Kursus 14175
Pengenalan Kursus:Akaun video WeChat: Tutorial laman web PHP Cina, debut siaran langsung! Masa: 2022-2-24 20:00-22:00! Topik teras: 1. Ciri-ciri bahasa pembangunan web dan trend pembangunan; 2. Status pembangunan bahasa PHP dalam negeri dan gaji 4. Analisis objektif PHP dan Python...; mata kesakitan utama; 6. Adakah perlu menguasai bahagian hadapan untuk mempelajari PHP? 7. Manakah yang harus saya pilih antara ThinkPHP dan Laravel? 8. Kedudukan dan misi laman web PHP Cina. 8 tema membolehkan anda melihat dengan jelas apakah PHP dari 360 darjah tanpa titik buta?
Kursus 2857
Pengenalan Kursus:Pengenalan kursus: 1. Pemprosesan merentas domain, pengurusan token, pemintasan laluan; 2. Penyahpepijatan antara muka sebenar, pengkapsulan lapisan API 3. Enkapsulasi sekunder bagi Echarts dan komponen paging 4. Pengoptimuman pembungkusan Vue dan jawapan kepada masalah biasa;
Kursus 1795
Pengenalan Kursus:Apipost ialah platform kerjasama R&D API yang menyepadukan reka bentuk API, penyahpepijatan API, dokumentasi API dan ujian automatik Ia menyokong penyahpepijatan antara muka jenis grpc, http, socketio dan socketjs serta menyokong penggunaan yang diswastakan. Sebelum mempelajari ApiPost secara rasmi, anda mesti memahami beberapa konsep, model pembangunan dan istilah profesional yang berkaitan. Laman web rasmi Apipost: https://www.apipost.cn
Kursus 5521
Pengenalan Kursus:(Rujuk WeChat: phpcn01) Kursus praktikal komprehensif bertujuan untuk menyatukan hasil pembelajaran dua peringkat pertama, mencapai aplikasi fleksibel mata pengetahuan teras depan dan PHP, menyelesaikan projek anda sendiri melalui latihan praktikal, dan memberi panduan tentang pelaksanaan dalam talian. Kursus praktikal utama praktikal yang komprehensif termasuk: pembangunan bahagian belakang sistem e-dagang sosial, pengurusan produk, pengurusan pembayaran/pesanan, pengurusan pelanggan, reka bentuk sistem pengedaran/kupon, keseluruhan proses pembayaran WeChat/Alipay, operasi dan penyelenggaraan Alibaba Cloud/Pagoda, dan projek operasi dalam talian.....
Kursus 5172
Pengenalan Kursus:(Rujuk WeChat: phpcn01) Bermula dari awal, anda boleh menyelesaikan logik perniagaan konvensional, mengendalikan MySQL dengan PHP untuk menambah, memadam, mengubah suai dan pertanyaan, memaparkan data tapak web dinamik, menguasai rangka kerja MVC, menguasai asas rangka kerja ThinkPHP6, dan belajar dan menguasai semua pengetahuan yang terlibat dalam pembangunan PHP secara fleksibel.
Laravel 9.x: Ubah hala pengguna untuk melihat mesej kejayaan selepas pendaftaran
2023-11-12 22:55:21 0 1 336
Laksanakan penapis dan penomboran menggunakan Laravel Eloquent
2023-11-12 18:42:35 0 1 310
Dapatkan semula baris MySql dengan nilai lajur yang sama
2023-11-10 21:53:39 0 2 331
2023-11-09 23:58:07 0 1 311
Bagaimana untuk memaksa pemasangan PHP 8.1 menggunakan Homebrew?
2023-11-09 00:02:27 0 1 262
Pengenalan Kursus:舞王回归回到梦开始的地方舞王回归,众神归位,登录即领百元豪礼!劲舞团手游新资料片《舞王回归:回到梦开始的地方》今日正式上线!由网易代理、久游研发的《劲舞团》手游诚邀各位舞王回归AU世界,回到梦开始的地方!回归福利超级加码,绝版服饰等你嬴!快登录《劲舞团》手游官网下载游戏,领取专属回归奖励吧!回归即领畅享无门槛!登录有礼,无门槛领全套永久服饰!活动期间累计登录即可免费穿走价值688元绝版服饰【嘻哈潮流】、【奶牛哞哞】!舞王新衣已就绪,就等你一键换装啦!完成任务,抽绝版服饰!回归任务带你快速熟悉AU世界,重现
2024-03-07 komen 851
Pengenalan Kursus:套索回归是一种线性回归技术,通过对模型系数进行惩罚来减少变量数量,提高模型预测能力和泛化性能。它适用于高维数据集的特征选择,并控制模型复杂度,避免过拟合。套索回归在生物学、金融、社交网络等领域有广泛应用。本文将详细介绍套索回归的原理和应用。一、基本原理套索回归是一种用于估计线性回归模型系数的方法。它通过最小化误差平方和,同时加入L1惩罚项来限制模型系数,以实现特征选择。这种方法可以在保持预测准确性的同时,识别出对目标变量影响最显著的特征。假设我们有一个数据集X,包含m个样本和n个特征。每个样本都由一个特征
2024-01-24 komen 157
Pengenalan Kursus:单变量线性回归是一种用于解决回归问题的监督学习算法。它使用直线拟合给定数据集中的数据点,并用此模型预测不在数据集中的值。单变量线性回归原理单变量线性回归的原理是利用一个自变量和一个因变量之间的关系,通过拟合一条直线来描述它们之间的关系。通过最小二乘法等方法,使得所有数据点到这条拟合直线的垂直距离的平方和最小,从而得到回归线的参数,进而预测新的数据点的因变量值。单变量线性回归的模型一般形式为y=ax+b,其中a为斜率,b为截距。通过最小二乘法,可以得到a和b的估计值,以使实际数据点与拟合直线之间的差距最小化
2024-01-22 komen 865
Pengenalan Kursus:岭回归是一种常用的线性回归方法,它在处理多重共线性问题时能够取得比普通最小二乘回归更好的结果,同时也可以用于特征选择。Python是一门强大的编程语言,使用Python进行岭回归分析非常方便。本文将通过一个实例来介绍如何使用Python进行岭回归分析。首先,我们需要导入需要的库,如下所示:importpandasaspdimportnumpyas
2023-06-10 komen 0 711
Pengenalan Kursus:Logistic回归模型是用于预测二元变量概率的分类模型。它是基于线性回归模型的,通过将线性回归的输出转换为预测概率来实现分类任务。Logistic回归模型在预测二元变量概率方面发挥着重要作用。它广泛应用于各种分类问题,如预测股票市场的涨跌、信用卡持有者是否违约等。此外,Logistic回归模型还可以用于特征选择,即选取对预测结果有显著影响的特征。另外,通过绘制ROC曲线来评估模型性能,Logistic回归模型也可以用于可视化。通过这种方式,我们可以直观地了解模型的预测能力。Logistic回归模型基于逻
2024-01-22 komen 370