コース 中級  5037

コース紹介：現段階では、フロントエンド業界は急速に発展しており、フロントエンド テクノロジーも高速で反復されており、ES6 ～ ES11 仕様では多くの新しい JavaScript 機能が追加されています。 ES の新機能は、簡潔な構文、豊富な機能を備えたフロントエンド テクノロジの開発トレンドとなっており、一部の機能ではパフォーマンスが向上しています。 この一連のコースは ECMA 関連の概念から始まり、ES6 ～ ES11 の新機能をカバーします。各新機能には対応するコードがあります。一部の機能には特殊なケースも含まれています。コースは理解しやすく、理解しやすいです。学習後は、大きな技術的改善になります。

コース 初級  2124

コース紹介：このコースでは主に vue3.0 のコンポジション API に焦点を当てます。vue2.0 バージョン (オプション API) と比較して、コンポジション API (コンポジション API) は 3.0 での大きな変更点の 1 つです。コンポジション API を使用する目的は、次のとおりです。一連の低侵入型の Functional API を使用すると、コンポーネント ロジックをより柔軟に「組み合わせる」ことができます。

コース 中級  68507

コース紹介：PHP7 は PHP プログラミング言語の新しいバージョンで、主にパフォーマンスの面で大幅に向上しています。公式文書によると、PHP7 は PHP5.x バージョンの 2 倍のパフォーマンスを達成できます。同時に、PHP の構文が整理され、他の言語でよく使用される構文形式が多数提供されます。賞賛に値するのは、これほど大きな変更を加えた後でも、PHP7 の互換性が依然として非常に優れていることです。ほとんどのアプリケーションでは、変更を加えずに PHP7 バージョンに移行できます。

コース紹介：機械学習において、特徴とは、物体、人、または現象の測定可能かつ定量化可能な特性または特性を指します。特徴は、疎な特徴と密な特徴の 2 つのカテゴリに大別できます。スパース フィーチャ スパース フィーチャは、データセット内で不連続に発生し、ほとんどの値がゼロに等しいフィーチャです。スパースな特徴の例には、テキスト ドキュメント内の特定の単語の有無や、トランザクション データセット内の特定のアイテムの出現などが含まれます。これらは、データセット内にゼロ以外の値がほとんどなく、ほとんどの値がゼロであるため、スパース特徴と呼ばれます。スパース特徴は、自然言語処理 (NLP) およびレコメンダー システムで一般的であり、データはスパース行列として表現されることがよくあります。スパースなフィーチャの操作は、多くの場合ゼロまたはゼロに近い値が含まれることが多く、計算的に困難になるため、より困難になる可能性があります。

2023-04-21 コメント 0  1821

コース紹介：PHP版の特徴イメージ

2016-07-25 コメント 0  939

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  548

コース紹介：導入 こんにちは、今日は特徴量エンジニアリングについてわかりやすく説明します。取り上げるのは難しいトピックのように思えますが、この記事の最後で少なくともその基本を理解していただければ幸いです。 Wikipediaより、特徴エンジニアリングは機械です

2024-09-12 コメント 0  1021

コース紹介：特徴量エンジニアリング 特徴エンジニアリングは、生データを特徴として知られるいくつかの属性を持つより効果的な入力セットに変換する機械学習の前処理ステップとして説明されています。 機械学習モデルの成功

2024-08-18 コメント 0  324