai sebarang soalan, tambahkan WeChat: Le-studyg; kursus ini adalah kursus untuk sambungan Swoole, yang bertujuan untuk meneroka model berbilang proses Swoole dan prinsip pelaksanaannya. Melalui kursus ini, pelajar akan memahami konsep, prinsip dan aplikasi model pelbagai proses dalam rangka kerja Swoole. Kandungan kursus merangkumi konsep asas model berbilang proses Swoole, komunikasi antara proses, pengurusan proses, kumpulan proses, dsb., membantu pelajar menguasai secara menyeluruh mata teknikal pengaturcaraan pelbagai proses Swoole, supaya dapat mengaplikasikannya dengan lebih baik dalam projek sebenar. Melalui kajian kursus ini, pelajar akan dapat memahami dengan lebih mendalam tentang model berbilang proses Swoole dan memberikan sokongan padu untuk pembangunan aplikasi rangkaian berprestasi tinggi dan konkurensi tinggi.
Kursus Maju 1722
Pengenalan Kursus:Analisis kod sumber Django DRF termasuk: 1 Mod pemisahan bahagian hadapan dan belakang 2 spesifikasi antara muka yang tenang 3 Aplikasi mudah CBV 4 Berorientasikan objek dan tambahan refleksi 5 Analisis kod sumber CBV 6 Analisis kod sumber CBV 2 7 Analisis kod sumber APIView 8 Pensirian dan penyahserikatan DRF 9 Maklumat tambahan tentang penggunaan penyeri bersiri 10 Operasi simpan serializer 11 Pelaksanaan antara muka berdasarkan APIView 12 kaedah simpan melengkapkan pengemaskinian data 13 ModelSerializer 14GenericAPIView 15GenericAPIView(2) 16 min kelas campuran 17 Pembungkusan semula kelas campuran Minin 18ViewSet 19 ModelViewSet 20 komponen penghalaan
Kursus Pertengahan 20849
Pengenalan Kursus:"Analisis Kes Klasik BootStrap" Kursus ini telah direkodkan oleh Beifeng.com Bootstrap adalah berdasarkan HTML, CSS dan JavaScript Ia mudah dan fleksibel, menjadikan pembangunan web lebih cepat. Bootstrap menyediakan spesifikasi HTML dan CSS yang elegan, yang ditulis dalam bahasa CSS dinamik Less. Bootstrap telah menjadi sangat popular sejak pelancarannya dan sentiasa menjadi projek sumber terbuka yang popular di GitHub.
Kursus Maju 13839
Pengenalan Kursus:"Tutorial Video Analisis Tahap Rendah PHP" akan membawa anda pembelajaran dan pengajaran PHP yang mendalam, dan mempelajari PHP secara mendalam melalui analisis operasi PHP.
Arah pembelajaran analisis sistem
2020-04-16 20:48:52 0 0 828
Analisis data - idea analisis perlombongan data java
2017-05-17 10:00:51 0 4 703
Pengenalan Kursus:PHP树的深度编历生成迷宫及A*自动寻路算法实例分析。PHP树的深度编历生成迷宫及A*自动寻路算法实例分析 这篇文章主要介绍了PHP树的深度编历生成迷宫及A*自动寻路算法,实例分析了php实现A*寻
2016-06-13 komen 0 1046
Pengenalan Kursus:Konsep Pokok carian binari juga dipanggil pokok pengisihan binari Ia sama ada pokok kosong atau pokok binari dengan sifat berikut: 1. Jika subpokok kirinya tidak kosong, maka nilai semua nod pada subpokok kiri adalah Kurang. daripada nilai nod akar. 2. Jika subpokok kanannya tidak kosong, nilai semua nod pada subpokok kanan adalah lebih besar daripada nilai nod akar. 3. Subpokok kiri dan kanannya juga disediakan secara langsung untuk amalan pepohon carian binari: mentakrifkan kelas nod pokok dan kelas pepohon carian binari. Fungsi carian mencari pokok binari mengandaikan bahawa kita telah membina pokok binari tersebut, seperti yang ditunjukkan di bawah. mari kita jalankan kaedah carian Lengkap. Mengikut logik di atas, mari kita tulis operasi sisipan mencari pokok binari
2023-05-07 komen 0 859
Pengenalan Kursus:Pengekstrakan ciri pokok kebergantungan ialah teknik yang biasa digunakan dalam pemprosesan bahasa semula jadi untuk mengekstrak ciri berguna daripada teks. Pohon kebergantungan ialah alat yang mewakili kebergantungan tatabahasa antara perkataan dalam ayat. Artikel ini akan memperkenalkan konsep, aplikasi dan teknik pengekstrakan ciri pokok kebergantungan. Pokok kebergantungan ialah graf akiklik terarah yang mewakili kebergantungan antara perkataan. Dalam pepohon kebergantungan, setiap perkataan ialah nod dan setiap kebergantungan ialah kelebihan terarah. Kebergantungan boleh menjadi hasil daripada tugasan seperti penandaan sebahagian daripada pertuturan, pengecaman entiti bernama, analisis sintaksis, dsb. Pokok kebergantungan boleh digunakan untuk mewakili struktur tatabahasa antara perkataan dalam ayat, termasuk hubungan subjek-predikat, hubungan kata kerja-objek, klausa atribut, dsb. Ciri sintaksis dalam ayat boleh diekstrak dengan menganalisis pepohon kebergantungan, dan ciri ini boleh digunakan untuk pelbagai tugas dalam pemprosesan bahasa semula jadi, seperti pembahagian teks.
2024-01-23 komen 0 1137
Pengenalan Kursus:Pengelas pokok keputusan ialah algoritma pembelajaran mesin berdasarkan struktur pokok yang digunakan untuk mengelaskan data. Ia mewujudkan model klasifikasi berstruktur pokok dengan membahagikan ciri-ciri data. Apabila terdapat data baharu yang perlu dikelaskan, laluan pokok dinilai berdasarkan nilai ciri data, dan data dikelaskan kepada nod daun yang sepadan. Apabila membina pengelas pokok keputusan, data biasanya dibahagikan secara rekursif sehingga keadaan berhenti tertentu dipenuhi. Proses pembinaan pengelas pokok keputusan boleh dibahagikan kepada dua langkah utama: pemilihan ciri dan pembinaan pokok keputusan. Pemilihan ciri ialah langkah penting semasa membina pepohon keputusan. Matlamatnya adalah untuk memilih ciri optimum sebagai nod untuk pembahagian bagi memastikan data dalam setiap nod anak tergolong dalam kategori yang sama sebanyak mungkin. Kaedah pemilihan ciri yang biasa digunakan termasuk
2024-01-22 komen 0 456