2021年最新の5つのWeChatミニプログラムのおすすめ紹介と実践ビデオチュートリアル
WeChat ミニ プログラム アプリケーションはますます増えており、多くの加盟店がミニ プログラムを導入し始めており、それには多数のミニ プログラム開発者が必要です。それでは、初心者が学ぶのに適した小さなプログラムのチュートリアルはあるのでしょうか?この記事では、2017 年の最新の 5 つのミニ プログラム チュートリアルをまとめています。うち 4 つの WeChat ミニ プログラム ビデオ チュートリアルはすべて、入門から実際の実践までを完全に解説しています。もう 1 つは、復習と学習に便利な WeChat ミニ プログラム開発マニュアルです。
1.「Geek Academy WeChat ミニプログラムの基礎から実践的なビデオチュートリアル」
「Geek Academy WeChat Mini プログラムの基礎から実践的なビデオチュートリアル」を通じて、次のコンテンツをご覧いただけます。 WeChatApp の背景、シングルルーム開発環境、開発ツールの使用とファイル構造 2. ビュー、レンダリング、イベントの原則と使用法 3. WeChat ミニプログラムのアプリ オブジェクトの構成、リリース、ライフ サイクルと使用法 4. UI コンポーネント5. API の説明、使用シナリオ、開発上の考慮事項 6. 「模倣 V2EX WeChat ミニ プログラム」を完了し、簡単なニーズに応じて機能をカスタマイズできるようになります。
2.「Qianfeng Education WeChat Mini プログラム開発ビデオチュートリアル」
WeChat ミニ プログラムの包括的かつ詳細な分析ビデオ チュートリアル」
WeChatミニプログラム開発CMSシステムビデオチュートリアル
」「WeChatミニプログラム開発CMSシステムビデオチュートリアル」を通じて、次のスキルを習得できます。ミニ プログラム 2 . ミニ プログラムを使用して完全な CMS システムを開発します
5. 「
WeChat ミニ プログラム開発ドキュメント
合格した「WeChat ミニ プログラム開発ドキュメント」は、WeChat ミニ プログラム開発リファレンス マニュアルです。このコースに合格する この研究は、学生がミニ プログラムの概念、使用法、仕様を理解するのに役立ちます。
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WeChatミニプログラム実践ビデオコースがオンラインになりました！早く学べ！そうしないと手遅れになります！ お勧め:php中国ウェブサイトWeChatアプレットの完全なソースコードのダウンロード3. アプレットのベストプラクティス、Mobikeをスキャンして終了し、WeChatロードのアルバイトにもなりました?
4. 2017 年の最新の 5 つの WeChat ミニ プログラムの完全なソース コードのダウンロードをお勧めします
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パデュー大学による、時間をかける価値のある拡散モデルのチュートリアル
Apr 07, 2024 am 09:01 AM
拡散はより良いものを模倣するだけでなく、「創造」することもできます。拡散モデル（DiffusionModel）は、画像生成モデルである。 AI 分野でよく知られている GAN や VAE などのアルゴリズムと比較すると、拡散モデルは異なるアプローチを採用しており、その主な考え方は、最初に画像にノイズを追加し、その後徐々にノイズを除去するプロセスです。ノイズを除去して元の画像を復元する方法は、アルゴリズムの中核部分です。最後のアルゴリズムは、ランダムなノイズを含む画像から画像を生成できます。近年、生成 AI の驚異的な成長により、テキストから画像への生成、ビデオ生成など、多くのエキサイティングなアプリケーションが可能になりました。これらの生成ツールの背後にある基本原理は、以前の方法の制限を克服する特別なサンプリング メカニズムである拡散の概念です。
ワンクリックでPPTを生成！キミ: まずは「PPT出稼ぎ労働者」を普及させましょう
Aug 01, 2024 pm 03:28 PM
キミ: たった 1 文の PPT がわずか 10 秒で完成します。 PPTはとても面倒です！会議を開催するには PPT が必要であり、週次報告書を作成するには PPT が必要であり、投資を勧誘するには PPT を提示する必要があり、不正行為を告発するには PPT を送信する必要があります。大学は、PPT 専攻を勉強するようなものです。授業中に PPT を見て、授業後に PPT を行います。おそらく、デニス オースティンが 37 年前に PPT を発明したとき、PPT がこれほど普及する日が来るとは予想していなかったでしょう。 PPT 作成の大変な経験を話すと涙が出ます。 「20 ページを超える PPT を作成するのに 3 か月かかり、何十回も修正しました。PPT を見ると吐きそうになりました。」 「ピーク時には 1 日に 5 枚の PPT を作成し、息をすることさえありました。」 PPTでした。」 即席の会議をするなら、そうすべきです
CVPR 2024 のすべての賞が発表されました!オフラインでのカンファレンスには1万人近くが参加し、Googleの中国人研究者が最優秀論文賞を受賞した
Jun 20, 2024 pm 05:43 PM
