课程 初级  2390

课程介绍：如有问题加微信：Le-studyg；本课程是一门针对Swoole扩展的课程，旨在深入探讨Swoole多进程模型及其实现原理。通过本课程，学习者将了解Swoole框架中多进程模型的概念、原理和应用。课程内容涵盖Swoole多进程模型的基本概念、进程间通信、进程管理、进程池等方面，帮助学习者全面掌握Swoole多进程编程的技术要点，从而更好地应用于实际项目中。通过本课程的学习，学员将能够更深入地理解Swoole多进程模型，为开发高性能、高并发的网络应用提供有力支持。

课程 中级  13475

课程介绍：本课程将会用短小精悍的语言，模块式的开发一个商城，方便大家代码的复用，不需要为了一个功能的实现花费大量的时间学习其他不相关的功能，同时把所有课程组合在一起就是一个完整的商城项目，非常适合学员们来练手。

课程 高级  1774

课程介绍：Django DRF 源码解析内容包括： 1 前后端分离模式 2 restful接口规范 3 CBV的简单应用 4 面向对象和反射补充 5 CBV源码解析 6 CBV源码解析2 7 APIView源码解析 8 DRF的序列化和反序列化 9 关于序列化器使用的补充 10 序列化器的save操作 11 基于APIView的接口实现 12 save方法完成更新数据 13 ModelSerializer 14 GenericAPIView 15 GenericAPIView(2) 16 minin混合类 17 Minin混合类的再封装 18 ViewSet 19 ModelViewSet 20 路由组件

课程 高级  13100

课程介绍：无限级分类在日常的应用中非常的普遍，网站的分类都依靠它，本课程将会详细的讲解无限分类的使用场景及常用的实现方法，为了以后的学习使用带来帮助。

课程 高级  32892

课程介绍：无限级分类在日常的应用中非常的普遍，网站的分类都依靠它，本课程将会详细的讲解无限分类的使用场景及常用的实现方法，为了以后的学习使用带来帮助。

课程介绍：聚类分析是一种无监督学习技术，用于将具有相似特征的数据点分组。常见的聚类分析方法包括：K-Means、层次聚类、平均偏移聚类、Ward's 法、DBSCAN、OPTICS 和谱聚类。

2024-04-27 评论 0  622

课程介绍：聚类分析有五种主要类型：层次聚类（基于距离）划分聚类（k-均值、k-中心点、模糊c均值）密度聚类（DBSCAN、OPTICS）谱聚类（拉普拉斯特征图）其他聚类算法（基于模型、神经网络）

2024-04-27 评论 0  387

课程介绍：随着大数据技术的发展，聚类分析作为一种重要的数据分析方法，越来越受到人们的关注。在Python语言中，也有许多强大的聚类分析库和工具，如scikit-learn、pandas等，今天我们将介绍Python中的聚类分析技巧。一、什么是聚类分析？聚类分析是一种对数据进行分类的无监督学习方法，它通过分析数据集中的相似性，将数据点分为若干组，使组内数据点之间的差异尽

2023-06-10 评论 0  3434

课程介绍：如何用PHP实现聚类分析与用户分类简介:聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据中相似的对象分组在一起。在用户分类中，聚类分析可以帮助我们将用户根据其属性或行为分为不同的群体。本文将介绍如何使用PHP实现聚类分析与用户分类，并给出相应的代码示例。数据准备首先，我们需要准备要分析的用户数据。这些数据可以包括用户的属性信息，如年龄、性别、职业等，还可以包括用户的

2023-07-28 评论 0  934

课程介绍：如何使用C#编写聚类分析算法一、概述聚类分析是一种数据分析方法，通过将相似的数据点分组为簇，将不相似的数据点彼此分开。在机器学习和数据挖掘领域，聚类分析常用于构建分类器、探索数据的结构以及挖掘隐藏的模式。本文将介绍如何使用C#编写聚类分析算法。我们将使用K-means算法作为示例算法，并提供具体的代码示例。二、K-means算法简介K-means算法是最常用

2023-09-19 评论 0  711