最もホットなインターネット技術 PHP を学び、高収入の IT 職への夢を実現しましょう!
一
世界で最も注目されているインターネット技術 PHP:
現在、インターネットの普及に伴い、ますます多くの人々が日常のニーズをオンラインで満たしており、インターネット時代が完全に到来しており、大手インターネット企業でも人材の需要が高まっています。現在、世界中の 5,000 万のインターネット Web サイトのうち、世界のインターネット Web サイトの 60% が PHP テクノロジーを使用しており、国内のインターネット Web サイトの 80% が PHP を使用して開発されています。 394 の AlexaTop500 の中国 Web サイトが PHP テクノロジーを使用: AlexaTop500 の中国 Web サイトのランキングによると、394 の Web サイトが PHP テクノロジーを使用しており、特に大手 Web サイトが集まる北京では、ほとんどどこでも PHP が使用されています。 PHP 人材の需要と供給の比率は 1:40 に達しています: 現在、中国では PHP 人材の需要と供給の比率は 1:40 に達しており、PHP はハイエンドとなっています。才能は特に不足しています。
二
世界最大のウェブサイトは PHP を使用しています
捜狐、テンセント、フェイスブック、タオバオ、その他の大規模ウェブサイトは PHP テクノロジーを使用しています。
三
最も簡単な言葉でもっとお金を稼ぎましょう:北京を見ると、PHP エンジニアの平均給与は 5069 元です
採用手当と採用条件の配分では、4000 から 5999 の給与が最も多くを占めています、34 % に達します
その中でも、PHP エリートの給与は Java エンジニアの給与よりも優れています!
4 つ
最もユーザーフレンドリーなコース構成:
オンサイトの実際のクラスの無料トライアル、IT バックボーン教師による実際のプロジェクトの指導、体験後にサインアップして、自分で選択するチャンスを与えてください!
PHP 基本クラス:
このコースは、ソフトウェア プログラミングの基礎や Web デザインの経験がなく、基本から始めたい PHP 開発愛好家に適しています。このコースは、HTML、CSS、JavaScript などの Web サイト開発に必要な基礎知識を養うことに重点を置いています。また、学生が Apache サーバーのセットアップ、MySQL データベース、および PHP プログラミングの基礎をすぐに開始できるようにし、将来の詳細な学習のための強固な基盤を築きます。 PHP就職コースの勉強。
php就職クラス:
このコースは、Web デザインと開発の一定の基礎を持っている人、または PHP の書籍やビデオ資料をいくつか独学で学習し、さらに自分自身を向上させて PHP Web サイト開発を目指す人に適しています。エンジニア。このコースは、HTML、CSS、XML、JavaScript、Ajax、Jquery、Mysql データベース、LAMP (Linux、Apache、MySQL、PHP) 開発技術を習得する実践的および理論的なエンジニアの育成に焦点を当て、大規模ポータルで使用される SEO の説明に重点を置いています。最適化、インターネット セキュリティ、MySQL インデックスの最適化、クエリの最適化とストレージの最適化、PHP キャッシュの最適化、ページの静的化、SSI、サーバー クラスター、その他多くの一般的なインターネット テクノロジ。このコースでの複数の実際のプロジェクトのトレーニングを通じて、学生はインターネット システム アーキテクチャの設計アイデア、キャッシュ システムの設計、Web サイトの負荷分散、システム パフォーマンスのチューニングなどの高度なインターネット テクノロジを習得することもできます。卒業後はインターネットシステムの開発経験を2年程度積ませます。詳細については、リンクをクリックしてください??http://cd.itcast.cn?140609ls

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StableDiffusion3 の論文がついに登場しました!このモデルは2週間前にリリースされ、Soraと同じDiT(DiffusionTransformer)アーキテクチャを採用しており、リリースされると大きな話題を呼びました。前バージョンと比較して、StableDiffusion3で生成される画像の品質が大幅に向上し、マルチテーマプロンプトに対応したほか、テキスト書き込み効果も向上し、文字化けが発生しなくなりました。 StabilityAI は、StableDiffusion3 はパラメータ サイズが 800M から 8B までの一連のモデルであると指摘しました。このパラメーター範囲は、モデルを多くのポータブル デバイス上で直接実行できることを意味し、AI の使用を大幅に削減します。

自動運転では軌道予測が重要な役割を果たしており、自動運転軌道予測とは、車両の走行過程におけるさまざまなデータを分析し、将来の車両の走行軌跡を予測することを指します。自動運転のコアモジュールとして、軌道予測の品質は下流の計画制御にとって非常に重要です。軌道予測タスクには豊富な技術スタックがあり、自動運転の動的/静的知覚、高精度地図、車線境界線、ニューラル ネットワーク アーキテクチャ (CNN&GNN&Transformer) スキルなどに精通している必要があります。始めるのは非常に困難です。多くのファンは、できるだけ早く軌道予測を始めて、落とし穴を避けたいと考えています。今日は、軌道予測に関するよくある問題と入門的な学習方法を取り上げます。関連知識の紹介 1. プレビュー用紙は整っていますか? A: まずアンケートを見てください。

