コース 初級 7907
コース紹介:XLink と XPointer チュートリアル XLink は、XML ドキュメント内にハイパーリンクを作成する標準的な方法を定義します。 XPointer を使用すると、これらのハイパーリンクが XML ドキュメント内のより具体的な部分 (フラグメント) を指すことができます。今すぐ XLink と XPointer の学習を始めましょう! 目次 XLink と XPointer の概要 この章では、XLink と XPointer の概念について説明します。 XLink および XPointer の構文 XLink および XPointer の構文
コース 初級 10621
コース紹介:「XML スキーマのチュートリアル」 XML スキーマは、XML ドキュメントの構造を記述します。このチュートリアルでは、アプリケーションで XML スキーマ言語を読み取って作成する方法、XML スキーマが DTD よりも強力な理由、およびアプリケーションで XML スキーマを使用する方法を学びます。今すぐ XML スキーマの学習を始めましょう!
コース 初級 21963
コース紹介:デザイン パターン (デザイン パターン) は、ほとんどの人に知られている、繰り返し使用されるコード設計エクスペリエンスを分類してカタログ化した一連の概要です。デザイン パターンを使用する目的は、コードを再利用し、コードを他の人が理解しやすくし、コードの信頼性を確保することです。デザイン パターンが自分自身、他者、およびシステムにとって Win-Win であることは疑いの余地がありません。デザイン パターンにより、コード作成が真のエンジニアリングになります。デザイン パターンは、建物の構造と同じように、ソフトウェア エンジニアリングの基礎です。
コース 初級 27866
コース紹介:正規表現。正規表現とも呼ばれます。 (英語: Regular Expression、コード内では regex、regexp、または RE と略されることがよくあります)、コンピューター サイエンスの概念。通常のテーブルは、特定のパターン (ルール) に一致するテキストを取得および置換するために使用されます。
コース 初級 14610
コース紹介:ASP は Active Server Pages の略で、MicroSOft によって開発されたサーバー側スクリプト環境で、動的な対話型 Web ページの作成や強力な Web アプリケーションの構築に使用できます。サーバーは、ASP ファイルの要求を受信すると、その構築に使用される HTML (ハイパー テキスト マークアップ言語) Web ページ ファイルに含まれるサーバー側のスクリプト コードを処理し、ブラウザに送信します。 ASP ファイルには、サーバー側のスクリプト コードに加えて、テキスト、HTML (関連するクライアント側スクリプトを含む)、COM コンポーネント呼び出しも含めることができます。
リモート ウェアハウスを git に追加した後、プッシュできません
2017-05-02 09:28:02 0 2 576
Objective-C のブロックと Swift のクロージャの違いは何ですか?
ブロックはOCのクロージャです。Swiftのクロージャとの違いは何ですか?
2017-05-02 09:28:03 0 1 676
github - git は特定のサフィックスを除くすべてのファイルを無視できますか
2017-05-02 09:28:04 0 1 815
object-c - この cas ファイルを偶然見ましたか?これはどのように書かれているか聞いてもいいでしょうか?
2017-05-02 09:28:04 0 1 553
コース紹介:?自然言語処理 (NLP) とは何ですか? ? 自然言語処理 (NLP) は、コンピューターが人間の言語を意味のある方法で理解し、解釈し、対話できるようにする人工知能の分野です。簡単に言えば、NLP ヘルプ
2024-11-19 コメント 0 1097
コース紹介:自然言語処理 (NLP) には、機械学習モデルを使用してテキストと言語を操作することが含まれます。 NLP の目標は、話し言葉や書き言葉を理解できるように機械に教えることです。たとえば、iPhone や Android に何かを書き込むとき
2024-11-20 コメント 0 1056
コース紹介:今日の世界では、ソーシャルメディアのコメント、閲覧履歴、顧客フィードバックなどのテキストデータなど、大量のデータが構造化されていません。大規模なテキストデータに直面して、どこで分析を開始するかわかりませんか? PythonのNatural Language Processing(NLP)テクノロジーが役立ちます! このチュートリアルは、NLPのコアコンセプトを使用し、Pythonのテキストデータを分析するようにガイドするように設計されています。テキストを小さなユニット(単語変態)に分解し、単語をSTEM形式(STEM抽出と形態学的回復)に正規化する方法と、さらなる分析の準備のためにドキュメントをクリーンアップする方法を学びます。 始めましょう! コアポイント Pythonの自然言語処理(NLP)には、テキストを単語要素に分割し、単語を茎に正規化することが含まれます
2025-02-10 コメント 0 766
コース紹介:文字列比較の距離類似性測定について理解するはじめに:計算言語学と自然言語処理では、...
2025-01-15 コメント 0 461
コース紹介:Stanford Parser を NLTK の言語ツールキットに統合するNLTK は、自然言語処理 (NLP) のための包括的なフレームワークを提供し、...
2024-12-22 コメント 0 532