강의 중급  11269

코스소개："IT 네트워크 리눅스 로드밸런싱 자습 영상 튜토리얼"은 nagin 하에서 web, lvs, Linux에서 스크립트 연산을 수행하여 Linux 로드밸런싱을 주로 구현합니다.

강의 고급의  17593

코스소개："Shangxuetang MySQL 비디오 튜토리얼"은 MySQL 데이터베이스 설치부터 사용까지의 과정을 소개하고, 각 링크의 구체적인 작동 방법을 자세히 소개합니다.

강의 고급의  11305

코스소개："Band of Brothers 프런트엔드 예제 디스플레이 비디오 튜토리얼"은 HTML5 및 CSS3 기술의 예를 모든 사람에게 소개하여 모든 사람이 HTML5 및 CSS3 사용에 더욱 능숙해질 수 있도록 합니다.

코스소개：PHP에서 Oracle 데이터베이스의 다차원 데이터 및 다차원 분석 기술을 사용하는 방법 소개 PHP 개발에서 다차원 데이터 및 다차원 분석을 위해 Oracle 데이터베이스를 사용하는 것은 중요한 기술입니다. 이 기사에서는 Oracle 데이터베이스에 연결하는 방법, 다차원 데이터를 쿼리하는 방법, 다차원 분석을 수행하는 방법 및 구현 방법을 포함하여 PHP에서 Oracle 데이터베이스의 다차원 데이터 및 다차원 분석 기술을 사용하는 방법을 소개합니다. 코드 예제를 통해 실제 적용해 보세요. Oracle 데이터베이스에 연결 PHP에서 Oracle에 연결

2023-07-14 논평 0  1564

코스소개：Python의 PCA 주성분 분석(차원 축소) 기술 PCA(PrincipalComponentAnalytic) 주성분 분석은 매우 일반적으로 사용되는 데이터 차원 축소 기술입니다. 데이터는 PCA 알고리즘을 통해 처리되어 데이터의 고유한 특성을 발견하고 후속 데이터 분석 및 모델링을 위해 보다 정확하고 효과적인 데이터 수집을 제공할 수 있습니다. 아래에서는 Python에서 PCA 주성분 분석을 사용하는 몇 가지 기술을 소개합니다. PCA 차원 축소 분석을 수행하기 전에 데이터 정규화를 수행하는 방법

2023-06-09 논평 0  2829

코스소개：요인 분석은 여러 변수 간의 관계를 분석하고 이러한 변수에 영향을 미치는 잠재적 요인을 식별하는 데 사용되는 비지도 학습 통계 방법입니다. Python에는 다양한 요인 분석 기술과 라이브러리가 있으며, 이 기사에서는 그 중 몇 가지를 소개합니다. 1. 주성분 분석(PCA) 주성분 분석(PCA)은 고차원 데이터 세트를 저차원 부분공간으로 변환할 수 있는 요인 분석 방법입니다. PCA를 사용하면 데이터 세트에서 가장 중요한 정보를 유지하면서 잡음이 있거나 중복된 변수의 영향을 줄일 수 있습니다. 파이썬에서

2023-06-11 논평 0  2128

코스소개：Numpy를 사용하여 다차원 배열을 빠르게 생성하는 팁 Numpy는 Python에서 가장 일반적으로 사용되는 과학 컴퓨팅 라이브러리 중 하나이며 효율적인 다차원 배열(ndarray) 객체를 제공하고 다양한 배열 연산과 수학 연산을 지원합니다. 데이터 분석 및 수치 계산에서는 다차원 배열을 생성하고 조작해야 하는 경우가 많습니다. 이 기사에서는 Numpy를 사용하여 다차원 배열을 빠르게 생성하는 몇 가지 기술을 소개하고 특정 코드 예제를 첨부합니다. 1차원 배열 만들기 Numpy의 1차원 배열은 목록 객체를 사용하여 직접 만들 수 있습니다. 예를 들어

2024-02-21 논평 0  580

코스소개：이번 글에서는 주로 PHP에서 구현하는 다차원 배열 정렬 알고리즘을 소개하고, 예제를 결합하여 PHP에서 다차원 배열과 키 이름을 가진 다차원 배열을 정렬할 때 관련 조작 기술과 주의사항을 비교 분석해 보겠습니다. 그것을 참조할 수 있기를 바랍니다.

2018-02-22 논평 0  1608