課程 初級  2456

課程介紹：如有問題加微信：Le-studyg；本課程為Swoole擴展的課程，旨在深入探討Swoole多進程模型及其實現原理。透過本課程，學習者將了解Swoole框架中多進程模型的概念、原理和應用。課程內容涵蓋Swoole多進程模型的基本概念、進程間通訊、進程管理、進程池等方面，幫助學習者全面掌握Swoole多進程程式設計的技術要點，以便更好地應用於實際專案中。透過本課程的學習，學員將能夠更深入地理解Swoole多進程模型，為開發高效能、高並發的網路應用提供有力支援。

課程 高級  13121

課程介紹：無限級分類在日常的應用中非常的普遍，網站的分類都依靠它，本課程將會詳細的講解無限分類的使用場景及常用的實現方法，為了以後的學習使用帶來幫助。

課程 中級  13507

課程介紹：本課程將會用短小精悍的語言，模組式的開發一個商城，方便大家代碼的複用，不需要為了一個功能的實現花費大量的時間學習其他不相關的功能，同時把所有課程組合在一起就是一個完整的商城項目，非常適合學員們來練手。

課程 高級  1813

課程介紹：Django DRF 原始碼解析內容包括： 1 前後端分離模式 2 restful介面規範 3 CBV的簡單應用 4 物件導向和反射補充 5 CBV源碼解析 6 CBV源碼解析2 7 APIView源碼解析 8 DRF的序列化與反序列化 9 關於序列化器使用的補充 10 序列化器的save操作 11 基於APIView的介面實現 12 save方法完成更新數據 13 ModelSerializer 14 GenericAPIView 15 GenericAPIView(2) 16 minin混合類 17 Minin混合類別的再封裝 18 ViewSet 19 ModelViewSet 20 路由組件

課程介紹：聚類分析是一種無監督學習技術，用於將具有相似特徵的資料點分組。常見的聚類分析方法包括：K-Means、層次聚類、平均偏移聚類、Ward's 法、DBSCAN、OPTICS 和譜聚類。

2024-04-27 評論 0  634

課程介紹：聚類分析有五種主要類型：層次聚類（基於距離）劃分聚類（k-均值、k-中心點、模糊c均值）密度聚類（DBSCAN、OPTICS）譜聚類（拉普拉斯特徵圖）其他聚類演算法（基於模型、神經網路）

2024-04-27 評論 0  403

課程介紹：隨著大數據技術的發展，聚類分析作為一種重要的數據分析方法，越來越受到人們的關注。在Python語言中，也有許多強大的聚類分析函式庫和工具，如scikit-learn、pandas等，今天我們將介紹Python中的聚類分析技巧。一、什麼是聚類分析？聚類分析是一種對資料進行分類的無監督學習方法，它透過分析資料集中的相似性，將資料點分為若干組，使組內資料點之間的差異盡

2023-06-10 評論 0  3455

課程介紹：隨著資料量逐漸增加，如何在PHP中進行自動分類和聚類分析成為了許多企業和個人使用者的關注點。本文將介紹PHP中的分類和聚類分析技術，以幫助開發者更好地處理大量資料。一、什麼是自動分類和聚類分析？自動分類和聚類分析是一種常見的資料分析技術，可將大量資料依照特定的規則自動分為不同的類別，以便更好地進行資料分析。這種方法通常在資料探勘、機器學習和大數據分析中得

2023-05-25 評論 0  710

課程介紹：聚類分析是一種常用的資料分析方法，可以將資料集劃分為不同的群組或類別。 Python提供了多種聚類演算法，我們可以根據不同的需求選擇不同的演算法進行分析。本文將介紹一些Python中常用的聚類演算法，並給出實例應用。一、K-Means演算法K-Means演算法是一個常用的聚類演算法，根據歐幾里德距離將資料分組。此演算法將資料集分為k個簇，其中每個簇的中心點是

2023-06-10 評論 0  3057