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Apple の最新リリースの iOS18、iPadOS18、および macOS Sequoia システムでは、さまざまな理由で紛失または破損した写真やビデオをユーザーが簡単に回復できるように設計された重要な機能が写真アプリケーションに追加されました。この新機能では、写真アプリのツール セクションに「Recovered」というアルバムが導入され、ユーザーがデバイス上に写真ライブラリに含まれていない写真やビデオがある場合に自動的に表示されます。 「Recovered」アルバムの登場により、データベースの破損、カメラ アプリケーションが写真ライブラリに正しく保存されない、または写真ライブラリを管理するサードパーティ アプリケーションによって失われた写真やビデオに対する解決策が提供されます。ユーザーはいくつかの簡単な手順を実行するだけで済みます

MySQLi を使用して PHP でデータベース接続を確立する方法: MySQLi 拡張機能を含める (require_once) 接続関数を作成する (functionconnect_to_db) 接続関数を呼び出す ($conn=connect_to_db()) クエリを実行する ($result=$conn->query()) 閉じる接続 ( $conn->close())

PHP でデータベース接続エラーを処理するには、次の手順を使用できます。 mysqli_connect_errno() を使用してエラー コードを取得します。 mysqli_connect_error() を使用してエラー メッセージを取得します。これらのエラー メッセージをキャプチャしてログに記録することで、データベース接続の問題を簡単に特定して解決でき、アプリケーションをスムーズに実行できるようになります。

Golang でデータベース コールバック関数を使用すると、次のことを実現できます。 指定されたデータベース操作が完了した後にカスタム コードを実行します。追加のコードを記述せずに、個別の関数を通じてカスタム動作を追加します。コールバック関数は、挿入、更新、削除、クエリ操作に使用できます。コールバック関数を使用するには、sql.Exec、sql.QueryRow、または sql.Query 関数を使用する必要があります。

光を使用してニューラル ネットワークをトレーニングした清華大学の研究結果が、最近 Nature 誌に掲載されました。逆伝播アルゴリズムを適用できない場合はどうすればよいですか?彼らは、物理的な光学システムでトレーニング プロセスを直接実行する完全順方向モード (FFM) トレーニング方法を提案し、従来のデジタル コンピューター シミュレーションの制限を克服しました。簡単に言うと、これまでは物理システムを詳細にモデル化し、それらのモデルをコンピューター上でシミュレートしてネットワークをトレーニングする必要がありました。 FFM 手法ではモデリング プロセスが不要になり、システムが学習と最適化に実験データを直接使用できるようになります。これは、トレーニングで各層を後ろから前にチェックする (バックプロパゲーション) 必要がなくなり、ネットワークのパラメーターを前から後ろに直接更新できることも意味します。パズルのように例えると、バックプロパゲーションです。

GoWebSocket をデータベースと統合する方法: データベース接続をセットアップする: データベースに接続するには、database/sql パッケージを使用します。 WebSocket メッセージをデータベースに保存する: INSERT ステートメントを使用して、メッセージをデータベースに挿入します。データベースから WebSocket メッセージを取得する: データベースからメッセージを取得するには、SELECT ステートメントを使用します。

JSON データは、gjson ライブラリまたは json.Unmarshal 関数を使用して MySQL データベースに保存できます。 gjson ライブラリは、JSON フィールドを解析するための便利なメソッドを提供します。json.Unmarshal 関数には、JSON データをアンマーシャリングするためのターゲット型ポインターが必要です。どちらの方法でも、SQL ステートメントを準備し、データをデータベースに永続化するために挿入操作を実行する必要があります。

Java フレームワークでのマイクロサービス アーキテクチャの監視とアラート マイクロサービス アーキテクチャでは、システムの健全性と信頼性の高い動作を確保するために監視とアラートが重要です。この記事では、Java フレームワークを使用してマイクロサービス アーキテクチャの監視と警報を実装する方法を紹介します。実際のケース: SpringBoot+Prometheus+Alertmanager1 を使用します。Prometheus@ConfigurationpublicclassPrometheusConfig{@BeanpublicSpringBootMetricsCollectorspringBootMetric を統合します。
