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學習Python：建立虛擬助手 創建計算機虛擬助手的基本python 評估：52615評論的4.3 總持續時間：1小時 總類：23 難度級別：所有級別 關於課程 在本課程中，您將登上初學者級別的Python編程中介。通過引人入勝的互動學習體驗，您將有機會創建一個實用的應用程序 – 計算機的虛擬助手。 課程突出顯示 在課程中，您將學習如何從Wikipedia和Wolfram Alpha等可靠來源中提取信息。此外，您將獲得有關為虛擬助手創建用戶圖形接口（GUI）的知識。作為另一個好處，將定期發布新視頻，顯示可選的資源，可以將其納入您的應用程序。 誰應該訂閱 本課程是專為初學者設計的，他們期待探索Python編程的世界並學習如何使用多個API。當您註冊本課程時，您將有機會創建一個個性化的現實世界應用程序，可以改編它滿足您的特定需求。 您要學習什麼 在整個課程中，您將獲得以下技能和知識： – 基本的Python編程概念 –

”“” 學習Python：初學者的密集Python課程（2023） 簡介 歡迎參加初學者的密集Python課程。在本課程中，您將學習與Python的編程基礎。在課程結束時，您將獲得足夠的知識來探索各個領域，例如機器學習，數據科學，Web開發和Django。 課程概述 本課程是為希望使用Python潛入編程世界的初學者設計的。它解決了Python編程語言的基本概念，並為將來的學習提供了可靠的基礎。在整個課程中，您會發現6個問捲和4項編碼練習，以提高您的理解並增強您的技能。 誰應該參加這門課程？ 本課程非常適合新手Python並想了解基本概念的人們。它也適合那些想更新Python編程知識的人。請注意，本課程的重點是基礎，並且沒有解決高級主題。如果您正在尋找高級Python概念，那麼本課程可能不適合您。 課程持續時間 初學者的強化Python課程是一門簡潔的課程，可以在短短80分鐘內完成。如果您對學習編程有疑問，請考慮獲得新技能的潛在好處。從自動化世俗的任務到開始編程職業，可能性是無限的。 課程內容 在本課程中，您將討論以下主題： – 安裝和配置Python和Pycharm – 了解Python的基本概念 – 實施條件（如果其他Elif） – 使用循環（同時）

”“” 視覺範式的基本過程 掌握基本設計技能和軟件建模 您是一個軟件開發團隊以提高您的軟件設計和建模技巧嗎？不再看！加入我們的範式視覺範式的基本課程，並使用範式外觀了解有關UML，BPMN和SYSML所需的所有信息。 為什麼選擇“必需範式”視覺範圍？ Essential Paradigm Visual是專門為軟件開發團隊設計的全面入門課程。本課程提供27個講座和超過5個小時的高質量視頻內容，可輕鬆理解和易於使用材料。每個講座都包括清晰的敘述和逐步演示，以指導您通過各種工具。 課程概述 在本課程中，您將對范式視覺，其不同版本，許可，安裝方法和用戶界面有深入的了解。一旦對基本概念有很好的了解，您將潛入學習如何創建不同類型的圖表。此外，該課程還涵蓋了BPMN，UML和UEXCELER的介紹（敏捷需求捕獲方法）。 此外，您還將從視覺範式中學到重要資源，例如與Vository，Project/Export，Image Export和Glossary Management的團隊合作。這些技能對您的日常工作至關重要。 您將學到什麼 在這項在線培訓結束時，您將有信心在與團隊成員的IT軟件系統設計和協作中有效地使用範式。 不要錯過這個機會來提高您的軟件設計和建模技巧。今天註冊基本的視覺範式！

”“” SDLC模型：初學者的基本基礎 了解軟件開發生命週期的基本原理 評估：3.9 of 51696評論 總持續時間：32分鐘 講座數：9 級別：初學者 在這項全面的課程中，您將深入研究軟件開發中涉及的各個階段，並完全了解整個生命週期。此外，您還將探索不同類型的SDLC（軟件開發生命週期），並分析各自的優勢和缺點。該初學者級別的課程對於有抱負的軟件開發人員至關重要，因為它可以全面地了解整個軟件開發過程，從其初始步驟到完成。在本課程結束時，您將在軟件開發的基礎上有一個可靠的基礎，並清楚地了解軟件的開發方式。建議在軟件開發方面具有先驗知識，以完全了解本課程中涵蓋的概念。 您將學到什麼： 對軟件開發生命週期及其模型有全面的了解 探索不同類型的SDLC並分析其優勢和缺點 獲取有關如何開發軟件的基本概念 踏上這一教育之旅和員工，並具有在軟件開發領域脫穎而出所需的知識。

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”“” 使用剪輯的多模式語義研究 使用剪輯搜索長尾圖搜索 常規圖像搜索引擎通常會在長時間的查詢中遇到困難，因為它們主要關注單個令牌及其在文檔中的頻率。此外，這些搜索引擎取決於帶有圖像元數據的相應的關鍵研究單詞，例如標籤和標題。但是，對於更長的諮詢，需要對文本有更全面的理解，以及在同一空間中表達文本和圖像摻入的能力。這允許使用最近的鄰居方法進行研究。 OpenAI的剪輯圖像和語言（剪輯）模型解決了這些挑戰，這些挑戰在多模式輸入（例如文本和圖像）中提供了相似性功能。它使用對比度訓練方法利用了來自Imagenet和Internet等來源的現有數據。剪輯模型為零，這意味著它不需要在特定語料庫中撤退。相反，它可以生成文本和外觀合併，可以根據向量距離進行分類。 在本課程中，我們將探索OpenAI的剪輯模型，並使用Pytorch進行預處理圖像和文本。我們還將證明有或沒有剪輯模型的較長查詢對Unplash圖像研究機制的影響。本課程以對深度學習和融合的基本理解為前提。 您將學到什麼： – 建立真實的世界圖像研究機制 – 使用狀態-ART多模式結合技術 – 在同一空間中表達文本和圖像合併 – 使用剪輯合併根據文本諮詢查找圖像，反之亦然

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