강의 초등학교  2117

코스소개：본 강좌에서는 주로 vue3.0 Composition API를 중점적으로 다루며, vue2.0 버전(Option API)과 비교하여 Composition API(Composition API)는 3.0의 주요 변경 사항 중 하나입니다. 방해가 적은 Functional API 세트를 사용하면 구성 요소 논리를 보다 유연하게 "결합"할 수 있습니다.

강의 중급  2781

코스소개：ECMAScript 6는 기본적으로 업계 표준이 되었습니다. ReactJS, Vue.js 및 Anglejs와 같은 주요 프런트엔드 프레임워크는 모두 ES6의 새로운 기능을 사용합니다. ES5보다 인기가 훨씬 빠릅니다. 이 장에서는 일반적으로 사용되는 es6의 새로운 기능(다양한 변수 선언, 템플릿 문자열, 화살표 함수, 객체 및 배열 구조 분해, ES6의 클래스, 모듈 모듈식 프로그래밍)을 자세히 설명합니다.

강의 초등학교  10375

코스소개：기초가 튼튼하지 않으면 땅이 흔들릴 것입니다! 웹 개발에 필요한 기본 기술부터 시작하여 최단 시간 내에 웹 개발에 관심을 가질 수 있도록 도와드립니다.

강의 초등학교  13435

코스소개：자료 수집 : https://gitee.com/xiaoqiang001/java-script.git 1. 변수, 흐름 제어문, 배열, 함수, 생성자, 내장 객체 및 객체 등의 정의 및 사용에 대한 JavaScript 기본 사항 2. Web API는 DOM 요소를 얻는 방법, DOM 요소를 조작하는 방법, BOM 작업 및 모바일 단말기에서 웹 페이지 특수 효과를 만드는 방법을 설명합니다. 3. 나중에 고급 js, ES6 객체 지향 구문, 객체 지향 사례, 프로토타입 및 프로토타입 체인 등이 있을 것입니다. 4. jquery 종합 + echarts 데이터 시각화

강의 초등학교  54915

코스소개：ThinkPHP5.0을 사용하여 간단한 관리자 로그인 및 등록 기능 구현

코스소개：머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터로부터 학습하고 결정을 내릴 수 있도록 하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 기계 학습 알고리즘은 훈련 데이터로부터 학습하고 학습한 내용을 기반으로 새로운 데이터에 대해 예측하거나 결정을 내릴 수 있습니다. Python은 범용, 해석형, 객체 지향 프로그래밍 언어입니다. 간단하고 배우기 쉬우며 강력하므로 기계 학습에 매우 적합합니다. Python은 기계 학습 모델을 쉽게 구축하는 데 도움이 되는 풍부한 기계 학습 라이브러리를 제공합니다. 다음은 Python을 사용하여 기계 학습 왕국을 구축하기 위한 샘플 코드입니다. #필요한 라이브러리 가져오기 importpandasaspdfromsklearn.model_selecti

2024-02-24 논평 0  1230

코스소개：인공 지능과 기계 학습이 점차 성숙해짐에 따라 점점 더 많은 기업과 개발자가 기계 학습 알고리즘에서 더 많은 비즈니스 가치를 얻기 위해 구현에 관심을 갖기 시작했습니다. 웹 및 엔터프라이즈 애플리케이션 개발에 널리 사용되는 프로그래밍 언어로서 PHP는 기계 학습 알고리즘을 구현할 수 있습니까? 대답은 '예'입니다. 기계 학습 알고리즘 소개 PHP를 사용하여 기계 학습 알고리즘을 구현하는 방법을 소개하기 전에 먼저 기계 학습 알고리즘을 이해하겠습니다. 머신러닝(줄여서 ML)은 인간입니다.

2023-05-11 논평 0  2105

코스소개：풍부한 라이브러리와 커뮤니티 생태계, 간단하고 사용하기 쉬운 구문을 갖춘 Python은 기계 학습 분야에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나가 되었습니다. 이 기사에서는 기계 학습 분야에서 Python을 적용하는 방법을 살펴보고 Python이 데이터의 가치를 발굴하고 인공 지능의 새로운 장을 여는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다. 1. Python의 기계 학습 라이브러리 Python은 데이터 전처리, 기능 엔지니어링, 모델 훈련 및 평가, 기계 학습 알고리즘 등의 모든 측면을 다루는 풍부한 기계 학습 라이브러리를 제공합니다. 이러한 라이브러리는 기계 학습 개발 프로세스를 크게 단순화하고 기계 학습 알고리즘 구현의 어려움을 줄이며 기계 학습 애플리케이션 개발을 더욱 편리하고 효율적으로 만듭니다. 2. Python의 기계 학습 알고리즘 Python은 다양한 기계 학습을 제공합니다.

2024-02-24 논평 0  1282

코스소개：“디지털 시대에는 문제를 정량적으로 평가할 수 있고, 머신러닝을 통해 목표를 중심으로 더욱 지능적이고 효율적인 최적화가 가능합니다.” 지난 4월 18일 볼케이노 엔진은 자체 개발한 DPU 등 클라우드 제품 시리즈를 출시했으며, 대규모 AI 모델을 쉽게 훈련할 수 있도록 기업 고객을 지원하는 기계 학습 플랫폼 버전입니다. ByteDance 부사장 Yang Zhenyuan은 "Douyin의 머신러닝 실습"을 주제로 머신러닝에 대한 자신의 이해를 공유했습니다. Yang Zhenyuan은 머신러닝 시스템의 핵심 경쟁력은 각 실험을 빠르고 저렴하게 수행할 수 있다는 것이라고 믿습니다. 알고리즘 엔지니어는 자신의 작업에 집중하고 매우 저렴한 비용으로 계속해서 실수를 시도할 수 있습니다. 그래야만 비즈니스의 민첩한 반복과 혁신을 달성할 수 있습니다. 그는 "화산엔진 머신러닝 플랫폼은 내부와 외부가 통일돼 있으며 화산엔진 고객과 도우인이 같은 플랫폼을 사용하길 바란다"고 말했다.

2023-04-20 논평 0  1140

코스소개：기계어, 어셈블리어, 고급언어의 차이점: 기계어는 컴퓨터가 직접 인식하고 실행할 수 있는 유일한 언어입니다. 프로그램 제어 구조.

2020-05-11 논평 0  19582