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FastAPI(八十)实战开发《在线课程学习系统》接口开发-- 课程列表

系列实战课程 FastAPI(六十一)实战开发《在线课程学习系统》需求分析 FastAPI(六十二)实战开发《在线课程学习系统》梳理系统需要接口 FastAPI(六十三)实战开发《在线课程学习系统 (六十六)实战开发《在线课程学习系统》接口开发--用户登陆接口开发 FastAPI(六十七)实战开发《在线课程学习系统》接口开发--用户 个人信息接口开发 FastAPI(六十八)实战开发《在线课程学习系统 (七十一)实战开发《在线课程学习系统》接口开发-- 查看留言 FastAPI(七十二)实战开发《在线课程学习系统》接口开发-- 回复留言 FastAPI(七十三)实战开发《在线课程学习系统》接口开发 -- 删除留言 FastAPI(七十四)实战开发《在线课程学习系统》接口开发-- 创建课程 FastAPI(七十五)实战开发《在线课程学习系统》接口开发-- 课程详情 FastAPI(七十六 )实战开发《在线课程学习系统》接口开发-- 课程编辑和查看评论 FastAPI(七十七)实战开发《在线课程学习系统》接口开发-- 评论 FastAPI(七十八)实战开发《在线课程学习系统》接口开发

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    FastAPI(七十四)实战开发《在线课程学习系统》接口开发-- 创建课程

    前言 我们上一次分享了实战FastAPI(七十三)实战开发《在线课程学习系统》接口开发-- 删除留言,本次分享创建课程。 正文 还是按照惯例,我们去梳理下对应的逻辑 1.判断用户是否登陆 2.校验是否有权限 3.校验参数是否完整 4.查询课程是否存在 5.创建课程 课程我们需要单独创建一个新的路由来管理 我们去看下是如何实现创建课程? 首先我们去创建课程创建的pydantic 类。 101005 课程名长度应该在2-50 101006 课程上架状态不对 那么对应的业务代码最后实现如下 @courseRouter.post(path='/create') async def ) if name: return reponse(code=101002,message='课程名称不能重复',data='课程名称不能重复') couse=db_create_course

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    FastAPI(七十九)实战开发《在线课程学习系统》接口开发-- 退出课程

    可以看FastAPI(六十七)实战开发《在线课程学习系统》接口开发--用户 个人信息接口开发。课程来源于前面的课程加入模块FastAPI(七十八)实战开发《在线课程学习系统》接口开发-- 加入课程。 FastAPI(六十一)实战开发《在线课程学习系统》需求分析 FastAPI(六十二)实战开发《在线课程学习系统》梳理系统需要接口 FastAPI(六十三)实战开发《在线课程学习系统》设计数据库以及连接配置 FastAPI(六十四)实战开发《在线课程学习系统》基础架构的搭建 FastAPI(六十五)实战开发《在线课程学习系统》接口开发--用户注册接口开发 FastAPI(六十六)实战开发《在线课程学习系统 FastAPI(六十九)实战开发《在线课程学习系统》接口开发--留言功能开发 FastAPI(七十)实战开发《在线课程学习系统》接口开发-- 查看留言 FastAPI(七十一)实战开发《在线课程学习系统 (七十四)实战开发《在线课程学习系统》接口开发-- 创建课程 FastAPI(七十五)实战开发《在线课程学习系统》接口开发-- 课程详情 FastAPI(七十六)实战开发《在线课程学习系统》接口开发

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    CS229 课程笔记之八:在线学习

    1 在线学习 之前我们讨论的学习都是「批量学习」(batch learning)。批量学习的特点是我们会基于一个训练集进行学习,然后在独立的测试数据上评估学习得到的假设 。 本节将讨论「在线学习」(online learning)。 在线学习的特点是算法需要在学习时「实时」进行预测。 在线学习的过程如下: 首先,一个样本序列 会按顺序输入算法;算法依次对每一个样本作出预测,然后使用真实值进行修正。 我们关心的是在线学习在整个过程中产生的误差数量。因此,在线学习是对算法需要在学习过程中进行预测的应用的建模。 2 感知器与大间隔分类器 下面将给出感知器算法的在线学习误差数量的上界。 此外,学习速率被省略了,这只会影响到参数的大小,对算法本身的行为没有影响。 下面的定理将给出感知器算法在线学习误差数量的上界。

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    【资源】15个在线机器学习课程和教程

    本文推荐15个机器学习课程和行业领先大牛的教程。其中大多数课程都是免费的,无需注册即可自学。 内容包括决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、神经网络和深度学习、估计、贝叶斯学习、支持向量机和核方法(kernel)、聚类、无监督学习、提升算法(boosting)、强化学习学习理论(learning theory 如果你需要回顾一下机器学习的背景知识,卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)的Geoff Gordon教授的机器学习系列课程非常值得学习:机器学习的数学背景(Math Background 神经网络与机器学习简介(Introduction to Neural Networks and Machine Learning) Geoffrey E. Hinton. University of Toronto. 2014 https://sky2learn.com/preview-wjP3pHdRJvFJK-nXdR1_kg 机器学习(Machine Learning

