강의 초등학교  7233

코스소개：Oracle은 Oracle Corporation의 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 데이터베이스 분야에서 늘 선두 자리를 지켜온 제품입니다. Oracle 데이터베이스 시스템은 현재 세계에서 널리 사용되는 관계형 데이터베이스 관리 시스템이라고 할 수 있습니다. 이 시스템은 휴대성이 좋고 사용이 간편하며 강력한 기능을 갖추고 있어 다양한 대형, 중형 및 소형 컴퓨터 환경에 적합합니다. 효율적이고 안정적이며 높은 처리량에 적응할 수 있는 데이터베이스 솔루션입니다.

강의 초등학교  22501

코스소개：jQuery 튜토리얼 "손끝에서 jQuery 배우기"는 그림과 텍스트가 포함된 코드 버전입니다. 시청과 연습을 동시에 해보세요! 프론트엔드를 배우는 친구들은 jQuery에 익숙하며, 인터랙티브한 애니메이션을 빠르게 개발할 수 있는 간단한 JavaScript 라이브러리입니다. 이 강좌의 학습을 통해 최소한의 코드로 더 많은 일을 할 수 있으니, 함께 학습을 시작해보세요!

강의 초등학교  3480

코스소개：프론트엔드 엔지니어링, 즉 모듈식 개발에 대한 수요가 점차 대중화됨에 따라 웹팩은 점점 프론트엔드 프로젝트의 표준이 되어가고 있습니다. 본 강좌에서는 웹팩을 사용하여 파일을 패키징하고, 다양한 리소스를 처리하고, 구성하는 방법을 소개합니다. 프로젝트 내 개발 환경, 온라인 환경 등 실제 사례를 통해 webpack의 사용법을 설명하고 webpack의 강력한 기능을 탐색할 수 있도록 도와드립니다.

강의 초등학교  6587

코스소개：2022-11-22 20:00-22:00 본 사이트에서 영상번호 + 동시 생방송! 실시간 대화형 복권! 주제: 1. 돈을 버는 것과 성장하는 것 중 어느 것이 더 중요합니까? 2. 2023년 포스트 팬데믹 시대를 어떻게 미리 계획해야 할까요? 3. 초보자가 프로그래밍을 배우기 위해서는 어떤 방향과 학습 경로를 선택해야 할까요? 4. 프로그래밍 학습, 비디오-설명서-책 간의 관계 5. 효율적으로 학습하는 방법: 목표 관리, 시간 관리.

강의 초등학교  36625

코스소개：HTML+CSS는 WEB 프론트엔드를 만들기 위한 가장 기본적인 언어로, 개발자가 배워야 할 가장 기본적인 언어입니다. 본 강좌는 가장 기본적인 개념부터 차근차근 심도 깊게 진행하여 누구나 HTML과 CSS를 배울 수 있도록 도와줍니다. 일반적으로 사용되는 다양한 태그의 의미와 기본 사용법을 이해하고, CSS의 기본 스타일을 익히며, 이후 학습을 위한 기초를 다집니다.

코스소개：Scikit-learn은 데이터 액세스, 준비 및 통계 모델 구축을 위한 다양한 모듈을 제공하는 강력한 기계 학습 라이브러리입니다. 또한 데이터 분석 및 기계 학습 초보자에게 적합한 깔끔한 데이터세트도 포함되어 있습니다. 게다가 Scikit-learn은 쉽게 액세스할 수 있어 초보자가 외부 데이터 소스에서 파일을 검색하고 다운로드해야 하는 번거로움을 없애줍니다. Scikit-learn 라이브러리는 보간, 표준화, 정규화 등의 데이터 처리 작업도 지원하므로 모델 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 세부 내용은 다음과 같습니다. Scikit-learn은 선형 모델, 트리 기반 모델 및 클러스터링 모델을 구축하기 위한 다양한 툴킷을 제공합니다. 각 모델 객체 유형에 대해 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하므로 신속한 프로토타이핑이 가능합니다.

2024-01-24 논평 0  679

코스소개：Python 서버 프로그래밍: Scikit-learn을 사용한 기계 학습 과거 네트워크 애플리케이션에서 개발자는 주로 서비스를 제공하기 위해 효과적인 서버 측 코드를 작성하는 방법에 집중해야 했습니다. 그러나 머신러닝이 부상하면서 더욱 지능적이고 개인화된 서비스를 달성하기 위해 데이터 처리 및 분석이 필요한 애플리케이션이 점점 더 많아지고 있습니다. 이 기사에서는 기계 학습을 위해 Python 서버 측에서 Scikit-learn 라이브러리를 사용하는 방법을 소개합니다. Scikit-learn이란 무엇입니까?

2023-06-18 논평 0  1568

코스소개：서문 scikit-learn은 Python에서 가장 인기 있는 기계 학습 라이브러리 중 하나입니다. 분류, 회귀, 클러스터링, 차원 축소 등을 포함한 다양한 기계 학습 알고리즘과 도구를 제공합니다. scikit-learn의 장점은 다음과 같습니다. 간단하고 사용하기 쉽습니다. scikit-learn의 인터페이스는 간단하고 이해하기 쉬워 사용자가 기계 학습을 쉽게 시작할 수 있습니다. 통합 API: scikit-learn의 API는 매우 통일되어 있으며, 다양한 알고리즘을 사용하는 방법이 기본적으로 동일하므로 학습 및 사용이 더욱 편리합니다. 다수의 기계 학습 알고리즘 구현: scikit-learn은 다양한 기존 기계 학습 알고리즘을 구현하고 알고리즘 디버깅 및 최적화를 더 쉽게 만드는 다양한 도구와 기능을 제공합니다.

2023-04-22 논평 0  1822