课程 2857
课程介绍:课程简介:1、跨域处理、token管理、路由拦截;2、真实接口调试、API层封装;3、Echarts及分页组件二次封装;4、Vue打包优化及常见疑难问题解答。
课程 1795
课程介绍:Apipost是集API设计、API调试、API文档、自动化测试为一体的API研发协同平台,支持grpc、http、websocket、socketio、socketjs类型接口调试,支持私有化部署。在正式学习ApiPost之前, 一定要了解一些相关的概念、开发模式、专业术语。 Apipost官网:https://www.apipost.cn
课程 5521
课程介绍:(咨询微信:phpcn01)综合实战课程旨在巩固前两阶段的学习成果,达到前端和PHP核心知识点的灵活运用,实训完成自己的项目,并指导上线。 综合实战重点实战课程包含:社交电商系统后台开发、商品管理、支付/订单管理、客户管理、分销/优惠券体系设计、微信/支付宝支付全流程、阿里云/宝塔运维、项目上线运营......
课程 5172
课程介绍:(咨询微信:phpcn01)零基础开始,能解决常规业务逻辑,PHP操作MySQL增删改查,动态网站数据展示,手撸MVC框架,掌握ThinkPHP6框架基础,达到学习和灵活掌握PHP开发涉及到的各个知识点。
课程 8713
课程介绍:(咨询微信:phpcn01)php中文网第二十二期前端开发部分学习目标:1、HTML5/CSS3;2、JavaScript/ES6;3、Node基础;4、Vue3基础与进阶;5、移动商城/网站后台首页布局;6、选项卡/轮播图/购物车自动计算......
2023-10-31 13:42:49 0 1 291
为什么高度 100% 在没有 DOCTYPE 声明的情况下起作用?
2023-10-26 10:39:42 1 2 209
2023-10-25 11:41:44 0 1 238
解释:理解 mod_rewrite、URL 重写和创建'漂亮的链接”
2023-10-20 15:47:10 0 2 323
给定从a到z的任何字符,使用PHP获取字母表中下一个字母的最有效方法是什么?
2023-10-19 20:50:36 0 2 207
课程介绍: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 评论 0 1796
课程介绍: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 评论 0 1178
课程介绍: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 评论 0 565
课程介绍: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 评论 0 542
课程介绍: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 评论 0 971