コース 中級 11388
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 17701
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 11397
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 1 889
2023-09-05 14:46:42 0 1 774
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 1 652
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 1 621
2023-09-05 15:34:44 0 1 1039
コース紹介:Vue を使用して QQ スペースのようなダイナミックな特殊効果を実装する方法 はじめに: ソーシャル メディアの発展に伴い、個人のホームページに対するユーザーの需要もますます高まっています。主要なプラットフォームの 1 つである QQ Zone の独特のダイナミックな効果は、ユーザーを引き付ける重要な要素です。この記事では、Vue フレームワークを使用して QQ スペースのような動的特殊効果を実装する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。 1. プロジェクトの作成: まず、Vue ベースのプロジェクトを作成する必要があります。 VueCLI を使用すると、新しいプロジェクトをすばやく作成し、ターミナルを開いて実行できます。
2023-09-19 コメント 0 1172
コース紹介:1. PR からタイムラインに画像をドラッグし、「機能」→「エフェクト」を開きます。 2. タイムライン画像にガウスぼかしを追加し、ガウスぼかしの下の四角形をクリックします。 3. 正方形の右下隅をドラッグして、正方形を画像と同じサイズに配置します。同時に、正方形は画像を超えないようにして、周囲に少しスペースを残します。次に、ぼかしを 160 に設定します。
2024-06-05 コメント 0 1182
コース紹介:1. 準備する材料は 1 つだけです。 2. 左側の「変換」をクリックし、「変換エフェクト」の中から特殊効果を見つけて、タイムラインに直接ドラッグします。 3. 単一素材の場合、この変換効果は素材の先頭と最後にのみ適用されます。写真の緑色の部分が特殊効果です。 4. 空白スペースに素材を枠で囲むと、選択した素材が強調表示されます。 5. タイムラインの上にある切り抜きボタンをクリックすると、素材が 2 つに分割されます。 6. 画像のパッチング効果のあるパターンが表示され、カットが成功していることがわかります。 7. 最後に、特殊効果をトリミングされた領域にドラッグします。画像内のハイライトされた領域が特殊効果です。
2024-06-07 コメント 0 1103
コース紹介:この記事では、競技プログラミングで Python を使用するメリットとデメリットを見ていきます。競技コーディングで Python を使用する場合の課題 競技コーディングのタスクは、多くの場合、プログラマーの問題解決スキルとデータ構造の流暢さを評価するように設計されています。同時に、課題には、与えられた時間と空間の複雑さ内で問題を完了することが含まれる場合があります。これは、他の言語が Python よりも輝ける場所です。時間、空間、データ構造の操作に関して言語を多用途にするために必要な機能の一部は次のとおりです。 柔軟で制御可能なメモリ割り当て。メモリアクセスの高速化。住所の取得が容易になります。複雑なデータ構造を簡素化します。実行時間。スペース効率。競技コーディングで Python を使用する場合の欠点 競技プログラミングで Python を使用する場合、
2023-09-14 コメント 0 912
コース紹介:埋め込みは、自然言語処理 (NLP) やコンピューター ビジョン (CV) などの分野で広く使用されている機械学習モデルです。その主な機能は、元のデータの特性と意味情報を保持しながら、高次元データを低次元の埋め込み空間に変換し、それによってモデルの効率と精度を向上させることです。埋め込みモデルは、データ間の相関関係を学習することで、類似のデータを類似の埋め込み空間にマッピングできるため、モデルはデータをよりよく理解して処理できます。埋め込みモデルの原理は、各データ点をベクトルとして表すことによってデータの意味情報をベクトル空間にエンコードする分散表現の考え方に基づいています。これを行う利点は、ベクトル空間の特性を利用できることです。たとえば、ベクトル間の距離は次のようになります。
2024-01-24 コメント 0 1218