Kurs Grundschule 50474
Kurseinführung：Python ist reine freie Software. Der Quellcode und der Interpreter CPython folgen der GPL-Vereinbarung (GNU General Public License). Die Syntax ist prägnant und klar und eines ihrer Merkmale ist die erzwungene Verwendung von Leerzeichen zum Einrücken von Anweisungen. Verfügt über eine reichhaltige und leistungsstarke Bibliothek. Sie wird oft als Klebesprache bezeichnet, die verschiedene Module, die in anderen Sprachen (insbesondere C/C++) erstellt wurden, problemlos miteinander verbinden kann.
Kurs Grundschule 447303
Kurseinführung：Freunde sind herzlich willkommen, sich dem PHP-Selbststudium anzuschließen. Die PHP-Sprache ist eine allgemeine Open-Source-Skriptsprache, die leicht zu erlernen und leicht zu verwenden ist Verständnis von PHP und Fähigkeit, einfache Aufgaben mit dieser Sprache auszuführen.
Künstliche Intelligenz – Python, maschinelles Lernen, medizinische Daten, wie man lernt
2017-06-12 09:25:45 0 1 1063
2018-08-05 22:03:05 0 1 1466
2018-06-07 17:28:01 0 1 1410
2020-04-03 18:59:02 0 1 2185
Es gibt einige Tutorials zur PHP-Lernroute. Bitte helfen Sie mir und geben Sie mir eine Route.
2017-09-20 15:38:22 0 1 1499
Kurseinführung：:In diesem Artikel werden hauptsächlich die Studiennotizen zum ThinkPHP3.2-Entwicklungshandbuch vorgestellt. Studenten, die sich für PHP-Tutorials interessieren, können darauf zurückgreifen.
2016-08-08 Kommentar 0 962
Kurseinführung：php正则表达式学习手册(1/5)。php教程的正则表达式完全手册 前言 正则表达式是烦琐的，但是强大的，学会之后的应用会让你除了提高效率外，会给你带来绝对的成就感
2016-07-13 Kommentar 0 903
Kurseinführung：Java- und Scala-Sprachen werden häufig beim maschinellen Lernen verwendet. In diesem Artikel werden die folgenden Java- und Scala-Frameworks vorgestellt: Java: Weka (Bereitstellung von Algorithmen und Tools für maschinelles Lernen), H2O (verteilte In-Memory-Plattform für maschinelles Lernen) Scala: SparkMLlib (Teil der verteilten Computerbibliothek, Bereitstellung von Algorithmen für maschinelles Lernen), MLpipe (End-to-End-Pipeline-Bibliotheken) Diese Frameworks vereinfachen die Modellerstellung für maschinelles Lernen, verbessern die Trainingseffizienz, ermöglichen Skalierbarkeit und Produktionsbereitstellung. Die Wahl des richtigen Frameworks hängt von den Projektanforderungen sowie der Größe und Komplexität der Anwendung ab.
2024-05-31 Kommentar 0 973
