コース 中級  11215

コース紹介：「独習 IT ネットワーク Linux ロード バランシング ビデオ チュートリアル」では、主に nagin の下で Web、lvs、Linux 上でスクリプト操作を実行することで Linux ロード バランシングを実装します。

コース 上級  17559

コース紹介：「Shangxuetang MySQL ビデオチュートリアル」では、MySQL データベースのインストールから使用までのプロセスを紹介し、各リンクの具体的な操作を詳しく紹介します。

コース 上級  11269

コース紹介：「Brothers Band フロントエンド サンプル表示ビデオ チュートリアル」では、誰もが HTML5 と CSS3 を使いこなせるように、HTML5 と CSS3 テクノロジーのサンプルを紹介します。

コース紹介：Microsoft Store の AI 要約機能は、米国でプレビュー段階で開始されました。この機能は、アプリに関する何千ものオンライン レビューを数秒で簡潔な段落に要約し、最も重要な点を強調します。これは、ユーザーが新しいアプリやゲームを選択してダウンロードするときにユーザーのフィードバックを参照および収集するのに非常に役立ちます。この機能は、今年 5 月にリリースされた Microsoft Store AI Hub (AIhub) の一部です。 AI センターは、AI 関連のさまざまなアプリケーション、プラグイン、概要を集めた特別なエリアです。 AI 概要機能に加えて、Microsoft は AI によって生成されたキーワードと、パートナー センター プレビュー チャネルで複数のカテゴリを選択する機能も導入する予定です。これらの変更は、開発者が AI を使用してアプリのメタデータを処理するのに役立ちます

2023-08-07 コメント 0  558

コース紹介：ワードの内容が多いと章が多くなり、一章ずつ書くのは不可能ですが、ワードの通し番号を利用して自動でソートすることができ、操作が簡単で便利です。操作方法がわからない友達は、ぜひ学びに来てください。 1. まず、下図に示すように、コンピュータ上で処理する文書を開きます: 2. 文書を開いた後、自動並べ替えが必要なテキストを選択します。この例では、[第 1 章] と [ [第 2 章] を選択し、Ctrl キーを押しながら複数の領域を選択するには、下図の赤丸で示されているように、マウスを使用して Word の [スタート] メニューをクリックします。 [段落]ツールバーの数字の右にある をクリックし、ポップアップメニューの をクリックして選択する連番の種類は、以下の赤矢印のとおりです。

2024-03-20 コメント 0  1853

コース紹介：単体テストの概要 単体テストは、ユニットと呼ばれるコードの個々のコンポーネントの正しさを検証するプロセスです。一連のテスト ケースを作成することにより、特定の関数、クラス、またはモジュールの動作をテストできます。テスト ケースは、入力データと、予想される出力に関するアサーションのコレクションです。 Python テスト フレームワークの概要 Python には、次のようなさまざまな優れたテスト フレームワークがあります。 Unittest: 組み込みの Python フレームワークで、使いやすく、初心者に適しています。 pytest: フィクスチャとタグに基づく高レベルのフレームワークで、広範なテスト ケース管理およびレポート機能を提供します。 names: さまざまなテスト ファインダーとプラグインを統合する柔軟なフレームワーク。適切なフレームワークの選択 テスト フレームワークの選択は、プロジェクトの複雑さと優先されるワークフローによって決まります。

2024-04-02 コメント 0  657

コース紹介：EC市場の急速な発展に伴い、ユーザーの商品購入ニーズはますます多様化しています。ユーザーの購買ニーズに応えるため、商品の価格計算はますます複雑になっており、その中でも単品価格の計算は無視できない課題となっています。この記事では、JavaScriptを使用して単一選択の価格を計算する方法を紹介します。ほとんどの電子商取引 Web サイトでは、単一選択の価格設定ルールは「ボリューム価格設定」または「数量段階価格設定」であることがよくあります。以下では、これら 2 つの価格設定ルールの実装方法を例を示して説明します。 ## バルク価格設定 バルク価格設定とは、同じ単一製品の購入数量範囲を指します。

2023-05-12 コメント 0  675

コース紹介：ランダム フォレスト アルゴリズムは、複数のデシジョン ツリーと、ブートストラップと集計と呼ばれる手法を使用して回帰および分類タスクを実行できるアンサンブル手法です。この背後にある基本的な考え方は、単一のデシジョン ツリーに依存するのではなく、複数のデシジョン ツリーを組み合わせて最終出力を決定することです。機械学習におけるランダム フォレスト ランダム フォレストは、多数の分類木を生成します。フォレスト内の各ツリーの下に入力ベクトルを配置し、入力ベクトルに基づいて新しいオブジェクトを分類します。各ツリーにはクラス (「投票」と呼ぶことができます) が割り当てられ、最も多くの票を獲得したクラスが最終的に選択されます。次の段階は、ランダム フォレスト アルゴリズムがどのように機能するかを理解するのに役立ちます。ステップ 1: まず、データセットからランダムなサンプルを選択します。ステップ 2: サンプルごとに、アルゴリズムによってデシジョン ツリーが作成されます。そうすれば取得します

2024-01-23 コメント 0  1104