강의 중급 11388
코스소개："IT 네트워크 리눅스 로드밸런싱 자습 영상 튜토리얼"은 nagin 하에서 web, lvs, Linux에서 스크립트 연산을 수행하여 Linux 로드밸런싱을 주로 구현합니다.
강의 고급의 17701
코스소개："Shangxuetang MySQL 비디오 튜토리얼"은 MySQL 데이터베이스 설치부터 사용까지의 과정을 소개하고, 각 링크의 구체적인 작동 방법을 자세히 소개합니다.
강의 고급의 11397
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.
문제 2003(HY000) 해결 방법: MySQL 서버 'db_mysql:3306'에 연결할 수 없습니다(111).
2023-09-05 11:18:47 0 1 889
2023-09-05 14:46:42 0 1 774
CSS 그리드: 하위 콘텐츠가 열 너비를 초과할 때 새 행 생성
2023-09-05 15:18:28 0 1 652
AND, OR 및 NOT 연산자를 사용한 PHP 전체 텍스트 검색 기능
2023-09-05 15:06:32 0 1 621
2023-09-05 15:34:44 0 1 1039
코스소개：Vue를 사용하여 QQ 공간과 같은 동적 특수 효과를 구현하는 방법 소개: 소셜 미디어의 발전과 함께 개인 홈페이지에 대한 사용자의 요구도 점점 높아지고 있습니다. 주요 플랫폼 중 하나인 QQ존 특유의 역동적인 효과는 사용자 유치에 중요한 요소이다. 이 글에서는 Vue 프레임워크를 사용하여 QQ 공간과 같은 동적 특수 효과를 구현하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 1. 프로젝트 생성: 먼저 Vue 기반 프로젝트를 생성해야 합니다. VueCLI를 사용하면 새 프로젝트를 빠르게 생성하고 터미널을 열고 실행할 수 있습니다.
2023-09-19 논평 0 1172
코스소개：1. PR의 사진을 타임라인으로 드래그하고 기능 → 효과를 엽니다. 2. 타임라인 이미지에 가우시안 블러를 추가하고 가우시안 블러 아래의 사각형을 클릭하세요. 3. 사각형의 오른쪽 하단을 드래그하여 그림과 같은 크기로 사각형을 배치하세요. 동시에 사각형이 그림을 초과하지 않도록 하고 주변에 약간의 공간을 남겨두세요. 그런 다음 흐림을 160으로 설정하십시오.
2024-06-05 논평 0 1182
코스소개：1. 재료는 한 가지, 한 가지 재료만 준비하세요. 2. 왼쪽의 변형을 클릭하고 변형 효과 중 특수 효과를 찾아 타임라인으로 직접 드래그하세요. 3. 단일 재질의 경우 이 변환 효과는 재질의 머리 부분과 꼬리 부분에만 적용됩니다. 그림에서 녹색 부분은 특수 효과입니다. 4. 빈 공간에서 재료를 선택하면 선택한 재료가 강조 표시됩니다. 5. 타임라인 상단의 자르기 버튼을 클릭하면 자료가 2개로 분할됩니다. 6. 사진에서 패치 효과가 적용된 패턴이 표시되어 커팅이 성공한 것을 확인할 수 있습니다. 7. 마지막으로 특수 효과를 잘라낸 영역으로 드래그합니다. 사진에서 강조 표시된 영역이 특수 효과입니다.
2024-06-07 논평 0 1103
코스소개：이 기사에서는 경쟁 프로그래밍에서 Python을 사용할 때의 장점과 단점을 살펴보겠습니다. 경쟁 코딩에서 Python 사용의 과제 경쟁 코딩 작업은 종종 프로그래머의 문제 해결 기술과 데이터 구조 유창성을 평가하기 위해 설계됩니다. 동시에 주어진 시간과 공간의 복잡성 내에서 문제를 완료하는 것이 과제일 수 있습니다. Python보다 다른 언어가 더 밝게 빛나는 곳이 바로 여기에 있습니다. 시간, 공간 및 데이터 구조 작업 측면에서 언어를 다양하게 만드는 데 필요한 일부 기능은 다음과 같습니다. 유연하고 제어 가능한 메모리 할당. 더 빠른 메모리 액세스. 주소를 더 쉽게 알 수 있습니다. 복잡한 데이터 구조를 단순화합니다. 실행 시간. 공간 효율성. 경쟁 코딩에서 Python을 사용할 때의 단점 경쟁 프로그래밍에서 Python을 사용할 때 나는
2023-09-14 논평 0 912
코스소개：임베딩은 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV) 등의 분야에서 널리 사용되는 기계 학습 모델입니다. 주요 기능은 원본 데이터의 특성과 의미 정보를 유지하면서 고차원 데이터를 저차원 임베딩 공간으로 변환하여 모델의 효율성과 정확도를 높이는 것입니다. 임베디드 모델은 데이터 간의 상관관계를 학습하여 유사한 데이터를 유사한 임베딩 공간에 매핑할 수 있으므로 모델이 데이터를 더 잘 이해하고 처리할 수 있습니다. 임베디드 모델의 원리는 각 데이터 포인트를 벡터로 표현하여 데이터의 의미 정보를 벡터 공간으로 인코딩하는 분산 표현 아이디어를 기반으로 합니다. 이렇게 하면 벡터 공간의 속성을 활용할 수 있다는 장점이 있습니다. 예를 들어 벡터 사이의 거리를 확인할 수 있습니다.
2024-01-24 논평 0 1218
