Cours Élémentaire  2518

Introduction au cours：Si vous avez des questions, ajoutez WeChat : Le-studyg ; ce cours est un cours pour l'extension Swoole, visant à explorer en profondeur le modèle multi-processus Swoole et ses principes de mise en œuvre. Grâce à ce cours, les apprenants comprendront les concepts, principes et applications du modèle multi-processus dans le cadre Swoole. Le contenu du cours couvre les concepts de base du modèle multi-processus Swoole, de la communication inter-processus, de la gestion des processus, des pools de processus, etc., aidant les apprenants à maîtriser de manière globale les points techniques de la programmation multi-processus Swoole, afin de mieux l'appliquer à des projets concrets. Grâce à l'étude de ce cours, les étudiants seront en mesure d'avoir une compréhension plus approfondie du modèle multi-processus Swoole et de fournir un soutien solide au développement d'applications réseau hautes performances et à haute concurrence.

Cours Élémentaire  6505

Introduction au cours：uni-app est un framework qui utilise Vue.js pour développer toutes les applications frontales. Les développeurs écrivent un ensemble de codes qui peuvent être publiés sur iOS, Android, Web (responsive) et divers petits programmes (WeChat/Alipay/Baidu/). Toutiao/ QQ/DingTalk/Taobao), Quick App et autres plateformes. Le cours d'introduction de base uni-app permet aux développeurs uni-app novices de se familiariser rapidement avec le framework uni-app et de l'utiliser pour développer des applications cross-end simples ~

Cours Avancé  1846

Introduction au cours：L'analyse du code source de Django DRF comprend : 1 mode de séparation front-end et back-end 2 spécifications d'interface reposantes 3 applications simples du CBV 4 Supplément orienté objet et réflexion 5 Analyse du code source CBV 6 Analyse du code source CBV 2 7 Analyse du code source APIView 8 Sérialisation et désérialisation de DRF 9 Informations complémentaires sur l'utilisation des sérialiseurs 10 Opération de sauvegarde du sérialiseur 11 Implémentation de l'interface basée sur APIView 12 La méthode de sauvegarde termine la mise à jour des données 13 ModèleSérialiseur 14Affichage API générique 15GénériqueAPIView(2) 16 min de cours mixte 17 Ré-encapsulation des classes mixtes Minin 18ViewSet 19 ModèleViewSet 20 composants de routage

Cours Élémentaire  3522

Introduction au cours：TypeScript étend la syntaxe de JavaScript afin que tout programme JavaScript existant puisse s'exécuter dans un environnement TypeScript. TypeScript est conçu pour le développement d'applications à grande échelle et peut être compilé en JavaScript.

Cours Avancé  13095

Introduction au cours："Tutoriel vidéo sur l'équilibrage de charge Linux" présente principalement ce qu'est l'équilibrage de charge, Nginx_upsteam, Ngnix+keepalived, le script check_nginx_port, l'introduction et la pratique de LVS, etc.

Introduction au cours：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 commentaire 0  1111

Introduction au cours：Analyse de la technologie sous-jacente de Python : comment implémenter la segmentation de mots et le balisage de parties de discours, des exemples de code spécifiques sont nécessaires. Dans le traitement du langage naturel (NLP), la segmentation de mots et le balisage de parties de discours sont une tâche très importante. La segmentation des mots est le processus de division d'une séquence de texte continue en mots individuels, tandis que le marquage des parties du discours détermine la partie du discours dans le texte pour chaque mot, comme les noms, les verbes, les adjectifs, etc. Cet article explique comment utiliser la technologie sous-jacente de Python pour implémenter la segmentation des mots et le balisage de parties du discours, avec des exemples de code spécifiques. MotSegmentat

2023-11-08 commentaire 0  1065

Introduction au cours：Les objectifs de cet article sont doubles : 1. Apprendre à utiliser les 11 principaux segmenteurs de mots chinois open source Java. 2. Analyser de manière comparative les effets de segmentation de mots des 11 principaux segmenteurs de mots chinois open source Java. Cet article donne les méthodes d'utilisation des mots chinois. 11 principaux segmenteurs de mots chinois open source Java et le code de comparaison des résultats de segmentation de mots, quant à savoir lequel a le meilleur effet, c'est aux utilisateurs de juger par eux-mêmes en fonction de leurs propres scénarios d'application. 11 principaux segmenteurs de mots chinois open source Java. Différents segmenteurs de mots ont des utilisations différentes et des interfaces définies différentes. Définissons d'abord une interface unifiée : /** * Obtenez tous les résultats de segmentation de mots du texte et comparez les résultats des différents segmenteurs de mots* @ author. Yang Shangchuan..

2017-03-22 commentaire 0  2168

Introduction au cours：Le moteur de recherche crée une bibliothèque d'index, divise le texte sur la page, puis place les mots divisés un par un dans la bibliothèque d'index. Cette technologie est appelée segmentation de mots ; cette technologie des moteurs de recherche est appelée technologie de segmentation de mots.

2019-05-25 commentaire 0  3417

Introduction au cours： RMM分词算法类

2016-07-25 commentaire 0  983