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    Weka机器学习平台的迷你课程

    那么,在这篇文章中,您接下来将会看到分为十四部分的教您使用Weka平台进行应用式机器学习的速成课程,在这些课程中没有任何数学公式或任何程序代码。 在您完成这个迷你课程后: 您将知道如何通过数据集端到端地工作,并提供一组预测或高性能模型。 您将了解Weka机器学习工作平台的使用方法,包括懂得如何探索算法和知道如何设计控制实验。 这个迷你课程不是关于机器学习的教科书。 它将把您从一个懂一点机器学习的开发者转变为一个可以使用Weka平台从头到尾地处理一个数据集,并提供一个预测模型或高性能模型的开发者。 迷你课程概览(您应当期待什么) 这个迷你课程分为14个部分。 每堂课长大约30分钟。您可能会提前完成某些课程,也可能您对其它课程会选择花更多时间来更深入学习。 第6课:Weka中的机器学习算法 Weka平台的一个主要优点是它提供了大量的机器学习算法。 你需要了解机器学习算法。 在本课中,您将深入了解Weka中的机器学习算法。

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    资源 | Bloomberg推出在线免费课程:《机器学习基础》

    Rosenberg 机器之心编译 参与:路、李泽南 彭博(Bloomberg)近日推出的《机器学习基础》免费课程致力于让人们深入了解机器学习专家使用的概念、技术和数学框架。 课程简介 彭博推出的《机器学习基础》课程是一门训练课程,最初只向彭博内部软件工程师开放,作为「机器学习教育」(Machine Learning EDU)计划的一部分。 本课程覆盖机器学习和统计建模的大量主题。主要目标是帮助参与者深入理解机器学习专家使用的概念、技术和数学框架。 本课程还可作为其他更专业课程的基础课程,或者其他独立研究的基础。 第一讲《黑箱机器学习》快速介绍了实际机器学习,只需要参与者熟悉基础的编程概念。 《机器学习基础》课程目录: 黑箱机器学习(BLACK BOX MACHINE LEARNING) 案例研究:流失预测(CASE STUDY: CHURN PREDICTION) 统计学习理论入门(INTRODUCTION

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    FastAPI(八十一)实战开发《在线课程学习系统》接口开发-- 推荐课程列表与课程点赞

    系列实战课程 FastAPI(六十一)实战开发《在线课程学习系统》需求分析 FastAPI(六十二)实战开发《在线课程学习系统》梳理系统需要接口 FastAPI(六十三)实战开发《在线课程学习系统 (六十六)实战开发《在线课程学习系统》接口开发--用户登陆接口开发 FastAPI(六十七)实战开发《在线课程学习系统》接口开发--用户 个人信息接口开发 FastAPI(六十八)实战开发《在线课程学习系统 (七十一)实战开发《在线课程学习系统》接口开发-- 查看留言 FastAPI(七十二)实战开发《在线课程学习系统》接口开发-- 回复留言 FastAPI(七十三)实战开发《在线课程学习系统》接口开发 )实战开发《在线课程学习系统》接口开发-- 课程编辑和查看评论 FastAPI(七十七)实战开发《在线课程学习系统》接口开发-- 评论 FastAPI(七十八)实战开发《在线课程学习系统》接口开发 -- 加入课程 FastAPI(七十九)实战开发《在线课程学习系统》接口开发-- 退出课程 FastAPI(八十)实战开发《在线课程学习系统》接口开发-- 课程列表 后记 发现问题,解决问题。

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    图灵奖得主LeCun亲授,深度学习课程在线发布|资源

    木易 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 深度学习作为AI入门的一门必修课程,在网上一直有着许多教学资源。 最常见的莫过于吴恩达老师的《深度学习课程。 ? 课程简介 本课程涉及深度学习和表示学习的最新技术,重点包括: 监督式深度学习和无监督深度学习、(词)嵌入、度量学习、卷积和递归网络,以及在计算机视觉、自然语言理解和语音识别方面的应用。 ? △图源:CDS 另外,纽约大学数据科学中心建议开始课程学习需要先修的课程有:CDS的《数据科学入门》课程或其他一门研究生级别的机器学习课程。 因此,在这并不建议没有基础的小白进行学习哦。 课程内容 该课程为期14周,共27个视频,每周基本上有对应的课程与练习。 课程内容整理如下: ? 同时,AI内参群为大家提供了交流和分享的平台,更好地满足大家获取AI资讯、学习AI技术的需求。扫码即可订阅:

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    FastAPI(八十二)实战开发《在线课程学习系统》接口开发-- 课程上架下架

    前言 我们上一次分享了实战FastAPI(八十一)实战开发《在线课程学习系统》接口开发-- 推荐课程列表与课程点赞,我们这次来看下课程的上架下架。 正文 一、课程上架 我们梳理看下上架的逻辑 1.判断是否登录 2.判断角色权限 3.判断课程是否存在 4.判断课程是否上架 5.判断是否是自己的课程 那么我们看下如何实现 ', data='') if couses.onsale is True: return reponse(code=102102, message='课程已经上架', data= 二、课程下架 梳理下对应的逻辑 1.判断是否登录 2.判断角色权限 3.判断课程是否存在 4.判断课程是否下架 5.判断是否是自己的课程 那么对应的代码如何实现呢 到这里我们课程相关的所有的接口都完成了开发。接下来我们会分享测试部署相关。

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      腾讯问卷是腾讯根据多年问卷调查经验开发的在线问卷调查平台,该平台前身是腾讯内部用户、市场、产品研究的重要工具,于2015年正式对外开放,提供从问卷设计、投放采集到统计分析的一站式专业调查研究服务,被广泛应用在调查研究、表单、投票、考试等场景。

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