Course 2857
Course Introduction:Course introduction: 1. Cross-domain processing, token management, route interception; 2. Real interface debugging, API layer encapsulation; 3. Secondary encapsulation of Echarts and paging components; 4. Vue packaging optimization and answers to common problems.
Course 1795
Course Introduction:Apipost is an API R&D collaboration platform that integrates API design, API debugging, API documentation, and automated testing. It supports grpc, http, websocket, socketio, and socketjs type interface debugging, and supports privatized deployment. Before formally learning ApiPost, you must understand some related concepts, development models, and professional terminology. Apipost official website: https://www.apipost.cn
Course 5521
Course Introduction:(Consult WeChat: phpcn01) The comprehensive practical course aims to consolidate the learning results of the first two stages, achieve flexible application of front-end and PHP core knowledge points, complete your own projects through practical training, and provide guidance on online implementation. Comprehensive practical key practical courses include: social e-commerce system backend development, product management, payment/order management, customer management, distribution/coupon system design, the entire WeChat/Alipay payment process, Alibaba Cloud/Pagoda operation and maintenance, and project online operation. .....
Course 5172
Course Introduction:(Consult WeChat: phpcn01) Starting from scratch, you can solve conventional business logic, operate MySQL with PHP to add, delete, modify, and query, display dynamic website data, master the MVC framework, master the basics of the ThinkPHP6 framework, and learn and flexibly master all knowledge involved in PHP development. point.
Course 8713
Course Introduction:(Consult WeChat: phpcn01) The learning objectives of the front-end development part of the 22nd issue of PHP Chinese website: 1. HTML5/CSS3; 2. JavaScript/ES6; 3. Node basics; 4. Vue3 basics and advanced; 5. Mobile mall/ Website background homepage layout; 6. Automatic calculation of tabs/carousels/shopping carts...
When using EF Core to query MySQL in C#, the primary key column name is incorrect
2023-08-17 13:45:14 0 1 313
比如学习强国其中的一个页面是这样的右键查看源码是这样的F12后查看可以显示出正常网页源码请问这是使用了哪种方法请问该这种方法应该如何使用求教 十分感谢
2023-03-20 11:29:18 0 1 308
2020-03-17 19:38:33 0 0 1045
Some experiences and suggestions on Java
2019-12-05 15:41:15 0 0 899
Course Introduction:C++框架在人工智能领域的应用赋能算法与机器学习模型,优势包括:高效性,适合需要快速执行的AI应用;低级内存控制,用于优化内存密集型AI任务;丰富的库和工具,专门用于AI开发。
2024-07-01 comment 0 330
Course Introduction:图片一、结论写在前面偏好学习算法(Preferencelearningalgorithms)如RLHF和DPO)常用于引导大型语言模型(LLMs)生成更符合人类偏好的内容。论文探讨了传统观点,即偏好学习训练模型通过排序准确性来赋予更偏好的输出比不太偏好的输出更高的似然性。论文的工作凸显了偏好学习与排序准确性之间显著但关系微弱。尽管学习目标理论上促
2024-06-05 comment 0 854
Course Introduction:特征选择是构建机器学习模型过程中的关键步骤。为模型和我们想要完成的任务选择好的特征,可以提高性能。如果我们处理的是高维数据集,那么选择特征就显得尤为重要。它使模型能够更快更好地学习。我们的想法是找到最优数量的特征和最有意义的特征。在本文中,我们将介绍并实现一种新的通过强化学习策略的特征选择。我们先讨论强化学习,尤其是马尔可夫决策过程。它是数据科学领域的一种非常新的方法,尤其适用于特征选择。然后介绍它的实现以及如何安装和使用python库(FSRLearning)。最后再使用一个简单的示例来演示这一过程。强
2024-05-30 comment 842
Course Introduction:1.线性回归线性回归是用于预测建模的最简单且使用最广泛的机器学习算法之一。它是一种监督学习算法,用于根据一个或多个自变量预测因变量的值。定义线性回归的核心是根据观察到的数据拟合线性模型。线性模型由以下方程表示:其中是因变量(我们想要预测的变量)是自变量(我们用来进行预测的变量)是直线的斜率是y轴截距(直线与y轴的交点)线性回归算法涉及查找到通过数据点的最佳拟合线。这通常是通过最小化观测值和预测值之间的平方差来完成的。评估指标均方误差(MSE):测量误差平方的平均值。值越低越好。R平方:表示可以根据自变量预
2024-05-30 comment 670
Course Introduction:算法选择注意事项为任务选择正确的机器学习算法涉及多种因素,每个因素都会对最终决策产生重大影响。以下是决策过程中需要牢记的几个方面:1.数据集的大小和质量:机器学习算法对输入数据的要求各不相同。某些算法适用于小型数据集,而其他算法适用于大型数据集。此外,数据的准确性、完整性和代表性也1.数据集特征数据集的特征对于算法的选择至关重要。数据集的大小、包含的数据元素的类型、数据是结构化的还是非结构化的等因素都是关键因素。想象一下将结构化数据的算法应用于非结构化数据问题。你可能不会走得太远!大型数据集需要
2024-05-23 comment 0 672