강의 중급 11477
코스소개:"IT 네트워크 리눅스 로드밸런싱 자습 영상 튜토리얼"은 nagin 하에서 web, lvs, Linux에서 스크립트 연산을 수행하여 Linux 로드밸런싱을 주로 구현합니다.
강의 고급의 17752
코스소개:"Shangxuetang MySQL 비디오 튜토리얼"은 MySQL 데이터베이스 설치부터 사용까지의 과정을 소개하고, 각 링크의 구체적인 작동 방법을 자세히 소개합니다.
강의 고급의 11450
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 1 934
2023-09-05 14:46:42 0 1 802
CSS 그리드: 하위 콘텐츠가 열 너비를 초과할 때 새 행 생성
2023-09-05 15:18:28 0 1 684
AND, OR 및 NOT 연산자를 사용한 PHP 전체 텍스트 검색 기능
2023-09-05 15:06:32 0 1 658
2023-09-05 15:34:44 0 1 1079
코스소개:Java 개발: 코드 정적 분석 및 품질 검사를 수행하는 방법, 구체적인 코드 예제가 필요합니다. 소개: 소프트웨어 개발 프로세스에서 코드 품질은 매우 중요하며 소프트웨어의 신뢰성, 유지 관리성 및 확장성과 직접적인 관련이 있습니다. 코드 정적 분석 및 품질 검사는 코드 품질을 보장하는 핵심 단계입니다. 이 기사에서는 몇 가지 일반적인 도구와 기술을 사용하여 코드 정적 분석 및 품질 검사를 수행하는 방법을 소개하고 특정 Java 코드 예제를 제공합니다. 1. 코드 정적 분석 도구 FindBugsFindBugs는
2023-09-22 논평 0 993
코스소개:공장 생산의 지능형 업그레이드 과정에서 품질 검사는 AI가 지원하는 링크 중 하나입니다. 기존의 품질 검사는 인간의 눈과 다년간의 경험에 의존해 결함을 찾아내는데, 이는 비효율적이며 검사 누락, 허위 검사 등의 문제가 발생하기 쉽습니다. 인건비가 오르면서 품질검사를 이해하는 '노인 기술자'는 점점 줄어들고, 젊은층은 대체적으로 품질검사 업무에 참여하기를 꺼리는 경향이 있어 AI 비전 알고리즘을 탑재한 카메라가 육안 품질검사를 대체하는 핵심이 됐다. . 점점 더 많은 공장에서 생산 라인을 변화시키고 생산 효율성을 높이기 위해 AI 품질 검사를 도입하기 시작했습니다. 수동 품질검사에 비해 AI 품질검사의 장점은 24시간 검사가 가능해 효율성과 품질이 향상된다는 점이다. 재작성된 내용: 현재 일반적인 관행은 공장에서 생산 라인을 수정하고 일반적으로 카메라와 시스템으로 구성된 인공지능 품질 검사 솔루션을 설치하는 것입니다.
2023-09-07 논평 0 1256
코스소개:스모크 테스트는 소프트웨어 테스트의 중요한 초기 단계로, 추가 테스트나 개발을 방해할 수 있는 중요한 결함을 신속하게 식별하도록 설계되었습니다. 투자하기 전에 소프트웨어가 안정적인 상태인지 확인하는 안전망 역할을 합니다.
2024-08-29 논평 0 869
코스소개:오늘날의 WEB 프로그램 개발 기술은 논쟁으로 가득 차 있다는 것을 알고 있지만, 앞으로 WEB 기술이 어떻게 발전하든 WEB 프로그램 품질 검사를 위한 기본 통신 프로토콜은 매우 중요합니다. 오늘은 WEB 애플리케이션의 내부 작동 방식을 소개하겠습니다.
2017-12-20 논평 0 3990
코스소개:ChatGPT는 다양한 센서의 대량 데이터를 해석하여 이 프로세스를 단순화할 수 있습니다. AI가 제조 회사를 변화시키는 데 사용되는 세 가지 방법과 ChatGPT와 같은 기술이 AI의 이점을 높이는 방법은 다음과 같습니다. 1. 생산 라인의 품질 검사 강화 품질 검사는 제품이 요구되는 사양 및 표준을 충족하는지 확인하는 제조 공정의 중요한 측면입니다. 전통적으로 품질 검사는 작업자가 수행해왔기 때문에 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 그러나 AI는 오류를 자동화하고 줄여 품질 검사 프로세스를 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 알려진 결함이 있는 제품의 이미지에 대한 알고리즘을 훈련함으로써 시스템은 향후 제품에서 유사한 결함을 식별하는 방법을 학습할 수 있으며, 이를 통해 사람의 개입 필요성이 크게 줄어들고 품질 검사 프로세스의 속도가 빨라질 수 있습니다. 인공의
2023-05-20 논평 0 1202