コース 中級  11266

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 上級  11303

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：徹底分析: Java クローラーの本質とは何ですか?はじめに: インターネットの急速な発展に伴い、ネットワーク データの取得は多くのアプリケーション シナリオで重要な要件になりました。自動化されたプログラムとして、クローラーは人間のブラウザーの動作をシミュレートし、Web ページから必要な情報を抽出することができるため、多くのデータ収集および分析タスクにとって強力なツールになります。この記事では、Java クローラーの本質の詳細な分析と具体的な実装コード例を提供します。 1. Java クローラーの本質とは何ですか? Java クローラーの本質は、人間のブラウザーの動作をシミュレートすることです。

2024-01-10 コメント 0  542

コース紹介：乗用車協会の公式公式アカウントは本日、「2023年7月の全国新エネルギー市場に関する詳細分析レポート」を発表した。レポートには、新エネルギー市場の生産と販売、月次および年間小売売上高、前年比成長率、普及率に加え、技術タイプ、車両カテゴリー、ブランドポジショニング、レベルポジショニング、価格などの市場セグメントが含まれています。ポジショニングと企業間競争。以下は当サイトのレポートの要約です。 書き換えが必要な内容は次のとおりです。 ▲図原乗用車協会の公式公式アカウント 2023年7月の新エネルギー車生産台数は76万3,469台と報告されており、同月は前年同月比31.4%増、卸売台数は73万7,764台で同月同期比30.8%増、輸出台数は8万8,869台で同月同期比80.4%増、小売販売台数は64万1,005台、同月同期比30.8%増となった。 31の同期増加。

2023-09-16 コメント 0  1141

コース紹介：線形判別分析 (LDA) は、次元削減と特徴抽出に使用できる古典的なパターン分類方法です。顔認識では、特徴抽出に LDA がよく使用されます。主なアイデアは、データを低次元部分空間に投影して、部分空間内の異なるカテゴリのデータの差を最大にし、部分空間内の同じカテゴリのデータの分散を最小にすることです。クラス間散乱行列とクラス内散乱行列の固有ベクトルを計算することで、最適な射影方向を求めることができ、データの次元削減と特徴抽出を実現します。 LDA は、実用的なアプリケーションにおいて優れた分類性能と計算効率を備えており、画像認識、パターン認識などの分野で広く使用されています。線形判別分析 (LDA) の基本的な考え方は次のとおりです。

2024-01-23 コメント 0  505

コース紹介：絶対位置: 要素の位置を正確に制御する CSS プロパティ はじめに: Web デザインでは、要素の位置を正確に制御することが非常に重要です。絶対配置は、CSS でこの目標を達成するための非常に便利な方法です。絶対配置を使用すると、通常のドキュメント フローから要素を削除し、カスタムの位置に配置できます。この記事では、絶対位置決めの概念と原則を深く分析し、読者がこのテクノロジーをよりよく理解できるように具体的なコード例を示します。 1. 概念 絶対位置決めは CSS における一般的な位置決め方法です。

2024-01-23 コメント 0  1201

コース紹介：多重線形回帰は線形回帰の最も一般的な形式であり、単一の応答変数 Y が複数の予測子変数とどのように線形関係を示すかを説明するために使用されます。重回帰を使用できるアプリケーションの例: 住宅の販売価格は、場所、寝室とバスルームの数、建設年、敷地サイズなどの要因によって影響を受ける可能性があります。 2. 子供の身長は、母親の身長、父親の身長、栄養および環境要因によって異なります。重線形回帰モデルのパラメーター k 個の独立した予測子変数 x1、x2...、xk と応答変数 y をもつ重線形回帰モデルを考えます。 k+1 個の変数に対して n 個の観測値があり、n 個の変数が k より大きいはずだとします。最小二乗回帰の基本的な目標は、超平面を (k+1) 次元空間に当てはめて残差の二乗和を最小化することです。モデル上で

2024-01-22 コメント 0  1375