Cours Élémentaire  2573

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 Avancé  1890

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 Intermédiaire  21007

Introduction au cours："Analyse de cas BootStrap Classic" Ce cours a été enregistré par Beifeng.com est basé sur HTML, CSS et JavaScript. Il est simple et flexible, ce qui accélère le développement Web. Bootstrap fournit des spécifications HTML et CSS élégantes, écrites dans le langage CSS dynamique Less. Bootstrap est très populaire depuis son lancement et a toujours été un projet open source populaire sur GitHub.

Cours Avancé  13962

Introduction au cours："Tutoriel vidéo d'analyse de bas niveau PHP" vous apportera un apprentissage et un enseignement approfondis de PHP, ainsi qu'un apprentissage approfondi de PHP grâce à l'analyse du fonctionnement de PHP.

Introduction au cours：Comment effectuer une analyse et une synthèse des sentiments en C++ ? L'analyse des sentiments est une tâche qui utilise l'analyse de texte pour déterminer les tendances émotionnelles ou les émotions. Dans les domaines du traitement du langage naturel et de l’intelligence artificielle, l’analyse des sentiments est largement utilisée dans la surveillance de l’opinion publique, l’évaluation des sentiments, les études de marché et d’autres domaines. Cet article explique comment utiliser C++ pour implémenter l'analyse et la synthèse des sentiments, et fournit des exemples de code correspondants. 1. Installez les bibliothèques dépendantes pour l'analyse des sentiments. Avant d'effectuer l'analyse des sentiments, nous devons d'abord installer les bibliothèques dépendantes pertinentes. C

2023-08-25 commentaire 0  1467

Introduction au cours：Comment effectuer une analyse des sentiments et une reconnaissance des émotions en C++ ? Introduction : À l'ère actuelle des médias sociaux et d'Internet, les gens génèrent une grande quantité de données textuelles, qui contiennent de riches couleurs émotionnelles. L'analyse des sentiments et la reconnaissance des émotions sont devenues une tâche importante, qui peut nous aider à comprendre et à analyser les émotions et les états émotionnels des gens dans différents scénarios. Cet article présentera comment implémenter l'analyse des sentiments et la reconnaissance des émotions en C++, et joindra des exemples de code pour aider les lecteurs à comprendre et à appliquer les technologies associées. 1. Contexte et définition de l'analyse des sentiments L'analyse des sentiments, également connue sous le nom de

2023-08-26 commentaire 0  733

Introduction au cours：L'analyse des sentiments, également connue sous le nom d'opinion mining, est une branche importante du traitement du langage naturel qui vise à comprendre et à identifier les émotions et les émotions dans le texte. L'analyse des sentiments est largement utilisée dans de nombreux domaines, tels que l'analyse de l'opinion publique, l'analyse de la satisfaction client, l'analyse de l'évaluation des produits, etc. Dans ce didacticiel, nous utiliserons la bibliothèque pythonNLTK pour implémenter l'analyse des sentiments et démontrerons comment mieux comprendre les émotions des utilisateurs. Tout d’abord, nous devons importer les bibliothèques nécessaires : importnltkimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltEnsuite, nous devons télécharger et charger le dictionnaire des émotions. NLTK fournit de nombreux dictionnaires de sentiments, l'un des dictionnaires couramment utilisés est

2024-02-25 commentaire 0  725

Introduction au cours：Problème de reconnaissance du niveau de sentiment dans l'analyse des sentiments, nécessitant des exemples de code spécifiques L'analyse des sentiments est une tâche importante dans le traitement du langage naturel, qui vise à la classification des sentiments et à la reconnaissance du niveau de sentiment du texte par ordinateur. La reconnaissance du niveau d’émotion est une partie importante de l’analyse des sentiments, qui peut nous aider à comprendre plus précisément les informations émotionnelles contenues dans le texte. Cet article présentera le problème de la reconnaissance du niveau d'émotion et fournira quelques exemples de code concrets. La reconnaissance du niveau de sentiment peut diviser le sentiment du texte en plusieurs niveaux, tels que négatif, neutre et positif. En identifiant les émotions dans le texte

2023-10-09 commentaire 0  1148

Introduction au cours：À l’ère de l’information d’aujourd’hui, une grande quantité de données textuelles est générée et accumulée dans notre vie quotidienne. Ces données sont riches en médias sociaux, reportages, analyses d'informations, etc. Effectuer une analyse des sentiments sur ces données textuelles pour obtenir les évaluations émotionnelles des utilisateurs sur certaines informations peut nous aider à mieux comprendre les besoins des utilisateurs, à ajuster les stratégies marketing, à améliorer la satisfaction des clients, etc. Dans cet article, nous nous concentrerons sur la technologie de mise en œuvre de l'analyse des sentiments dans un environnement C++. L'idée de base de l'analyse des sentiments est d'utiliser la technologie de traitement du langage naturel pour analyser le texte.

2023-08-22 commentaire 0  1381