الصفحة الرئيسية>كود مصدر ASP>فئات أخرى
تنزيل

1. دوكر

  1. الأوامر: تذكير سريع لأوامر Docker.

2. asp.net

ث#

  1. خدمات الخلفية مع Hangfire: طريقة سهلة لإجراء معالجة الخلفية مع .NET.
  2. الأداء C#: مقارنة perfomance بين القائمة x enumerable باستخدام ، foreach و linq. ما هي الرهانات لأفضل أداء؟
  3. وحدة العمل: تنفيذ معيار المستودع مع وحدة العمل.
  4. LINQ: مفهوم وأمثلة من LINQ لتسهيل الفهم.

تطبيق الويب

  1. Syntax Razor لـ ASP.NET CORE: عرض C# إلى HTML من خلال بناء الجملة الحلاقة.
  2. HTML مساعدين X مساعدين العلامات: قارن استخدام علامة HTML المساعدين X Holpers وتعلم كيفية إنشاء علامات مخصصة.

OpenID و OAuth 2.0

  1. IdentityServer4: Framework الذي ينفذ بروتوكولات OpenID و OAUTH 2.0 المجانية ، المصدر المفتوح ومتوفر لـ ASP.NET Core.

3. رفرفة

  1. حزمة الحصول على: حزمة الحصول على رفرفة مع إدارة الدولة والاعتماد والحقن موارد حقن.
  2. اختبارات الوحدة والعناصر واجهة المستخدم: مشروع رفرفة مع إظهار اختبارات الوحدة واختبارات القطعة.
  3. قائمة الرسوم المتحركة للصور: قائمة الصور ، على غرار Instagram ، مع الرسوم المتحركة مثل في لمسة المستخدم المزدوجة.

4. الزاوي

  1. الأشكال الديناميكية: المشروع الزاوي بهدف محاكاة إنشاء النموذج ديناميكيًا.

5. بيثون ، الباندا والتعلم الآلي

بيثون

  1. DateTime: معالجة التواريخ والساعات.
  2. منظم الملفات: قم بتنظيم ملفات الدليل حسب النوع.
  3. ديكورات: أضف ميزات إلى طريقة موجودة دون تغيير بنيتها.

الباندا

  1. pandas.core.groupby.groupby.cumcount (): إنشاء عمود خلق ذاتي يعتمد على مجموعة من الأعمدة.
  2. pandas.cut (): تحويل البيانات العددية إلى بيانات فئوية.
  3. pandas.dataframe.diff (): احسب فرق القيمة بين كل سطر من dataframe.
  4. pandas.dataframe.unstack (): تحويل المؤشرات إلى أعمدة.
  5. pandas.series.st.contains (): معرفة ما إذا كانت القيمة أو التعبير العادي موجودة داخل سلسلة.
  6. pandas.melt (): تحويل عناصر القائمة إلى عدة أسطر في DataFrame.
  7. pandas.dataframe.explode (): متوفر من الإصدار 0.25 ، قم بتحويل عناصر القائمة إلى عدة أسطر في DataFrame.
  8. pandas.api.types.categoricaldtype: تحديد طلب للمتغيرات الفئوية.

التعلم الآلي

  1. المتغيرات الفئوية: تعرف على 3 تقنيات للعمل مع متغير الفئوي.
  2. القيم المفقودة: تلبية 3 تقنيات للعمل مع القيم المفقودة.
  3. Sklearn.pipeline.pipeline: تجميع خطوات المعالجة المسبقة ونمذجة البيانات.
  4. sklearn.model_selection.cross_val_score: قم بتشغيل عملية النمذجة في مجموعات مختلفة من البيانات للحصول على قياسات جودة مختلفة.

التحديات

  1. بطاقة Kaggle الائتمانية - توقعات الرصيد: يقدم هذا الكمبيوتر الدفتري نموذجًا قادرًا على التنبؤ بتوازن بطاقة الائتمان وفقًا لسلسلة من خصائص المستخدم.
  2. Kaggle Credit Card - تجزئة العملاء: تتطلب دراسة الحالة هذه تطوير نموذج لتحديد تجزئة العملاء من أجل تحديد استراتيجية التسويق.
يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل