기사 소개：Listview 페이징: Listview 페이징 JS는 PHP에서 의사 페이징을 구현합니다. JS 코드는 다음과 같습니다. 다음과 같이 코드를 복사합니다. <scrīpt 언어="javascrīpt"> //최대 데이터 양 var total="100" //표시 양 page var pagesize =10; //전체 페이지 수 var pagenum=Math.ceil(total/pagesize) //탐색 함수 생성 initpage(nowpage){ v

2016-07-29 논평 0  927

기사 소개：CakePHP는 웹 애플리케이션 구축에 널리 알려진 인기 있는 PHP 프레임워크입니다. CakePHP의 Faker 도구를 사용하면 무작위 데이터를 더 쉽게 생성할 수 있으므로 개발 및 테스트 작업이 단순화됩니다. 이 글에서는 CakePHP 애플리케이션에서 Faker를 사용하는 방법을 소개합니다. 1. 페이커란 무엇인가? Faker는 의사 난수 데이터를 생성하기 위한 PHP 라이브러리입니다. 이를 사용하여 사용자 이름, 주소, 이메일과 같은 임의의 성격의 일부 데이터를 시뮬레이션할 수 있습니다.

2023-06-03 논평 0  1095

기사 소개：PHP에는 두 가지 유형의 정적화가 있습니다. 1. 순수 정적화 순수 정적화는 부분 정적화와 완전 정적화로 구분됩니다. 순수 정적화는 PHP에서 생성된 동적 페이지를 정적 HTML 페이지로 저장하는 것입니다. 의사 정적 또는 동적 액세스는 본질적으로 검색 엔진 포함을 용이하게 하기 위해 동적으로 생성된 데이터입니다.

2022-03-09 논평 0  2226

기사 소개：[golang rand 사용법] Go는 Google에서 개발한 오픈소스 프로그래밍 언어입니다. Go 언어의 특징은 단순성, 속도, 안전성, 동시성입니다. Go에는 강력하고 유용한 많은 기능을 포함하는 매우 인기 있는 표준 라이브러리가 있습니다. 그 중 하나는 의사 난수를 생성하는 데 사용되는 rand 패키지의 함수입니다. rand 패키지는 난수를 생성할 수 있는 몇 가지 기능을 제공합니다. 이러한 함수는 의사 난수 생성기입니다. 즉, 무작위로 보이지만 실제로는 시드 번호에 의해 생성되는 일련의 숫자를 생성합니다. 같은 수의 씨앗을 사용하면 같은 결과를 얻을 수 있습니다.

2023-04-06 논평 0  1862

기사 소개：저는 Go에서 Zap 로거 라이브러리를 사용하고 있으며 로깅을 위한 사용자 정의 타임스탬프 생성 방법을 구현하려고 합니다. 특히 시스템 시간에 의존하는 대신 나만의 시간 기능을 사용하고 싶습니다. 문서를 살펴보았지만 사용자 정의 시간 기능을 효과적으로 구현하는 솔루션을 찾을 수 없습니다. 본질적으로 저는 다음 의사코드와 유사한 것을 목표로 하고 있습니다. //SudocodevartmFnfunc()time.Time//morecodelogger.SetTimeFunc(tmFn) Zap 로거 라이브러리에서 이 사용자 정의를 구현하는 방법에 대한 통찰력을 제공할 수 있거나 지침이 있다면 크게 도움이 될 것입니다. 감사합니다.

2024-02-08 논평 0  681

기사 소개：Javascript 라이브러리인 Jquery는 JSON 데이터를 처리하는 데 매우 강력하고 유연합니다. 이 기사에서는 Jquery를 사용하여 JSON 값을 얻는 방법을 살펴보겠습니다. JSON 소개 JSON(JavaScript Object Notation)은 텍스트 형식으로 존재하는 경량 데이터 교환 형식입니다. 사람이 읽기 쉬울 뿐만 아니라 기계가 구문 분석하고 생성하기도 쉽습니다. JSON에는 다음과 같은 특징이 있습니다. - JavaScript의 객체 리터럴 구문과 유사합니다.

2023-05-23 논평 0  1793

기사 소개：난수는 컴퓨터 과학에서 흔히 사용되는 개념으로, 예측할 수 없고 반복할 수 없는 데이터 집합을 나타내는 데 사용됩니다. JavaScript에서는 Math 개체의 메서드를 사용하여 Math.random() 메서드와 같은 난수를 생성할 수 있습니다. 그러나 JavaScript 난수를 이해하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 컴퓨터의 난수는 진정한 "무작위"가 아니라 의사 난수이기 때문입니다. 컴퓨터는 알고리즘을 기반으로 난수를 생성하므로 실제로는 규칙적입니다. 따라서 JavaScript의 난수는

2023-05-16 논평 0  624

기사 소개：NLP용 Python을 사용하여 여러 PDF 파일에서 유사한 텍스트를 빠르게 추출하는 방법은 무엇입니까? 서론: 인터넷의 발달과 정보기술의 발전으로 사람들은 일상생활과 업무 속에서 많은 양의 텍스트 데이터를 처리하게 되었다. 자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 자연어를 이해하고 처리하며 생성할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 학문입니다. 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 Python에는 다음을 수행할 수 있는 풍부한 NLP 라이브러리와 도구가 있습니다.

2023-09-27 논평 0  881

기사 소개：Python에서 연결 목록은 일련의 노드로 구성된 선형 데이터 구조이며, 각 노드에는 연결 목록의 다음 노드에 대한 참조와 값이 포함되어 있습니다. 이번 글에서는 Python에서 연결리스트의 첫 번째 위치와 마지막 위치에 요소를 추가하는 방법에 대해 설명합니다. Python의 LinkedList 연결된 목록은 요소 집합을 저장하는 데 사용되는 참조 데이터 구조입니다. 어떤 면에서는 배열과 비슷하지만 배열에서는 데이터가 인접한 메모리 위치에 저장되는 반면, 연결 목록에서는 데이터가 이 조건의 적용을 받지 않습니다. 이는 데이터가 순차적으로 저장되지 않고 무작위 방식으로 메모리에 저장됨을 의미합니다. 이것은 한 가지 질문을 제기합니다. 우리는 어떻게 할 수 있습니까?

2023-08-23 논평 0  2011

기사 소개：소개: 때때로 MyBatis는 결과 집합을 쿼리하는 데 사용되며, 인쇄된 SQL 문은 데이터베이스 클라이언트에서 실행됩니다. 예를 들어, MyBatis는 4개의 데이터만 반환합니다. MyBatis의 ResultMap은 기본적으로 id를 맵의 기본 키로 사용합니다. id가 동일하면 다른 필드가 다른지 여부에 관계없이 동일한 레코드로 간주됩니다. 그렇다면 MyBatis가 중복 항목을 제거하지 않도록 하려면 어떻게 해야 할까요? POJO 정의에 식별자로 의사 ID를 추가하기만 하면 됩니다. 예: 기본 테이블 클래스(User.java)에 "의사 열"을 추가합니다. 이 기능은 중복 제거를 방지하는 것입니다. UserMapper.xml 실행 결과 원칙: 이 SQL 문은 고유한 숫자의 열을 생성합니다.

2024-01-05 논평 0  671

기사 소개：얼마 전 Yuanyu 지능형 개발 팀은 ChatGPT와 유사한 대규모 기능 대화 모델 ChatYuan을 훈련하고 웹 버전에서 시험 인터페이스를 열었습니다. 이제 자신의 컴퓨터에 ChatYuan을 배포할 수도 있습니다! 이 모델은 질의응답 시나리오에 활용될 수 있으며, 문예 창작을 포함해 맥락에 따른 대화와 다양한 생성 작업을 수행할 수 있고, 법률, 코로나19 등 분야의 질문에도 답변할 수 있다. 또한 모든 중국어 과제에서 제로샘플 학습을 지원하여 사용자가 프롬프트를 제공하여 사용할 수 있으며, 텍스트 생성, 정보 추출 및 이해 카테고리에서 약 30가지 중국어 과제를 지원합니다. ChatYuan은 수억 개의 기능적 질문 및 답변과 다단계 대화 데이터가 결합된 PromptCLUE-large를 기반으로 추가 교육을 받았습니다.

2023-04-12 논평 0  902

기사 소개： (转)通过URL Rewrite实现链接静态化(PHP) 我们知道搜索引擎对于静态页面是非常友好的，因此很多网站通过生成静态页面等手段方便爬虫抓取自己网站的内容。但是有时候一些应用并不适合全部静态化，比如数据变化非常大的论坛/贴吧系统，这时候我们可以通过URL重写来实现链接的伪静态化，即网站对外使用静态化的链接，而内部实际上仍然使用动态页面的UR

2016-06-13 논평 0  687

기사 소개：Python을 사용하여 UUID(Universally Unique Identifier)를 생성하는 방법을 설명하기 전에 UUID가 정확히 무엇인지 궁금해하실 수 있습니다. 그럼 먼저 UUID의 의미와 이를 사용하는 이유를 정의해 보겠습니다. UUID란 무엇입니까? UUID는 기본적으로 객체(데이터)를 고유하게 식별하는 16바이트(128비트) 숫자입니다. 숫자는 하이픈으로 구분된 5개 그룹으로 구성된 32개의 16진수 숫자로 구성됩니다. UUID의 모양에 대한 아이디어를 얻으려면 다음 예를 참조하십시오. 022db29c-d0e2-11e5-bb4c-60f81dca7676 이러한 식별자를 사용하는 목적은 유사한 식별자가 없거나 최소한 서기 3400년 이전에 생성된 것이 있습니다.

2023-08-30 논평 0  1423

기사 소개：Quark College 입학 시험은 지능형 추천, 다차원 필터링, 실시간 데이터 및 기타 기능을 제공하여 지원자와 학부모가 과학적이고 편리하게 선택을 선택할 수 있도록 돕는 광고 없는 무료 대학 입학 시험 지원서 작성 도우미입니다. 대학입학 기념 수험생들은 APP을 다운로드하여 자원봉사 지원서 작성을 시뮬레이션할 수 있습니다. 함께 알아볼까요? Quark College 입학 시험 앱에서 점수 확인 및 지원서 작성 방법 1. 먼저 Quark Browser 앱을 열고 홈페이지에서 "Quark College 입학 시험" 아이콘을 클릭합니다. 2. 특정 대학 입시 성적과 거주 지역을 입력하면 과거 입학 등 종합적인 분석을 바탕으로 '충격적', '상대적으로 안전함', '보장됨'의 세 가지 범주로 대학을 추천하는 시스템이 제공됩니다. 데이터와 동일한 위치에 있는 후보자의 목적지. 3. 그러면 과거 성적, 전공, 학교 환경 등 기관별 상세 정보를 확인할 수 있습니다.

2024-07-12 논평 0  1135

기사 소개：인공지능(AI)이 인재 정보 플랫폼을 변화시켜 채용 산업에 혁명을 일으키고 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 이러한 변화의 중심에는 속도가 있습니다. 인공 지능은 엄청난 속도로 작동하며 채용 담당자의 생산성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 채용 담당자와 채용 담당자를 연결하는 알고리즘 간의 전투에서 알고리즘은 데이터를 분석하는 데 단 5초밖에 걸리지 않지만, 인간이 동일한 작업을 완료하는 데는 30시간이 걸립니다. 이제 인재 인텔리전스 플랫폼 LLM(Open Source Large Language Model)이 적용됩니다. 비슷한 방식으로. 채용 담당자가 직무 설명을 상자에 붙여넣기만 하면 시스템이 관련 직책, 선호하는 기술 및 자격에 대한 검색을 자동으로 생성하므로 복잡한 부울 문자열을 수동으로 작성할 필요가 없습니다. AI의 목표는 인간 채용을 대체하는 것이 아니라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. .

2023-08-11 논평 0  1221

기사 소개：컴퓨터 운영 체제 중에서 WIN7 시스템은 매우 고전적인 컴퓨터 운영 체제인데, win7 시스템을 설치하는 방법은 무엇입니까? 아래 편집기에서는 컴퓨터에 win7 시스템을 설치하는 방법을 자세히 소개합니다. 1. 먼저 Xiaoyu 시스템을 다운로드하고 데스크탑 컴퓨터에 시스템 소프트웨어를 다시 설치하십시오. 2. win7 시스템을 선택하고 "이 시스템 설치"를 클릭합니다. 3. 그런 다음 win7 시스템의 이미지 다운로드를 시작합니다. 4. 다운로드 후 환경을 배포하고 완료 후 지금 다시 시작을 클릭합니다. 5. 컴퓨터를 다시 시작하면 Windows 관리자 페이지가 나타납니다. 두 번째 페이지를 선택합니다. 6. 설치를 계속하려면 컴퓨터 PE 인터페이스로 돌아갑니다. 7. 완료 후 컴퓨터를 다시 시작합니다. 8. 마지막으로 바탕 화면으로 이동하면 시스템 설치가 완료됩니다. win7 시스템의 원클릭 설치

2023-07-16 논평 0  1206

기사 소개：:이 글은 주로 php-insertion sort를 소개하고 있으며, PHP 튜토리얼에 관심이 있는 학생들은 참고하시기 바랍니다.

2016-08-08 논평 0  1061

기사 소개：Charles는 Eclipse에서 요청을 캡처합니다.

2016-12-02 논평 0  1694

기사 소개：图解找出PHP配置文件php.ini的路径的方法，。图解找出PHP配置文件php.ini的路径的方法， 近来，有不博友问php.ini存在哪个目录下？或者修改php.ini以后为何没有生效？基于以上两个问题，

2016-07-13 논평 0  810

기사 소개：IT하우스는 화웨이가 최근 새로운 상용 AI 스토리지 제품 'OceanStorA310 딥러닝 데이터 레이크 스토리지'와 'FusionCubeA3000 트레이닝/푸싱 하이퍼컨버지드 올인원 머신'을 출시했다고 14일 보도했다. AI 모델.", 산업 모델 훈련, 분할된 시나리오 모델 훈련 및 추론은 새로운 모멘텀을 제공합니다. ▲ 사진 출처 Huawei IT Home 요약: OceanStorA310 딥 러닝 데이터 레이크 스토리지는 주로 데이터 회귀를 달성하기 위해 기본/산업 대형 모델 데이터 레이크 시나리오를 지향합니다. . 수집, 전처리부터 모델 학습, 추론 적용까지 AI 전 과정에 걸쳐 대규모 데이터 관리가 가능합니다. OceanStorA310 단일 프레임 5U가 업계 최고 400GB/s를 지원한다고 공식적으로 밝혔습니다.

2023-07-16 논평 0  1540