課程 2448
課程介紹:如有問題加微信:Le-studyg;在課程中,我們將首先了解PHP語言的背景和特點,以及PHP解釋器的作用和工作原理。接著,我們將詳細解析PHP解譯器的核心元件,如詞法分析、語法分析、虛擬機器等,並深入了解其內部實作機制。 此外,課程還將介紹如何使用C語言編寫PHP解釋器的各個模組,包括詞法分析器、語法分析器、虛擬機器等。學生將透過實踐項目,親手實作一個簡單的PHP解釋器,加深對PHP解釋器原始碼的理解。 透過本課程的學習,學生將能夠深入理解PHP解釋器的工作原理和內部實現機制,並掌握使用C語言編寫PHP解釋器的方法和技巧。同時,學生也將培養分析和解決問題的能力,提升程式設計技能和專案實踐能力。 無論是對PHP語言感興趣的初學者,或是希望深入了解PHP解譯器內部機制的開發者,本課程都將為你提供寶貴的經驗和啟示。讓我們一起探索PHP解譯器的奧秘,開啟程式設計之旅!
課程 2857
課程介紹:課程簡介:1、跨域處理、token管理、路由攔截;2、真實介面調試、API層封裝;3、Echarts及分頁元件二次封裝;4、Vue打包優化及常見疑難問題解答。
課程 1795
課程介紹:Apipost是集API設計、API調試、API文件、自動化測試為一體的API研發協同平台,支援grpc、http、websocket、socketio、socketjs類型介面調試,支援私有化部署。在正式學習ApiPost之前, 一定要了解一些相關的概念、發展模式、專業術語。 Apipost官網:https://www.apipost.cn
課程 5521
課程介紹:(諮詢微信:phpcn01)綜合實戰課程旨在鞏固前兩階段的學習成果,達到前端和PHP核心知識點的靈活運用,實踐完成自己的項目,並指導上線。 綜合實戰重點實戰課程包含:社交電商系統後台開發、商品管理、支付/訂單管理、客戶管理、分銷/優惠券體系設計、微信/支付寶支付全流程、阿里雲/寶塔運維、專案上線運營. .....
課程 5172
課程介紹:(諮詢微信:phpcn01)零基礎開始,能解決常規業務邏輯,PHP操作MySQL增刪改查,動態網站資料展示,手擼MVC框架,掌握ThinkPHP6框架基礎,達到學習與靈活掌握PHP開發涉及到的各個知識點。
2023-11-10 16:59:01 0 1 311
2023-11-10 10:51:51 0 2 172
無法使用 3 個可能的身份驗證器透過使用者名稱「phptest01072003@gmail.com」在 SMTP 伺服器上進行身份驗證
2023-11-09 23:58:07 0 1 311
2023-11-09 15:34:23 0 1 233
課程介紹:模型可解釋性是指人們能夠理解機器學習模型的決策規則和預測結果的程度。它涉及到理解模型的決策過程和模型如何根據輸入資料進行預測或分類。在機器學習領域,模型可解釋性是一個重要的主題,因為它有助於人們了解模型的限制、不確定性和潛在偏差,從而增強模型的信任度和可靠性。透過理解模型的決策規則,人們可以更好地評估模型在不同情境下的表現,並做出相應的決策。此外,模型可解釋性還可以幫助人們發現模型中的錯誤或偏見,並提供改進模型的方向。因此,提高模型的可解釋性對於機器學習的應用和發展都具有重要意義。以下介紹幾種
2024-01-22 評論 0 580
課程介紹:如何使用PHP建構模型解釋與可解釋性分析引言:在機器學習與資料科學領域,建構精確的模型只是邁出的第一步。了解模型的解釋性以及如何解釋模型的結果對於保證模型的可靠性和可解釋性至關重要。在本文中,我們將探討如何使用PHP來建構模型,並對模型的解釋性進行分析。一、模型建置在開始之前,我們需要確保已經安裝了PHP和相關的庫。在使用PHP建構模型之前,我們需要確定所使
2023-07-31 評論 0 868
課程介紹: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 評論 0 254
課程介紹:機器學習模型的可解釋性問題,需要具體程式碼範例隨著機器學習和深度學習的快速發展,越來越多的應用場景中使用的是黑盒模型,如深度神經網路和支援向量機等。這些模型在解決各種問題時具有很強的預測性能,但其內部的決策過程卻很難被解釋和理解。這引發了機器學習模型的可解釋性問題。機器學習模型的可解釋性是指能夠清晰、直觀地解釋模型的決策依據和推理過程。在某些應用場景中,我們不
2023-10-10 評論 0 484
課程介紹:Go語言因其高速、並發和記憶體安全特性,在建構機器學習可解釋性工具方面極具優勢。在實戰案例中,使用Go建構了LIME解釋器,可解釋局部模型預測,優點包括高效能、記憶體安全和易於使用。
2024-05-08 評論 0 396