Kurs Grundschule  5493

Kurseinführung：14.09.2023 Abend 20:00-22:00 Uhr Videonummer + gleichzeitige Live-Übertragung auf dieser Seite!

Kurs Dazwischenliegend  4493

Kurseinführung：Fiddler ist ein HTTP-Debugging-Agent, der den HTTP-Netzwerkdatenfluss des Systems in Form eines Proxyservers überwacht. Mit Fiddler können Sie auch die gesamte HTTP-Kommunikation überprüfen, Haltepunkte festlegen und alle „ein- und ausgehenden“ Daten von Fiddle überprüfen. Fiddler enthält außerdem ein einfaches, aber leistungsstarkes JScript .NET-Ereignisskript-Subsystem, das zahlreiche HTTP-Debugging-Aufgaben unterstützen kann.

Kurs Dazwischenliegend  11416

Kurseinführung：„Selbststudium IT-Netzwerk-Linux-Lastausgleich-Video-Tutorial“ implementiert hauptsächlich den Linux-Lastausgleich durch Ausführen von Skriptvorgängen im Web, LVS und Linux unter Nagin.

Kurs Fortschrittlich  17715

Kurseinführung：„Shang Xuetang MySQL Video Tutorial“ führt Sie in den Prozess von der Installation bis zur Verwendung der MySQL-Datenbank ein und stellt die spezifischen Vorgänge jedes Links im Detail vor.

Kurseinführung：1. Einführung In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie aus mehreren Modellen mit unterschiedlichen Hyperparametern das beste Modell auswählen. In einigen Fällen können wir über mehr als 50 verschiedene Modelle verfügen. Es ist wichtig zu wissen, wie Sie eines auswählen, um das Beste pro Modell zu erhalten

2024-09-25 Kommentar 0  845

Kurseinführung：Maschinelles Lernen (ML) ist eine leistungsstarke Technologie, die es Computern ermöglicht, Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. In jedem ML-Projekt ist die Auswahl des richtigen ML-Modells für die spezifische Aufgabe von entscheidender Bedeutung. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mithilfe der folgenden Schritte ein ML-Modell richtig auswählen: Definieren Sie das Problem und die erwarteten Ergebnisse. Bevor Sie ein Modell für maschinelles Lernen auswählen, ist es wichtig, das Problem und die erwarteten Ergebnisse genau zu definieren, damit ein geeignetes Modell besser angepasst werden kann . Um Ihr Problem zu definieren, berücksichtigen Sie diese drei Punkte: Was möchten Sie vorhersagen oder klassifizieren? Was sind die Eingabedaten? Was sind die Ausgabedaten? Die Definition des Problems und der gewünschten Ergebnisse ist ein wichtiger Schritt bei der Auswahl des richtigen ML-Modells. Auswählen von Leistungsmetriken Nachdem Sie das Problem und die gewünschten Ergebnisse definiert haben, besteht der nächste Schritt in der Auswahl

2024-01-22 Kommentar 0  700

Kurseinführung：Das Modellauswahlproblem beim Meta-Learning erfordert spezifische Codebeispiele. Meta-Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens und ihr Ziel besteht darin, die Fähigkeit zu verbessern, sich selbst durch Lernen zu lernen. Ein wichtiges Thema beim Meta-Lernen ist die Modellauswahl, also die Frage, wie automatisch der Lernalgorithmus oder das Lernmodell ausgewählt wird, das für eine bestimmte Aufgabe am besten geeignet ist. Beim traditionellen maschinellen Lernen wird die Modellauswahl normalerweise durch menschliche Erfahrung und Domänenwissen bestimmt. Dieser Ansatz ist manchmal ineffizient und nutzt möglicherweise nicht den vollen Nutzen aus großen Daten- und Modellmengen. Daher bietet das Aufkommen des Meta-Lernens einen neuen Ansatz für das Modellauswahlproblem.

2023-10-09 Kommentar 0  1470

Kurseinführung：1. Öffnen Sie zunächst die Blender-Software und erstellen Sie eine Szene, die aus mehreren Modellen besteht, wie in der Abbildung gezeigt. 2. Wählen Sie dann in der Ansicht das auszublendende Modell aus und klicken Sie in der Menüleiste auf die Schaltfläche [Objekt]. 3. Öffnen Sie schließlich in der Menüliste [Objekt] die Option [Anzeigen/Ausblenden] und wählen Sie [Ausgewähltes Element ausblenden]; das ausgewählte Modell wird ausgeblendet.

2024-04-07 Kommentar 0  943

Kurseinführung：So führen Sie Best Practices und Algorithmenauswahl zur Überprüfung der Datenzuverlässigkeit und Modellbewertung in Python durch. Einführung: Im Bereich des maschinellen Lernens und der Datenanalyse sind die Überprüfung der Zuverlässigkeit von Daten und die Bewertung der Leistung des Modells sehr wichtige Aufgaben. Durch die Überprüfung der Zuverlässigkeit der Daten können Qualität und Genauigkeit der Daten garantiert und so die Vorhersagekraft des Modells verbessert werden. Die Modellbewertung hilft uns, die besten Modelle auszuwählen und ihre Leistung zu bestimmen. In diesem Artikel werden Best Practices und Algorithmusoptionen für die Überprüfung der Datenzuverlässigkeit und die Modellbewertung in Python vorgestellt

2023-10-27 Kommentar 0  964