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Kurseinführung：《自学IT网Linux负载均衡视频教程》主要通过对web,lvs以及在nagin下对Linux进行脚本操作来实现Linux负载均衡。

Kurs Fortschrittlich  17071

Kurseinführung：《尚学堂MySQL视频教程》向大家介绍了如何从安装到使用MySQL数据库的这么一个过程，详细的介绍的每个环节的具体操作。

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Kurseinführung：《兄弟连前端实例展示视频教程》向大家介绍了html5和css3技术的实例，让大家更加熟练掌握使用html5和css3.

Kurseinführung：Einführung in die Trainingszeitproblematik von Deep-Learning-Modellen: Mit der Entwicklung von Deep Learning haben Deep-Learning-Modelle in verschiedenen Bereichen bemerkenswerte Ergebnisse erzielt. Allerdings ist die Trainingszeit von Deep-Learning-Modellen ein häufiges Problem. Bei großen Datensätzen und komplexen Netzwerkstrukturen erhöht sich die Trainingszeit von Deep-Learning-Modellen deutlich. In diesem Artikel wird das Problem der Trainingszeit von Deep-Learning-Modellen erörtert und spezifische Codebeispiele gegeben. Paralleles Computing beschleunigt die Trainingszeit Der Trainingsprozess von Deep-Learning-Modellen erfordert normalerweise eine große Menge an Rechenressourcen und Zeit. Um das Training zu beschleunigen

2023-10-09 Kommentar 0  1670

Kurseinführung：TensorFlow und Keras sind derzeit eines der beliebtesten Deep-Learning-Frameworks. Sie stellen nicht nur High-Level-APIs bereit, um das Erstellen und Trainieren von Deep-Learning-Modellen zu vereinfachen, sondern bieten auch eine Vielzahl von Ebenen und Modelltypen, um die Erstellung verschiedener Arten von Deep-Learning-Modellen zu erleichtern. Daher werden sie häufig zum Trainieren umfangreicher Deep-Learning-Modelle verwendet. Wir werden TensorFlow und Keras verwenden, um ein Deep-Learning-Modell für die Bildklassifizierung zu erstellen. In diesem Beispiel verwenden wir den CIFAR-10-Datensatz, der 10 verschiedene Kategorien mit 6000 32x32-Farbbildern pro Kategorie enthält. Zuerst müssen wir die notwendigen Bibliotheken und Datensätze importieren. Wir werden TensorFlow verwenden

2024-01-24 Kommentar 0  517

Kurseinführung：So verwenden Sie TensorFlow zum Implementieren eines Deep-Learning-Modells TensorFlow ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das häufig zum Erstellen und Trainieren von Deep-Learning-Modellen verwendet wird. In diesem Artikel wird anhand von Codebeispielen erläutert, wie Sie mit TensorFlow ein Deep-Learning-Modell implementieren. Zuerst müssen wir TensorFlow installieren. Sie können den Befehl pip verwenden, um die TensorFlow-Bibliothek zu installieren. Führen Sie den folgenden Befehl im Terminal aus: Die Installation von pipinstalltensorflow ist abgeschlossen

2023-08-02 Kommentar 0  1179

Kurseinführung：Am 23. September wurde das Papier „DeepModelFusion:ASurvey“ von der National University of Defense Technology, JD.com und dem Beijing Institute of Technology veröffentlicht. Deep Model Fusion/Merging ist eine neue Technologie, die die Parameter oder Vorhersagen mehrerer Deep-Learning-Modelle in einem einzigen Modell kombiniert. Es kombiniert die Fähigkeiten verschiedener Modelle, um die Verzerrungen und Fehler einzelner Modelle zu kompensieren und so eine bessere Leistung zu erzielen. Die tiefe Modellfusion bei groß angelegten Deep-Learning-Modellen (wie LLM und Basismodellen) steht vor einigen Herausforderungen, darunter hohe Rechenkosten, hochdimensionaler Parameterraum, Interferenzen zwischen verschiedenen heterogenen Modellen usw. Dieser Artikel unterteilt bestehende Methoden zur Tiefenmodellfusion in vier Kategorien: (1) „Musterverbindung“, die Lösungen im Gewichtsraum über einen verlustreduzierenden Pfad verbindet, um eine bessere anfängliche Modellfusion zu erzielen

2024-04-18 Kommentar 0  839

Kurseinführung：Verwendung des Tensorflow-Moduls für Deep Learning in Python3.x Einführung Deep Learning hat sich in den letzten Jahren zu einer der heißesten Technologien im Bereich der künstlichen Intelligenz entwickelt. Als beliebtes Deep-Learning-Framework unterstützt TensorFlow nicht nur eine Vielzahl von Deep-Learning-Modellen, sondern bietet auch eine Fülle von Tools und Funktionen zur Vereinfachung der Modellentwicklung. In diesem Artikel wird die Verwendung des TensorFlow-Moduls für Deep Learning in der Python3.x-Umgebung vorgestellt und relevante Codebeispiele bereitgestellt. Installieren Sie Zehner

2023-07-29 Kommentar 0  747