Kursus peringkat rendah  2448

Pengenalan Kursus：Jika anda mempunyai sebarang soalan, tambahkan WeChat: Le-studyg; kursus ini adalah kursus untuk sambungan Swoole, yang bertujuan untuk meneroka model berbilang proses Swoole dan prinsip pelaksanaannya. Melalui kursus ini, pelajar akan memahami konsep, prinsip dan aplikasi model pelbagai proses dalam rangka kerja Swoole. Kandungan kursus merangkumi konsep asas model berbilang proses Swoole, komunikasi antara proses, pengurusan proses, kumpulan proses, dsb., membantu pelajar menguasai secara menyeluruh mata teknikal pengaturcaraan pelbagai proses Swoole, supaya dapat mengaplikasikannya dengan lebih baik dalam projek sebenar. Melalui kajian kursus ini, pelajar akan dapat memahami dengan lebih mendalam tentang model berbilang proses Swoole dan memberikan sokongan padu untuk pembangunan aplikasi rangkaian berprestasi tinggi dan konkurensi tinggi.

Kursus Pertengahan  13502

Pengenalan Kursus：Kursus ini akan menggunakan bahasa yang pendek dan padat untuk membangunkan pusat membeli-belah secara modular untuk memudahkan penggunaan semula kod Tidak perlu menghabiskan banyak masa mempelajari fungsi lain yang tidak berkaitan untuk melaksanakan satu fungsi Pada masa yang sama, semua kursus digabungkan satu Projek pusat beli-belah yang lengkap amat sesuai untuk diamalkan oleh pelajar.

Kursus Maju  1805

Pengenalan Kursus：Analisis kod sumber Django DRF termasuk: 1 Mod pemisahan bahagian hadapan dan belakang 2 spesifikasi antara muka yang tenang 3 Aplikasi mudah CBV 4 Berorientasikan objek dan tambahan refleksi 5 Analisis kod sumber CBV 6 Analisis kod sumber CBV 2 7 Analisis kod sumber APIView 8 Pensirian dan penyahserikatan DRF 9 Maklumat tambahan tentang penggunaan penyeri bersiri 10 Operasi simpan serializer 11 Pelaksanaan antara muka berdasarkan APIView 12 kaedah simpan melengkapkan pengemaskinian data 13 ModelSerializer 14GenericAPIView 15GenericAPIView(2) 16 min kelas campuran 17 Pembungkusan semula kelas campuran Minin 18ViewSet 19 ModelViewSet 20 komponen penghalaan

Kursus Maju  13116

Pengenalan Kursus：Pengelasan infinite adalah sangat biasa dalam aplikasi harian, dan klasifikasi laman web bergantung padanya Kursus ini akan menerangkan secara terperinci senario penggunaan dan kaedah pelaksanaan biasa klasifikasi infinite, untuk membantu pembelajaran dan penggunaan masa hadapan.

Kursus Maju  32910

Pengenalan Kursus：Pengelasan infinite adalah sangat biasa dalam aplikasi harian, dan klasifikasi laman web bergantung padanya Kursus ini akan menerangkan secara terperinci senario penggunaan dan kaedah pelaksanaan biasa klasifikasi infinite, untuk membantu pembelajaran dan penggunaan masa hadapan.

Pengenalan Kursus：Analisis kluster ialah teknik pembelajaran tanpa pengawasan yang digunakan untuk mengumpulkan titik data dengan ciri yang serupa. Kaedah analisis kelompok biasa termasuk: K-Means, pengelompokan hierarki, pengelompokan anjakan min, kaedah Ward, DBSCAN, OPTIK dan pengelompokan spektrum.

2024-04-27 komen 0  633

Pengenalan Kursus：Terdapat lima jenis analisis kelompok utama: Pengelompokan hierarki (berasaskan jarak) Pengelompokan separa (k-means, k-medoids, kabur c-means) Pengelompokan ketumpatan (DBSCAN, OPTICS) Pengelompokan spektrum (Rajah ciri Laplace) Algoritma pengelompokan lain ( berdasarkan model, rangkaian saraf)

2024-04-27 komen 0  403

Pengenalan Kursus：Dengan perkembangan teknologi data besar, analisis kelompok, sebagai kaedah analisis data yang penting, telah menarik lebih banyak perhatian. Dalam bahasa Python, terdapat juga banyak perpustakaan dan alatan analisis kelompok yang berkuasa, seperti scikit-learn, panda, dll. Hari ini kami akan memperkenalkan teknik analisis kelompok dalam Python. 1. Apakah analisis kelompok? Analisis kluster ialah kaedah pembelajaran tanpa pengawasan untuk mengklasifikasikan data Ia membahagikan titik data kepada beberapa kumpulan dengan menganalisis persamaan dalam set data, supaya perbezaan antara titik data dalam kumpulan diminimumkan.

2023-06-10 komen 0  3449

Pengenalan Kursus：Cara melaksanakan analisis kluster dan klasifikasi pengguna dengan PHP Pengenalan: Analisis kluster ialah kaedah pembelajaran tanpa pengawasan yang digunakan untuk mengumpulkan objek yang serupa dalam data. Dalam klasifikasi pengguna, analisis kelompok boleh membantu kami membahagikan pengguna kepada kumpulan yang berbeza berdasarkan atribut atau gelagat mereka. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk melaksanakan analisis kelompok dan klasifikasi pengguna, dan memberikan contoh kod yang sepadan. Penyediaan Data Pertama, kita perlu menyediakan data pengguna untuk dianalisis. Data ini boleh termasuk maklumat atribut pengguna, seperti umur, jantina, pekerjaan, dsb., dan juga boleh termasuk pengguna

2023-07-28 komen 0  951

Pengenalan Kursus：Cara menulis algoritma analisis kelompok menggunakan C# 1. Gambaran Keseluruhan Analisis kelompok ialah kaedah analisis data yang memisahkan titik data yang tidak serupa antara satu sama lain dengan mengumpulkan titik data yang serupa ke dalam kelompok. Dalam bidang pembelajaran mesin dan perlombongan data, analisis kelompok biasanya digunakan untuk membina pengelas, meneroka struktur data dan mendedahkan corak tersembunyi. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan C# untuk menulis algoritma analisis kelompok. Kami akan menggunakan algoritma K-means sebagai contoh algoritma dan memberikan contoh kod khusus. 2. Pengenalan kepada algoritma K-means Algoritma K-means adalah yang paling biasa digunakan

2023-09-19 komen 0  725