コース 中級 11245
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 17581
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 11291
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。
問題 2003 (HY000) を修正する方法: MySQL サーバー 'db_mysql:3306' に接続できません (111)
2023-09-05 11:18:47 0 1 750
2023-09-05 14:46:42 0 1 684
CSS グリッド: 子コンテンツが列幅をオーバーフローした場合に新しい行を作成する
2023-09-05 15:18:28 0 1 578
AND、OR、NOT 演算子を使用した PHP 全文検索機能
2023-09-05 15:06:32 0 1 540
2023-09-05 15:34:44 0 1 966
コース紹介：PHP アルゴリズム分析: 動的計画アルゴリズムを使用して 0-1 ナップザック問題を解決するにはどうすればよいですか?はじめに: 動的プログラミングは、最適化問題を解決するために一般的に使用されるアルゴリズムのアイデアです。プログラム開発において、0-1 ナップザック問題は古典的な動的プログラミング アプリケーション シナリオです。この記事では、PHP を使用して 0-1 ナップザック問題を解決する動的プログラミング アルゴリズムを作成する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。 0-1 ナップザック問題とは何ですか? 0-1 ナップザック問題は、古典的な組み合わせ最適化問題です。問題は次のように設定されます。容量 C のバックパックがあります。 n 個のオブジェクトがあります
2023-09-19 コメント 0 1300
コース紹介：PHP における最大部分配列合計問題の動的計画アルゴリズム分析と最適化方法に関する議論 要約: 最大部分配列合計問題は古典的な動的計画問題であり、総当たり列挙と動的計画という 2 つの方法を使用してこの問題を解決できます。この記事では、動的計画法を使用して最大部分配列合計問題を解決するアルゴリズムを紹介し、アルゴリズムの効率を向上させるためのいくつかの最適化方法を検討します。キーワード: 部分配列の最大合計問題、動的計画法、最適化手法、アルゴリズム 1. 問題の説明 整数配列が与えられた場合、配列内の連続する部分配列の最大合計を求めます。たとえば、数値を入力します。
2023-09-19 コメント 0 693
コース紹介：C++ ビッグ データ開発でデータ マージ アルゴリズムを最適化するにはどうすればよいですか? はじめに: データのマージは、ビッグ データ開発、特に 2 つ以上の並べ替えられたデータ セットを扱う場合によく遭遇する問題です。 C++ では、マージ ソートの考え方を使用してデータ マージ アルゴリズムを実装できます。ただし、データ量が多い場合、マージ アルゴリズムは効率の問題に直面する可能性があります。この記事では、C++ビッグデータ開発におけるデータマージアルゴリズムを最適化し、業務効率を向上させる方法を紹介します。 1. 共通データ結合アルゴリズムを実装するには、まず、
2023-08-27 コメント 0 945
コース紹介：動的計画法アルゴリズムを使用してPHPのナップザック問題を解決し、最適な解決策を得るにはどうすればよいですか?ナップザック問題は、コンピューター サイエンスにおける古典的な組み合わせ最適化問題の 1 つです。アイテムのセットとナップザックの容量が与えられた場合、ナップザック内のアイテムの合計価値を最大化するためにナップザックに入れるアイテムをどのように選択するかが、解決すべきナップザック問題の核心です。動的プログラミングは、ナップザック問題を解決する一般的な方法の 1 つです。問題をサブ問題に分割し、そのサブ問題に対する解決策を保存することにより、最終的に最適な解決策が得られます。以下では、PHP で動的計画アルゴリズムを使用する方法を詳しく説明します。
2023-09-21 コメント 0 1353
コース紹介：Java を使用して Prim のアルゴリズムを実装する方法 Prim のアルゴリズムは、最小スパニング ツリーを解決するための古典的なアルゴリズムであり、さまざまなネットワーク最適化問題の解決に使用できます。この記事では、Java 言語を使用して Prim のアルゴリズムを実装する方法と、対応するコード例を紹介します。アルゴリズムの考え方 Prim のアルゴリズムの基本的な考え方は、最初の頂点から開始し、徐々に拡張して最小のスパニング ツリーを生成することです。具体的な手順は次のとおりです。 1) 最小スパニング ツリーを空に初期化し、最小スパニング ツリー セットに参加する初期頂点 v を選択します。 2) ループ実行
2023-09-20 コメント 0 820
