Kurs Fortschrittlich  11163

Kurseinführung：„Schulungsvideo zum Schutz vor Website-Angriffen“ Sicherheit ist für uns natürlich sehr wichtig, und das gilt auch für Websites. In dieser Lektion werden wir darüber sprechen, wie wir eine Website besser vor externen Angriffen schützen können! In Ordnung! Mehr gibt es nicht zu sagen, lasst uns gemeinsam lernen! !

Kurs Dazwischenliegend  21230

Kurseinführung：Diese Kursreihe wird unter Verwendung der neuesten Version des ThinkPHP5.1-Entwicklungsframeworks unterrichtet. Der Inhalt umfasst Grundkenntnisse, Architekturprinzipien, Controller, Modelle, Ansichten, Composer usw. und ermöglicht Ihnen die schnelle Beherrschung der modernsten Mainstream-Entwicklungstechnologie in kürzester Zeit~ ~

Kurs Dazwischenliegend  492773

Kurseinführung：Kann ich PHP-Programmierung in 60 Tagen erlernen? Nachdem Sie den Lehrplan der PHP-Chinesisch-Website gelesen haben, werden Sie nicht mehr daran zweifeln! Die kompakte Kursgestaltung, das neuartige Lehrmodell und die umfassende Lernbetreuung sorgen dafür, dass jeder Fortschritt mit Überraschungen belohnt wird~~

Kurs Dazwischenliegend  28177

Kurseinführung：Die zweite Phase des Online-Schulungskurses zu PHP-Chinesisch ist eine vollständige Live-Übertragung des Kurses, gehalten von Peter Zhu, einem professionellen Dozenten auf dieser Website. Der Kurs behandelt die Frontend-Entwicklung und die praktischsten Technologien für die serverseitige Entwicklung.

Kurs Dazwischenliegend  26060

Kurseinführung：Die zweite Phase des Online-Schulungskurses zu PHP-Chinesisch ist eine vollständige Live-Übertragung des Kurses, gehalten von Peter Zhu, einem professionellen Dozenten auf dieser Website. Der Kurs behandelt die Frontend-Entwicklung und die praktischsten Technologien für die serverseitige Entwicklung.

Kurseinführung：Das Training eines ML-Modells in C++ umfasst die folgenden Schritte: Datenvorverarbeitung: Laden, Transformieren und Konstruieren der Daten. Modelltraining: Wählen Sie einen Algorithmus und trainieren Sie das Modell. Modellvalidierung: Partitionieren Sie den Datensatz, bewerten Sie die Leistung und optimieren Sie das Modell. Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie Modelle für maschinelles Lernen in C++ erfolgreich erstellen, trainieren und validieren.

2024-06-01 Kommentar 0  632

Kurseinführung：BatchSize bezieht sich auf die Datenmenge, die das maschinelle Lernmodell jedes Mal während des Trainingsprozesses verwendet. Es teilt große Datenmengen in kleine Datenmengen für das Modelltraining und die Parameteraktualisierung auf. Diese Stapelverarbeitungsmethode trägt dazu bei, die Trainingseffizienz und Speichernutzung zu verbessern. Trainingsdaten werden für das Training normalerweise in Stapel unterteilt, und jeder Stapel enthält mehrere Proben. Die Chargengröße (Batchsize) bezieht sich auf die Anzahl der Proben, die in jeder Charge enthalten sind. Beim Training eines Modells hat die Batchgröße einen wichtigen Einfluss auf den Trainingsprozess. 1. Trainingsgeschwindigkeit Die Batchgröße (Batchgröße) hat einen Einfluss auf die Trainingsgeschwindigkeit des Modells. Eine größere Batchgröße kann Trainingsdaten schneller verarbeiten, da in jeder Epoche eine größere Batchgröße mehr Daten gleichzeitig verarbeiten kann.

2024-01-23 Kommentar 0  2211

Kurseinführung：ChatGPTPython-Modellschulungsleitfaden: Übersicht über die Schritte zum Anpassen von Chat-Robotern: In den letzten Jahren haben Chat-Roboter mit der zunehmenden Entwicklung der NLP-Technologie (Natural Language Processing) immer mehr Aufmerksamkeit auf sich gezogen. ChatGPT von OpenAI ist ein leistungsstarkes vorab trainiertes Sprachmodell, das zum Erstellen von Multi-Domain-Chatbots verwendet werden kann. In diesem Artikel werden die Schritte zur Verwendung von Python zum Trainieren des ChatGPT-Modells vorgestellt, einschließlich Datenvorbereitung, Modelltraining und Generierung von Dialogbeispielen. Schritt 1: Datenaufbereitung, -erfassung und -bereinigung

2023-10-24 Kommentar 0  1305

Kurseinführung：Die Ant Group kündigte kürzlich die Einführung einer großen Erweiterungsbibliothek für verteilte Trainingsbeschleunigung mit dem Namen ATorch an, einem Open-Source-Tool. Das Ziel von ATorch besteht darin, die Intelligenz des Deep Learning durch automatische Optimierung der Ressourcendynamik und Verbesserung der verteilten Trainingsstabilität zu verbessern. Es versteht sich, dass ATorch beim Training großer Modelle die Rechenleistungsauslastung des Kilokalorien-Trainings von Hunderten Milliarden Modellen auf 60 % steigern kann, was dem Einbau eines leistungsstarken Motors in einen Sportwagen entspricht. Dies wird ein wichtiges Werkzeug für Deep-Learning-Forscher und -Entwickler sein, das ihnen hilft, große Modelle effizienter zu trainieren und zu optimieren. Abbildung: ATorch setzt sich dafür ein, das Training großer Modelle effizienter und reproduzierbarer zu machen. Mit der Explosion generativer großer Modelle ist der Umfang der Datensätze und Parameter für das Modelltraining exponentiell.

2024-01-14 Kommentar 0  1405

Kurseinführung：So implementieren Sie verteilte Algorithmen und Modelltraining in PHP-Microservices. Einführung: Mit der rasanten Entwicklung von Cloud Computing und Big-Data-Technologie steigt die Nachfrage nach Datenverarbeitung und Modelltraining. Verteilte Algorithmen und Modelltraining sind der Schlüssel zum Erreichen von Effizienz, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit. In diesem Artikel wird die Implementierung verteilter Algorithmen und Modelltrainings in PHP-Microservices vorgestellt und einige spezifische Codebeispiele bereitgestellt. 1. Was ist verteiltes Algorithmus- und Modelltraining? Verteiltes Algorithmus- und Modelltraining ist eine Technologie, die mehrere Maschinen oder Serverressourcen verwendet, um Datenverarbeitung und Modelltraining gleichzeitig durchzuführen.

2023-09-25 Kommentar 0  1427