Kurs Grundschule  2573

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 Fortschrittlich  1890

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 Dazwischenliegend  21007

Kurseinführung：„BootStrap Classic Case Analysis“ Dieser Kurs wurde von Beifeng.com aufgezeichnet und basiert auf HTML, CSS und JavaScript. Er ist einfach und flexibel und beschleunigt die Webentwicklung. Bootstrap stellt elegante HTML- und CSS-Spezifikationen bereit, die in der dynamischen CSS-Sprache Less geschrieben sind. Bootstrap erfreut sich seit seiner Einführung großer Beliebtheit und war schon immer ein beliebtes Open-Source-Projekt auf GitHub.

Kurs Fortschrittlich  13962

Kurseinführung：Mit dem „Video-Tutorial zur PHP-Low-Level-Analyse“ können Sie PHP gründlich erlernen und lehren und PHP durch die Analyse des PHP-Betriebs eingehend erlernen.

Kurseinführung：Wie führt man eine Stimmungsanalyse und Stimmungssynthese in C++ durch? Die Stimmungsanalyse ist eine Aufgabe, bei der mithilfe der Textanalyse emotionale Tendenzen oder Emotionen ermittelt werden. In den Bereichen Verarbeitung natürlicher Sprache und künstliche Intelligenz wird die Stimmungsanalyse häufig in der öffentlichen Meinungsbeobachtung, Stimmungsbewertung, Marktforschung und anderen Bereichen eingesetzt. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit C++ die Stimmungsanalyse und Stimmungssynthese implementieren und entsprechende Codebeispiele bereitstellen. 1. Installieren Sie abhängige Bibliotheken für die Stimmungsanalyse. Bevor wir eine Stimmungsanalyse durchführen, müssen wir zunächst die relevanten abhängigen Bibliotheken installieren. C

2023-08-25 Kommentar 0  1467

Kurseinführung：Wie führt man eine Stimmungsanalyse und Emotionserkennung in C++ durch? Einleitung: Im heutigen Zeitalter der sozialen Medien und des Internets generieren die Menschen große Mengen an Textdaten, die reiche emotionale Farben enthalten. Stimmungsanalyse und Emotionserkennung sind zu einer wichtigen Aufgabe geworden, die uns helfen kann, die Emotionen und emotionalen Zustände von Menschen in verschiedenen Szenarien zu verstehen und zu analysieren. In diesem Artikel wird die Implementierung von Sentimentanalyse und Emotionserkennung in C++ vorgestellt und Codebeispiele angehängt, um den Lesern das Verständnis und die Anwendung verwandter Technologien zu erleichtern. 1. Hintergrund und Definition der Sentiment-Analyse Sentiment-Analyse, auch bekannt als

2023-08-26 Kommentar 0  733

Kurseinführung：Die Stimmungsanalyse, auch Opinion Mining genannt, ist ein wichtiger Zweig der Verarbeitung natürlicher Sprache, der darauf abzielt, Emotionen und Gefühle in Texten zu verstehen und zu identifizieren. Die Stimmungsanalyse wird in vielen Bereichen häufig eingesetzt, beispielsweise bei der Analyse der öffentlichen Meinung, der Kundenzufriedenheitsanalyse, der Produktbewertungsanalyse usw. In diesem Tutorial verwenden wir die PythonNLTK-Bibliothek, um eine Stimmungsanalyse zu implementieren und zu zeigen, wie wir Einblicke in die Emotionen der Benutzer gewinnen. Zuerst müssen wir die notwendigen Bibliotheken importieren: importnltkimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltAls nächstes müssen wir das Emotionswörterbuch herunterladen und laden. NLTK bietet viele Stimmungswörterbücher, eines der am häufigsten verwendeten Wörterbücher ist

2024-02-25 Kommentar 0  725

Kurseinführung：Problem der Sentiment-Level-Erkennung bei der Sentiment-Analyse, für das spezifische Codebeispiele erforderlich sind. Die Sentiment-Analyse ist eine wichtige Aufgabe in der Verarbeitung natürlicher Sprache, die auf die Sentiment-Klassifizierung und Sentiment-Level-Erkennung von Text durch den Computer abzielt. Die Erkennung der Emotionsebene ist ein wichtiger Teil der Stimmungsanalyse, die uns helfen kann, die emotionalen Informationen im Text genauer zu verstehen. In diesem Artikel wird das Problem der Emotionsebenenerkennung vorgestellt und einige konkrete Codebeispiele bereitgestellt. Die Erkennung der Stimmungsebene kann die Stimmung eines Textes in mehrere Ebenen unterteilen, z. B. negativ, neutral und positiv. Durch die Identifizierung von Emotionen im Text

2023-10-09 Kommentar 0  1148

Kurseinführung：Im heutigen Informationszeitalter werden in unserem täglichen Leben große Mengen an Textdaten generiert und angesammelt. Diese Daten sind reich an sozialen Medien, Nachrichtenberichten, Informationsrezensionen und mehr. Die Durchführung einer Stimmungsanalyse dieser Textdaten, um die emotionale Bewertung bestimmter Informationen durch Benutzer zu erhalten, kann uns dabei helfen, die Benutzerbedürfnisse besser zu verstehen, Marketingstrategien anzupassen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern usw. In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf die Technologie zur Implementierung einer Stimmungsanalyse in einer C++-Umgebung. Die Grundidee der Stimmungsanalyse besteht darin, die Technologie der Verarbeitung natürlicher Sprache zur Textanalyse zu verwenden.

2023-08-22 Kommentar 0  1381