コース 中級  11260

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  17589

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  11302

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：Mango TV投稿アクティビティは、アプリユーザー向けの公式クリエイティブインセンティブアクティビティであり、アクティビティ条件を満たしていれば、多額の現金報酬とトラフィックサポートが得られるため、多くのMango TVユーザーの注目を集めています。テレビの投稿アクティビティはどこで確認できますか? このチュートリアル ガイドでは、詳細なステップバイステップの手順が説明されています。必要としているすべての人に役立つことを願っています。ぜひ一緒に調べてみましょう！まず、モバイル ページで Mango TV を開き、Mango TV のメイン インターフェイスに入ります。次に、メイン インターフェイスの右下隅にある [マイ オプション] をクリックします。その後、[マイ オプション] に論文募集のアイコンが表示されます。クリックして入力すると、Mango TV のさまざまな投稿アクティビティに移動することが表示されます。

2024-03-13 コメント 0  527

コース紹介：国家新聞出版総局のウェブサイトによると、先ほど検索できた「オンラインゲーム管理措置（意見募集草案）」の原文は見つからないという。先ほどのリンクを入力すると、「申し訳ありませんが、アクセスしたページは存在しないか、削除されました！」と表示されました。当サイトは、国家新聞出版総局のウェブサイトにある「オンラインゲーム管理措置（意見募集草案）」に対するフィードバックの期限が1ヶ月であり、期限が切れ次第削除されることに気づいた。 2023年12月22日にオンラインゲームに対し、毎日のログインや初回チャージ、継続チャージなどの誘導的な報酬を設定しないよう義務付ける「オンラインゲーム運営対策（意見募集案）」が公表されたことがわかった。オンライン ゲームのパブリッシングおよび事業部門は、投機、オークション、その他の手段による仮想小道具の高額取引を許可または容認してはなりません。すべてのオンライン ゲームは次のように設定する必要があります

2024-01-23 コメント 0  888

コース紹介：国家新聞出版総局は本日、「オンラインゲーム管理措置（意見募集草案）」を発表し、インターネット上で幅広い議論と熱い議論を巻き起こしていることに対し、中国オーディオ・メディアゲーム作業委員会の関係者は次のように述べた。デジタル協会は本紙に対し、これは「コメント草案」であるため、現段階ではあらゆる立場の人々が自由に意見を述べ、それを実現可能かつより完全なものにすることができることを示していると語った。また、一部ネットユーザーからは、法務省のホームページから「意見募集」の募集ルートが削除されたとの指摘があったが、当サイトで確認したところ、該当する内容は存在しないことが判明した。ただし、国家新聞出版局からの関連発表はまだ存在しており、フィードバックは通信アドレス、電子メール、その他のチャネルを通じて提供できます。期限は 2024 年 1 月 22 日です。 1. 中華人民共和国法務部中国政府法律情報ネットワーク (ウェブサイト: www.moj.gov) にログインします。

2023-12-28 コメント 0  1105

コース紹介：昨日、国際機械学習会議 (ICML) は 2023 年の論文募集を発表しました。論文投稿期間は1月9日から1月26日まで。しかし、この会議での「道徳規範」の要求には多くの不満が生じている。 LLM は制御できないので禁止してください。会議の方針によれば、すべての著者とプログラム委員会のメンバー (査読者を含む) は標準的な倫理原則に従う必要があります。あらゆる種類の盗作、および査読者、エリアチェア (AC)、およびシニアエリアチェア (SAC) による特権情報の非倫理的使用 (この情報を共有したり、レビュープロセス以外の目的で使用したりするなど) は禁止されます。固く禁止。大規模言語モデル (LLM) (ChatGPT など) から生成されたテキストを含む論文は、これらの生成されたテキストが

2023-04-11 コメント 0  1778

コース紹介：特徴抽出はデータの次元を削減するプロセスであり、元のデータの量が削減され、最適化によってデータの使いやすさが向上します。大規模なデータ セットの処理には大量のコンピューティング リソースが必要ですが、特徴抽出により、元のデータ セットを正確に記述しながら、処理が必要なデータの量を効果的に削減できます。特徴抽出は、重要な情報を保持しながら、生データをデジタル特徴に変換するプロセスです。処理後は、より正確な結果が得られます。元の特徴のサブセットを保持する特徴選択とは異なり、特徴抽出ではまったく新しい特徴が作成されます。特徴抽出を実行するにはどうすればよいですか?特徴抽出は手動または自動で行うことができます。手動による特徴抽出では、特定の問題に関連する特徴を特定して記述し、これらの特徴を抽出する方法を実装する必要があります。自動特徴抽出には、特殊なアルゴリズムや詳細なアルゴリズムの利用が含まれます。

2024-01-23 コメント 0  488