Kurs Grundschule  2518

Kurseinführung：Wenn Sie Fragen haben, fügen Sie WeChat hinzu: Le-studyg; dieser Kurs ist ein Kurs zur Swoole-Erweiterung, der darauf abzielt, das Swoole-Multiprozessmodell und seine Implementierungsprinzipien eingehend zu untersuchen. Durch diesen Kurs werden die Lernenden die Konzepte, Prinzipien und Anwendungen des Multiprozessmodells im Swoole-Framework verstehen. Der Kursinhalt deckt die Grundkonzepte des Swoole-Mehrprozessmodells, der Kommunikation zwischen Prozessen, des Prozessmanagements, des Prozesspools usw. ab und hilft den Lernenden, die technischen Punkte der Swoole-Mehrprozessprogrammierung umfassend zu beherrschen, um sie besser anwenden zu können tatsächliche Projekte. Durch das Studium dieses Kurses werden die Studierenden in der Lage sein, ein tieferes Verständnis des Swoole-Multiprozessmodells zu erlangen und die Entwicklung leistungsstarker Netzwerkanwendungen mit hoher Parallelität umfassend zu unterstützen.

Kurs Grundschule  6505

Kurseinführung：uni-app ist ein Framework, das Vue.js verwendet, um alle Front-End-Anwendungen zu entwickeln. Entwickler schreiben eine Reihe von Codes, die auf iOS, Android, Web (responsiv) und verschiedenen kleinen Programmen (WeChat/Alipay/Baidu/) veröffentlicht werden können. Toutiao/ QQ/DingTalk/Taobao), Quick App und andere Plattformen. Der grundlegende Einführungskurs von Uni-App ermöglicht es unerfahrenen Uni-App-Entwicklern, sich schnell mit dem Uni-App-Framework vertraut zu machen und es zu verwenden, um einfache Cross-End-Anwendungen zu entwickeln~

Kurs Fortschrittlich  1846

Kurseinführung：Die Analyse des Django DRF-Quellcodes umfasst: 1 Front-End- und Back-End-Trennmodus 2 erholsame Schnittstellenspezifikation 3 Einfache Anwendungen von CBV 4 Objektorientierte und Reflexionsergänzung 5 CBV-Quellcode-Analyse 6 CBV-Quellcode-Analyse 2 7 APIView-Quellcode-Analyse 8 Serialisierung und Deserialisierung von DRF 9 Ergänzende Informationen zum Einsatz von Serialisierern 10 Serializer-Speichervorgang 11 Schnittstellenimplementierung basierend auf APIView 12 Die Speichermethode schließt die Aktualisierung der Daten ab 13 ModelSerializer 14GenericAPIView 15GenericAPIView(2) 16-minütiger gemischter Unterricht 17 Neukapselung gemischter Minin-Klassen 18ViewSet 19 ModelViewSet 20 Routing-Komponenten

Kurs Grundschule  3522

Kurseinführung：TypeScript erweitert die Syntax von JavaScript, sodass jedes vorhandene JavaScript-Programm in einer TypeScript-Umgebung ausgeführt werden kann. TypeScript ist für die Entwicklung umfangreicher Anwendungen konzipiert und kann zu JavaScript kompiliert werden.

Kurs Fortschrittlich  13094

Kurseinführung：„Linux Load Balancing Video Tutorial“ stellt hauptsächlich vor, was Lastausgleich ist, Nginx_upsteam, Ngnix+keepalived, check_nginx_port-Skript, LVS-Einführung und -Praxis usw.

Kurseinführung：分词算法:分词算法 php 一元分词算法：复制代码 代码如下:/** * 一元分词算法 * UTF8编码下一个字符如果首字符ASCII码不大于192则只占1个字节 * 如果首字符ASCII码大于192小于224则占用2个字节，否则占用3个字节 * 一元分词需要在mysql的my.ini文件中增加 ft_min_word_len=1 * 可以使用mysql查询语句 show variables like '%ft%' 查看mysql全文搜索

2016-07-29 Kommentar 0  1111

Kurseinführung：Analyse der zugrunde liegenden Technologie von Python: Für die Implementierung von Wortsegmentierung und Wortartkennzeichnung sind spezifische Codebeispiele erforderlich. Bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) sind Wortsegmentierung und Wortartkennzeichnung eine sehr wichtige Aufgabe. Bei der Wortsegmentierung wird eine kontinuierliche Textsequenz in einzelne Wörter unterteilt, während beim Wortart-Tagging die Wortart im Text für jedes Wort bestimmt wird, z. B. Substantive, Verben, Adjektive usw. In diesem Artikel wird anhand spezifischer Codebeispiele erläutert, wie die zugrunde liegende Technologie von Python zur Implementierung von Wortsegmentierung und Wortartkennzeichnung verwendet werden kann. WordSegmentat

2023-11-08 Kommentar 0  1065

Kurseinführung：Die Ziele dieses Artikels sind zwei: 1. Lernen Sie, die 11 wichtigsten Open-Source-Wortsegmentierer für Java zu verwenden. 2. Analysieren Sie die Wortsegmentierungseffekte der 11 wichtigsten Open-Source-Wortsegmentierer für Java 11 große Java-Open-Source-Wortsegmentierer und der Vergleichscode der Wortsegmentierungsergebnisse. Welcher davon eine bessere Wirkung hat, müssen die Benutzer anhand ihrer eigenen Anwendungsszenarien selbst beurteilen. 11 wichtige Java-Open-Source-Wortsegmentierer. Verschiedene Wortsegmentierer haben unterschiedliche Verwendungen und unterschiedliche definierte Schnittstellen. Definieren wir zunächst eine einheitliche Schnittstelle: /** * Holen Sie sich alle Wortsegmentierungsergebnisse des Textes und vergleichen Sie die Ergebnisse verschiedener Wortsegmentierer* @ Autor Yang Shangchuan..

2017-03-22 Kommentar 0  2168

Kurseinführung：Die Suchmaschine erstellt eine Indexbibliothek, teilt den Text auf der Seite auf und fügt die geteilten Wörter dann einzeln in die Indexbibliothek ein. Diese Technologie wird als Wortsegmentierung bezeichnet.

2019-05-25 Kommentar 0  3417

Kurseinführung： RMM分词算法类

2016-07-25 Kommentar 0  983