Kurs Dazwischenliegend  11270

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  17593

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.

Kurs Fortschrittlich  11305

Kurseinführung：„Brothers Band Front-End-Beispiel-Display-Video-Tutorial“ stellt jedem Beispiele für HTML5- und CSS3-Technologien vor, damit jeder die Verwendung von HTML5 und CSS3 besser beherrschen kann.

Kurseinführung：Konfigurationsmethode für die Verwendung von PyCharm für Deep Learning auf Linux-Systemen Deep Learning ist eine beliebte Richtung im Bereich der künstlichen Intelligenz, und viele Forscher und Entwickler verwenden Deep-Learning-Algorithmen, um verschiedene Probleme zu lösen. Als weit verbreitete Programmiersprache verfügt Python über viele hervorragende Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Keras. Als leistungsstarke Python-Entwicklungsumgebung bietet PyCharm eine Fülle von Funktionen und Plug-Ins, die sehr gut geeignet sind

2023-07-04 Kommentar 0  1174

Kurseinführung：Wie führt man Deep Learning und automatisches Lernen in PHP durch? Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz sind Deep Learning und automatisches Lernen zu wichtigen Forschungsrichtungen geworden. Da PHP jedoch hauptsächlich für die Webentwicklung verwendet wird, verstehen viele PHP-Entwickler nicht, wie sie Deep Learning und automatisches Lernen in PHP-Projekten implementieren können. In diesem Artikel wird die Durchführung von Deep Learning und automatischem Lernen in PHP vorgestellt und einige praktische Methoden und Tools vorgestellt. Grundlagen des Deep Learning Deep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens. Es basiert auf künstlichen neuronalen Netzen und analysiert Daten

2023-05-21 Kommentar 0  739

Kurseinführung：In den letzten Jahren hatte die rasante Entwicklung der Deep-Learning-Technologie große Auswirkungen auf viele Bereiche. Als beliebte Programmiersprache integriert sich PHP nach und nach auch in Deep Learning. In diesem Artikel stellen wir Anfängern eine einfache Einführung in Deep Learning in PHP zur Verfügung, damit sie verstehen, wie Deep Learning in PHP implementiert wird, und davon profitieren können. Zuerst müssen wir verstehen, was Deep Learning ist. Im Bereich der künstlichen Intelligenz ist Deep Learning eine Technik des maschinellen Lernens, die darauf abzielt, Computer in die Lage zu versetzen, selbstständig zu lernen und Aufgaben auszuführen

2023-06-11 Kommentar 0  1315

Kurseinführung：Bayesianisches Deep Learning ist eine Methode, die Bayesianische Statistik und Deep-Learning-Techniken kombiniert. Ziel ist es, bestehende Probleme beim Deep Learning zu lösen, wie z. B. Überanpassung, Parameterunsicherheit und unzureichende Daten. In diesem Artikel werden die Prinzipien, Anwendungen und Algorithmen des Bayes'schen Deep Learning ausführlich vorgestellt. 1. Prinzip Herkömmliche Deep-Learning-Modelle verwenden hauptsächlich die Maximum-Likelihood-Schätzmethode, um Parameter zu schätzen, dh um optimale Parameterwerte durch Maximieren der Wahrscheinlichkeitsfunktion im Trainingsdatensatz zu finden. Diese Methode kann jedoch weder eine Quantifizierung der Parameterunsicherheit ermöglichen, noch kann sie Probleme wie Überanpassung effektiv lösen. Im Gegensatz dazu verwendet Bayes'sches Deep Learning einen Bayes'schen Ansatz zur Modellierung von Modellparametern, was die Quantifizierung der Parameterunsicherheit und die Erlangung von Modellvertrauen ermöglicht. Durch die Einführung einer A-priori-Wahrscheinlichkeitsverteilung, Bei

2024-01-23 Kommentar 0  846

Kurseinführung：Die Python-Sprache wird im Bereich der Datenwissenschaft aufgrund ihrer Eigenschaften wie einfachem Lesen und Schreiben sowie offenem Quellcode häufig verwendet. In der Welle der künstlichen Intelligenz hat sich Deep Learning in den letzten Jahren zu einer Technologierichtung mit großem Potenzial entwickelt. Es gibt viele Deep-Learning-Frameworks in der Python-Sprache, darunter TensorFlow, PyTorch usw. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie Deep Learning in Python für maschinelles Lernen und Aufgaben der künstlichen Intelligenz verwenden. 1. Installieren Sie das Deep-Learning-Framework. Bevor Sie das Deep-Learning-Framework verwenden, müssen Sie das entsprechende Framework-Paket installieren. Wir verwenden

2023-06-04 Kommentar 0  2440