この論文では、自動運転においてさまざまな視野角 (遠近法や鳥瞰図など) から物体を正確に検出するという問題、特に、特徴を遠近法 (PV) 空間から鳥瞰図 (BEV) 空間に効果的に変換する方法について検討します。 Visual Transformation (VT) モジュールを介して実装されます。既存の手法は、2D から 3D への変換と 3D から 2D への変換という 2 つの戦略に大別されます。 2D から 3D への手法は、深さの確率を予測することで高密度の 2D フィーチャを改善しますが、特に遠方の領域では、深さ予測に固有の不確実性により不正確さが生じる可能性があります。 3D から 2D への方法では通常、3D クエリを使用して 2D フィーチャをサンプリングし、Transformer を通じて 3D と 2D フィーチャ間の対応のアテンション ウェイトを学習します。これにより、計算時間と展開時間が増加します。

Pygame をゼロから学ぶ: 完全なインストールと構成チュートリアル、特定のコード例が必要 はじめに: Pygame は、Python プログラミング言語を使用して開発されたオープン ソースのゲーム開発ライブラリであり、豊富な機能とツールを提供し、開発者はさまざまなタイプのゲームを簡単に作成できますゲームの。この記事は、Pygame をゼロから学習するのに役立ち、完全なインストールと構成のチュートリアルと、すぐに始めるための具体的なコード例を提供します。パート1:最初にPythonとPygameをインストールして、確認してください

C言語学習の魅力:プログラマーの可能性を引き出す テクノロジーの発展に伴い、コンピュータプログラミングは大きな注目を集めている分野です。数あるプログラミング言語の中でもC言語は常にプログラマーに愛されています。そのシンプルさ、効率性、幅広い用途により、C 言語の学習は、多くの人にとってプログラミングの分野に入る最初のステップとなっています。この記事では、C言語を学ぶ魅力と、C言語を学ぶことでプログラマーの可能性を引き出す方法について解説します。 C言語学習の魅力は、まずその簡単さにあります。他のプログラミング言語と比較すると、C言語は

Word でテキスト コンテンツを編集するときに、数式記号の入力が必要になる場合があります。 Word でルート番号を入力する方法を知らない人もいるので、Xiaomian は私に、Word でルート番号を入力する方法のチュートリアルを友達と共有するように頼みました。それが私の友達に役立つことを願っています。まず、コンピュータで Word ソフトウェアを開き、編集するファイルを開き、ルート記号を挿入する必要がある場所にカーソルを移動します。下の図の例を参照してください。 2. [挿入]を選択し、記号内の[数式]を選択します。下の図の赤丸で示すように: 3. 次に、下の[新しい数式を挿入]を選択します。以下の図の赤丸で示すように: 4. [根号式]を選択し、適切な根号を選択します。下の図の赤丸で示したように、

9 月 23 日、論文「DeepModelFusion:ASurvey」が国立国防技術大学、JD.com、北京理工大学によって発表されました。ディープ モデルの融合/マージは、複数のディープ ラーニング モデルのパラメーターまたは予測を 1 つのモデルに結合する新しいテクノロジーです。さまざまなモデルの機能を組み合わせて、個々のモデルのバイアスとエラーを補償し、パフォーマンスを向上させます。大規模な深層学習モデル (LLM や基本モデルなど) での深層モデルの融合は、高い計算コスト、高次元のパラメーター空間、異なる異種モデル間の干渉など、いくつかの課題に直面しています。この記事では、既存のディープ モデル フュージョン手法を 4 つのカテゴリに分類します。 (1) 「パターン接続」。損失低減パスを介して重み空間内の解を接続し、より適切な初期モデル フュージョンを取得します。

上記と著者の個人的な理解は、画像ベースの 3D 再構成は、一連の入力画像からオブジェクトまたはシーンの 3D 形状を推測することを含む困難なタスクであるということです。学習ベースの手法は、3D形状を直接推定できることから注目を集めています。このレビュー ペーパーは、これまでにない新しいビューの生成など、最先端の 3D 再構成技術に焦点を当てています。入力タイプ、モデル構造、出力表現、トレーニング戦略など、ガウス スプラッシュ メソッドの最近の開発の概要が提供されます。未解決の課題と今後の方向性についても議論します。この分野の急速な進歩と 3D 再構成手法を強化する数多くの機会を考慮すると、アルゴリズムを徹底的に調査することが重要であると思われます。したがって、この研究は、ガウス散乱の最近の進歩の包括的な概要を提供します。 (親指を上にスワイプしてください
