コース 上級  8929

コース紹介：Swoole を使用すると、PHP 開発者は高性能かつ同時実行性の高い TCP、UDP、Unix Socket、HTTP、WebSocket などのサービスを作成できるため、PHP は Web 分野に限定されなくなります。 Swoole4 コルーチンの成熟により、PHP は前例のない時期を迎え、パフォーマンス向上のための独自の可能性が提供されました。

コース 初級  5968

コース紹介：非同期リクエストとは、クライアントがリクエスト メッセージを送信した後、サーバーの応答を待たずに他の操作を実行し続けることを意味します。 Ajax テクノロジを使用した Web アプリケーションは、ページ全体を再ロード (更新) することなく、ユーザー インターフェイスの増分更新を迅速に表示できるため、プログラムはユーザーの操作により速く応答できます。

コース 中級  11261

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  17590

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。

コース紹介：回帰学習は機械学習で一般的に使用されるアルゴリズムであり、独立変数と従属変数の間の関係をモデル化するために使用されます。回帰学習では、等分散性と不均一分散性の概念が同様に適用されます。等分散性は、独立変数の異なる値の下で残差分散が等しいことを意味し、不均一分散性は、独立変数の異なる値の下で残差分散が等しくないことを意味します。残差は実際の観測値と回帰予測値の差であり、残差分散は残差の二乗和の平均です。等分散性または不均一分散性は、独立変数の異なる値の下で残差分散が大幅に変化するかどうかをテストすることによって決定できます。等分散性の仮定は回帰モデルの十分条件に対応しますが、不均一分散性はモデルの不正確さにつながる可能性があります。したがって、回帰分析では、等分散性と不均一分散性のテストと処理が重要なステップになります。回帰学習における等分散性と不均一分散性

2024-01-23 コメント 0  1326

コース紹介：再帰的差分アルゴリズムを使用した配列構造の比較質問:要素が一致する 2 つの配列の再帰的差分を生成するにはどうすればよいですか...

2024-11-14 コメント 0  391

コース紹介：JavaScript で日付の違いを確認するJavaScript で 2 つの日付の違いを見つけるには、Date オブジェクトとその...

2024-11-02 コメント 0  967

コース紹介：JavaScript での月の違いの計算 2 つの JavaScript Date() オブジェクト間の月の違いの決定はあいまいな場合があります。ただし、によって...

2024-11-04 コメント 0  631

コース紹介：JavaScript での日付の差の計算 2 つの日付の差を求めることは、JavaScript の一般的なタスクです。日付を利用して...

2024-11-02 コメント 0  966