コース 初級  3095

コース紹介：Apipost は、API 設計、API デバッグ、API ドキュメント、自動テストを統合する API R&D コラボレーション プラットフォームです。grpc、http、websocket、socketio、socketjs タイプのインターフェイスのデバッグをサポートし、プライベート化された展開をサポートします。 ApiPost を正式に学習する前に、いくつかの関連概念、開発モデル、専門用語を理解する必要があります。 アピポスト公式サイト：https://www.apipost.cn

コース 中級  40304

コース紹介：インタビューでは、どのようなアルゴリズムを知っているかとよく尋ねられますが、このコースでは、PHP 中国語がいくつかの一般的な古典的なアルゴリズムを記録し、その実装原理をビデオの形で詳しく説明しています。大多数の PHP 学習者や面接官に役立つことを願っています。

コース 中級  3465

コース紹介：ファイアウォールは、コンピュータ ネットワークへのアクセスを制御するために使用されるシステムです。ファイアウォールは、リスク領域を安全なアクセス領域から分離し、予測不可能または不正な外部アクセスが内部ネットワークに侵入するのを防ぎます。 Linux でファイアウォールを学習する理由はこれらだけではありません。最も重要なことは、学習段階でファイアウォールの使用を通じて、ネットワーク通信の原理をよりよく習得し、Linux の操作に慣れ、ネットワーク サービスを習得できることです。 Linux の運用と保守、またはサイバーセキュリティを学ぶためにも重要です。 Linux には、iptables、firewalld、selinux、tcp_warppers など、多くのファイアウォールがあります。このコースでは、これらのファイアウォール関連のテクノロジを要約します。

コース紹介：PHP アルゴリズムの基本概念と応用 インターネットの急速な発展に伴い、PHP はシンプルで習得しやすく強力なプログラミング言語として、Web 開発で広く使用されています。コンピューター サイエンスの基礎として、アルゴリズムは問題の解決とプログラムの最適化において重要な役割を果たします。この記事では、PHP アルゴリズムの基本概念を紹介し、いくつかの実用的なアプリケーション コード例を示します。 1. アルゴリズムの基本概念 アルゴリズムの定義 アルゴリズムは、特定の問題を解決する有限シーケンスの記述です。特定の順序に従った一連のステップとルールで構成されます。

2023-07-07 コメント 0  634

コース紹介：この記事では主に Python のアルゴリズム表現の概念について詳しく説明します。興味のある方は参考にしてください。

2017-04-24 コメント 0  1082

コース紹介：機械学習は、明示的にプログラムせずにコンピューターにデータから学習させる方法です。アルゴリズムを使用してデータのパターンを分析および解釈し、人間の介入なしに予測や決定を行います。機械学習の概念を理解するには、アルゴリズム、トレーニング、モデル、係数などの基本概念を習得する必要があります。機械学習を通じて、コンピューターは大量のデータから学習し、パフォーマンスと精度を向上させることができます。この手法は、自然言語処理、画像認識、データ分析などの多くの分野で広く使用されています。機械学習の知識を習得すると、より多くの機会と課題が得られます。アルゴリズム 機械学習におけるアルゴリズムは、問題を解決したり特定のタスクを達成したりするために使用される一連の命令または手順です。期待を達成するための段階的なプロセスです

2024-01-22 コメント 0  834

コース紹介：以下に、プログラミング面接で重要なアルゴリズム関連の概念トップ 10 をいくつかの簡単な例を通して説明します。これらの概念を完全に習得するにはさらに多くの努力が必要となるため、このリストは入門のみを目的としています。この記事では、次の概念を含めて、Java の観点からこの問題を検討します。

2016-11-26 コメント 0  1090

コース紹介：デシジョン ツリー ID3 アルゴリズムは、分類と予測に使用される機械学習アルゴリズムです。この記事では、ID3 アルゴリズムの原理、手順、アプリケーション、利点と欠点について詳しく紹介します。 1. ID3 アルゴリズムの基本原理 ID3 アルゴリズムは、1986 年に Ross Quinlan によって提案された決定木学習アルゴリズムです。エントロピーと情報ゲインの概念に基づいて、データセットをより小さなサブセットに分割することで決定木を構築します。このアルゴリズムの中心的な考え方は、すべてのデータが同じカテゴリに属する​​まで、データの不確実性を最も軽減できる属性を選択して分割することです。 ID3 アルゴリズムでは、情報とはデータの不確実性を指します。情報の不確実性を測定するには、情報エントロピーの概念が使用されます。情報エントロピーはデータセットの不確実性の尺度です

2024-01-23 コメント 0  1705