北京時間6月20日早朝、シアトルで開催されている最高の国際コンピュータビジョンカンファレンス「CVPR2024」が、最優秀論文やその他の賞を正式に発表した。今年は、最優秀論文 2 件と学生優秀論文 2 件を含む合計 10 件の論文が賞を受賞しました。また、最優秀論文ノミネートも 2 件、学生優秀論文ノミネートも 4 件ありました。コンピュータービジョン (CV) 分野のトップカンファレンスは CVPR で、毎年多数の研究機関や大学が集まります。統計によると、今年は合計 11,532 件の論文が投稿され、2,719 件が採択され、採択率は 23.6% でした。ジョージア工科大学による CVPR2024 データの統計分析によると、研究テーマの観点から最も論文数が多いのは画像とビデオの合成と生成です (Imageandvideosyn
ベアメタルから 700 億のパラメータを備えた大規模モデルまで、チュートリアルとすぐに使えるスクリプトがここにあります
Jul 24, 2024 pm 08:13 PM
LLM が大量のデータを使用して大規模なコンピューター クラスターでトレーニングされていることはわかっています。このサイトでは、LLM トレーニング プロセスを支援および改善するために使用される多くの方法とテクノロジが紹介されています。今日、私たちが共有したいのは、基礎となるテクノロジーを深く掘り下げ、オペレーティング システムさえ持たない大量の「ベア メタル」を LLM のトレーニング用のコンピューター クラスターに変える方法を紹介する記事です。この記事は、機械がどのように考えるかを理解することで一般的な知能の実現に努めている AI スタートアップ企業 Imbue によるものです。もちろん、オペレーティング システムを持たない大量の「ベア メタル」を LLM をトレーニングするためのコンピューター クラスターに変換することは、探索と試行錯誤に満ちた簡単なプロセスではありませんが、Imbue は最終的に 700 億のパラメータを備えた LLM のトレーニングに成功しました。プロセスが蓄積する
AIの活用 | AIが一人暮らしの女の子の生活ビデオブログを作成、3日間で数万件の「いいね！」を獲得
Aug 07, 2024 pm 10:53 PM
Machine Power Report 編集者: Yang Wen 大型モデルや AIGC に代表される人工知能の波は、私たちの生活や働き方を静かに変えていますが、ほとんどの人はまだその使い方を知りません。そこで、直感的で興味深く、簡潔な人工知能のユースケースを通じてAIの活用方法を詳しく紹介し、皆様の思考を刺激するコラム「AI in Use」を立ち上げました。また、読者が革新的な実践的な使用例を提出することも歓迎します。ビデオリンク: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ 最近、Xiaohongshu で一人暮らしの女の子の生活 vlog が人気になりました。イラスト風のアニメーションといくつかの癒しの言葉を組み合わせれば、数日で簡単に習得できます。
技術初心者必読：C言語とPythonの難易度分析
Mar 22, 2024 am 10:21 AM
タイトル: 技術初心者必読: 具体的なコード例を必要とする C 言語と Python の難易度分析 今日のデジタル時代において、プログラミング技術はますます重要な能力となっています。ソフトウェア開発、データ分析、人工知能などの分野で働きたい場合でも、単に興味があってプログラミングを学びたい場合でも、適切なプログラミング言語を選択することが最初のステップです。数あるプログラミング言語の中でも、C言語とPythonは広く使われているプログラミング言語であり、それぞれに独自の特徴があります。この記事ではC言語とPythonの難易度を分析します。
RAG の 12 の問題点を数え上げ、NVIDIA シニア アーキテクトが解決策を教える
Jul 11, 2024 pm 01:53 PM
検索拡張生成 (RAG) は、検索を使用して言語モデルを強化する手法です。具体的には、言語モデルは回答を生成する前に、広範な文書データベースから関連情報を取得し、この情報を使用して生成プロセスをガイドします。このテクノロジーにより、コンテンツの精度と関連性が大幅に向上し、幻覚の問題を効果的に軽減し、知識の更新速度が向上し、コンテンツ生成の追跡可能性が向上します。 RAG は間違いなく、人工知能研究の中で最もエキサイティングな分野の 1 つです。 RAGについて詳しくは、当サイトのコラム記事「大型モデルの欠点を補うことに特化したRAGの新展開とは？」を参照してください。このレビューはそれを明確に説明しています。」しかし、RAG は完璧ではなく、ユーザーはそれを使用するときにいくつかの「問題点」に遭遇することがよくあります。最近、NVIDIA の生成 AI 高度なソリューション
PHP 実践: フィボナッチ数列をすばやく実装するコード例
Mar 20, 2024 pm 02:24 PM
PHP の実践: フィボナッチ数列をすばやく実装するためのコード例 フィボナッチ数列は、数学では非常に興味深い一般的な数列です。次のように定義されています: 最初と 2 番目の数値は 0 と 1、3 番目からは数値で始まり、それぞれの数値前の 2 つの数値の合計です。フィボナッチ数列の最初のいくつかの数値は、0、1、1.2、3、5、8、13、21 などです。 PHP では、再帰と反復を通じてフィボナッチ数列を生成できます。以下ではこの２つを紹介していきます