課程 中級  4923

課程介紹：現階段前端產業發展迅猛，前端技術也正在高速迭代，ES6-ES11規格增加了許多JavaScript新特性。 ES新特性已成為前端技術發展的趨勢，語法簡潔，功能豐富，部分特性仍有效能提升。 本套課程以ECMA相關概念講起，涵蓋ES6-ES11的新特性，每個新特性都有對應的代碼，部分特性還加入了專門的案例，課程由淺入深，通俗易懂，學習後會有較大的技術提升。

課程 初級  2012

課程介紹：本課程主要圍繞在vue3.0 Composition API展開，相較於vue2.0版本(Option API)，Composition API（組合API）算是3.0的重大變更之一，使用組合API的目的是透過一組低侵入式的、函數式的API，使得我們能夠更靈活地「組合」組件的邏輯。

課程 中級  67974

課程介紹：PHP7是PHP程式語言全新的一個版本，主要在效能方面獲得了極大的提升。官方的文檔顯示，PHP7可以達到PHP5.x版本兩倍的效能。同時也對PHP的語法做了梳理，提供了許多其他語言流行的語法格式。難能可貴的是，做瞭如此大的改動，PHP7的兼容性還是非常好的。對於絕大多數的應用程式來講，可以不用做修改即可遷移到PHP7版本。

課程介紹：在機器學習中，特徵是指物件、人或現象的可測量和可量化的屬性或特徵。特徵可以大致分為兩類：稀疏特徵和密集特徵。稀疏特徵稀疏特徵是那些在資料集中不連續出現的特徵，且大多數值為零。稀疏特徵的範例包括文字文件中特定單字的存在或不存在或交易資料集中特定項目的出現。之所以稱為稀疏特徵，是因為它們在資料集中只有很少的非零值，而且大多數值都是零。稀疏特徵在自然語言處理(NLP)和推薦系統中很常見，其中資料通常表示為稀疏矩陣。使用稀疏特徵可能更具挑戰性，因為它們通常具有許多零或接近零的值，這會使它們在計算上變得

2023-04-21 評論 0  1762

課程介紹：PHP版 字元化圖片

2016-07-25 評論 0  892

課程介紹：特徵提取是資料降維的過程，透過優化，減少原始資料的數量，提高資料的可用性。大型資料集需要大量運算資源來處理，而特徵提取可以有效地減少需要處理的資料量，同時仍能準確描述原始資料集。特徵提取是將原始資料轉換為數字特徵的過程，保留關鍵資訊。經過處理後，可獲得更準確的結果。與特徵選擇不同的是，特徵選擇保留了原始特徵的子集，而特徵提取創建了全新的特徵。如何進行特徵提取？可以手動或自動進行特徵提取。手動特徵提取需要識別和描述與特定問題相關的特徵，並實施提取這些特徵的方法。自動特徵提取涉及利用專門的演算法或深度

2024-01-23 評論 0  473

課程介紹：介紹 嘿，今天我們將揭開特徵工程的神秘面紗。這似乎是一個很難涵蓋的主題，但我希望在本文結束時您至少能了解它的基礎知識。 來自維基百科，特徵工程是一台機器

2024-09-12 評論 0  968

課程介紹：特徵工程 特徵工程被描述為機器學習中的預處理步驟，它將原始資料轉換為一組更有效的輸入，這些輸入具有多個稱為特徵的屬性。 機器學習模型的成功

2024-08-18 評論 0  267