강의 중급  11003

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

강의 고급의  17073

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

강의 고급의  10769

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：Mango TV 제출 활동은 앱 사용자를 위한 공식적인 창의적 인센티브 활동으로, 활동 요구 사항을 충족하면 넉넉한 현금 보상과 트래픽 지원을 받을 수 있어 많은 Mango TV 사용자의 관심을 끌고 있습니다. TV 제출 활동은 어디에서 확인할 수 있나요? 이 튜토리얼 가이드는 도움이 필요한 모든 분들께 도움이 되기를 바랍니다. 와서 함께 알아보세요! 먼저 모바일 페이지에서 Mango TV를 열고 Mango TV의 기본 인터페이스에 들어간 다음 기본 인터페이스 오른쪽 하단에 있는 내 옵션을 클릭하면 내 옵션에서 서류 호출 아이콘을 볼 수 있습니다. 클릭하시면 Mango TV의 다양한 제출활동 바로가기를 보실 수 있습니다.

2024-03-13 논평 0  518

코스소개：언론출판국 홈페이지에 따르면 앞서 검색할 수 있었던 '온라인게임 관리대책(의견안)'의 원문을 찾을 수 없다고 한다. 이전 링크를 입력하면 "죄송합니다. 방문하신 페이지가 존재하지 않거나 삭제되었습니다!"라고 표시되었습니다. 본 사이트는 언론출판국 홈페이지의 '온라인 게임 관리 대책(의견 초안)'에 대한 피드백 마감 기한이 1개월이며 만료 시 삭제됨을 공지하였습니다. 2023년 12월 22일 발표된 '온라인게임 관리방안(의견안)'에는 온라인게임에서 일일 로그인, 최초충전, 연속충전 등 귀납적 보상을 설정하지 않도록 규정한 것으로 파악된다. 온라인 게임 퍼블리싱 및 사업자는 투기, 경매, 기타 수단을 통해 가상 소품의 고가 거래를 허용하거나 용인해서는 안 됩니다. 모든 온라인 게임은 다음과 같이 구성되어야 합니다.

2024-01-23 논평 0  866

코스소개：국가언론출판국이 오늘 '온라인 게임 관리 조치(의견 초안)'를 발표해 인터넷 상에서 폭넓은 논의와 열띤 토론을 불러일으켰습니다. 이에 대해 중국오디오디지털게임작업위원회 관계자는 이렇게 말했습니다. Association은 The Paper에 "의견을 위한 초안"이기 때문에 이 단계에서 모든 계층이 이를 실현 가능하고 더욱 완전하게 만들기 위해 자유롭게 말할 수 있음을 보여줍니다. 또한, 일부 네티즌들은 법무부 홈페이지에서 '의견초안' 모집채널을 삭제했다고 밝혔는데, 본 홈페이지를 확인한 결과 실제로는 관련 내용이 없는 것으로 나타났습니다. 그러나 국립언론출판국의 관련 발표는 여전히 남아 있으며, 피드백은 서신 주소, 이메일 및 기타 채널을 통해 제공될 수 있습니다. 마감일은 2024년 1월 22일입니다. 1. 중화인민공화국 법무부 중국 정부법률정보망(웹사이트: www.moj.gov)에 로그인합니다.

2023-12-28 논평 0  1094

코스소개：어제 ICML(International Conference on Machine Learning)은 2023년 논문 모집을 발표했습니다. 논문 제출 기간은 1월 9일부터 1월 26일까지입니다. 그러나 이번 회의에서 '도덕규범'을 요구한 것은 많은 불만을 불러일으켰다. LLM은 통제할 수 없으므로 금지합니다. 컨퍼런스 정책에 따라 리뷰어를 포함한 모든 저자와 프로그램 위원회 구성원은 표준 윤리 원칙을 따라야 합니다. 모든 종류의 표절은 물론, 리뷰어, 지역 의장(AC) 및 고위 지역 의장(SAC)이 특권 정보를 비윤리적으로 사용하는 것(예: 이 정보를 공유하거나 리뷰 프로세스 이외의 다른 목적으로 사용)은 금지됩니다. 엄격하게 금지 된. 대규모 언어 모델(LLM)(예: ChatGPT)에서 생성된 텍스트가 포함된 논문은 생성된 텍스트가 다음과 같은 경우를 제외하고는 금지됩니다.

2023-04-11 논평 0  1759

코스소개：특징 추출은 데이터 차원 축소 과정으로, 원본 데이터의 양을 줄이고 최적화를 통해 데이터의 유용성을 향상시킵니다. 대규모 데이터 세트를 처리하려면 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요하며, 특징 추출을 통해 원본 데이터 세트를 정확하게 설명하면서도 처리해야 하는 데이터의 양을 효과적으로 줄일 수 있습니다. 특징 추출은 원시 데이터를 디지털 특징으로 변환하여 주요 정보를 보존하는 프로세스입니다. 처리 후 보다 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 원래 기능의 하위 집합을 유지하는 기능 선택과 달리 기능 추출은 완전히 새로운 기능을 만듭니다. 특징 추출을 수행하는 방법은 무엇입니까? 특징 추출은 수동 또는 자동으로 수행할 수 있습니다. 수동으로 특징을 추출하려면 특정 문제와 관련된 특징을 식별 및 설명하고 이러한 특징을 추출하는 방법을 구현해야 합니다. 자동 특징 추출에는 특화된 알고리즘이나 심층적인 활용이 포함됩니다.

2024-01-23 논평 0  472