Kurs Dazwischenliegend 5038
Kurseinführung:In diesem Stadium entwickelt sich die Front-End-Branche rasant und auch die Front-End-Technologie iteriert mit hoher Geschwindigkeit. Die ES6-ES11-Spezifikation fügt viele neue JavaScript-Funktionen hinzu. Die neuen Funktionen von ES sind zum Entwicklungstrend der Front-End-Technologie geworden, mit prägnanter Syntax, umfangreichen Funktionen und einigen Funktionen mit verbesserter Leistung. Diese Kursreihe beginnt mit ECMA-bezogenen Konzepten und deckt die neuen Funktionen von ES6-ES11 ab. Einige Funktionen umfassen auch spezielle Fälle Es wird große technische Verbesserungen geben.
Kurs Grundschule 2124
Kurseinführung:Dieser Kurs konzentriert sich hauptsächlich auf die vue3.0-Kompositions-API (Options-API). Die Kompositions-API (Kompositions-API) ist eine der wichtigsten Änderungen in 3.0 Eine Reihe von wenig aufdringlichen, funktionalen APIs ermöglichen es uns, die Komponentenlogik flexibler zu „kombinieren“.
Kurs Dazwischenliegend 68508
Kurseinführung:PHP7 ist eine brandneue Version der Programmiersprache PHP, die vor allem hinsichtlich der Leistung stark verbessert wurde. Offizielle Dokumente zeigen, dass PHP7 die doppelte Leistung der PHP5.x-Version erreichen kann. Gleichzeitig wird die Syntax von PHP geklärt und viele gängige Syntaxformate in anderen Sprachen bereitgestellt. Das Lobenswerte ist, dass die Kompatibilität von PHP7 nach einer so großen Änderung immer noch sehr gut ist. Für die allermeisten Anwendungen können Sie ohne Änderungen auf die PHP7-Version migrieren.
python - Verwenden Sie Sklearn, um TFIDF-Funktionen für großen Text zu finden?
2017-06-28 09:23:35 0 1 856
2017-06-12 09:27:39 0 1 1149
Können Sie uns helfen, die Eigenschaften und Vorteile von Tomcat zusammenzufassen? Danke
2017-05-17 09:58:03 0 3 987
Javascript – Drei Möglichkeiten, anonyme JS-Funktionen zu schreiben
2017-05-19 10:39:41 0 3 600
Kurseinführung:Beim maschinellen Lernen beziehen sich Merkmale auf messbare und quantifizierbare Eigenschaften oder Merkmale eines Objekts, einer Person oder eines Phänomens. Features können grob in zwei Kategorien unterteilt werden: spärliche Features und dichte Features. Sparse-Features Sparse-Features sind solche Features, die diskontinuierlich in einem Datensatz auftreten und deren meisten Werte gleich Null sind. Beispiele für spärliche Merkmale sind das Vorhandensein oder Fehlen bestimmter Wörter in einem Textdokument oder das Vorkommen bestimmter Elemente in einem Transaktionsdatensatz. Sie werden als spärliche Merkmale bezeichnet, da sie im Datensatz nur wenige Werte ungleich Null aufweisen und die meisten Werte Null sind. Sparse-Funktionen sind in Natural Language Processing (NLP) und Empfehlungssystemen üblich, wo Daten oft als spärliche Matrizen dargestellt werden. Die Arbeit mit Features mit geringer Dichte kann eine größere Herausforderung darstellen, da diese häufig viele Null- oder Werte nahe Null aufweisen, was sie rechnerisch schwierig macht
2023-04-21 Kommentar 0 1821
Kurseinführung:Bei der Merkmalsextraktion handelt es sich um den Prozess der Datendimensionalitätsreduzierung, der die Menge der Originaldaten reduziert und die Nutzbarkeit der Daten durch Optimierung verbessert. Die Verarbeitung großer Datensätze erfordert erhebliche Rechenressourcen, und die Merkmalsextraktion kann die zu verarbeitende Datenmenge effektiv reduzieren und gleichzeitig den ursprünglichen Datensatz dennoch genau beschreiben. Bei der Merkmalsextraktion handelt es sich um den Prozess der Umwandlung von Rohdaten in digitale Merkmale unter Beibehaltung wichtiger Informationen. Nach der Verarbeitung können genauere Ergebnisse erzielt werden. Im Gegensatz zur Feature-Auswahl, bei der eine Teilmenge der ursprünglichen Features erhalten bleibt, werden bei der Feature-Extraktion völlig neue Features erstellt. Wie führt man eine Merkmalsextraktion durch? Die Merkmalsextraktion kann manuell oder automatisch erfolgen. Bei der manuellen Merkmalsextraktion müssen für ein bestimmtes Problem relevante Merkmale identifiziert und beschrieben und Methoden zum Extrahieren dieser Merkmale implementiert werden. Bei der automatischen Merkmalsextraktion werden spezielle oder tiefgreifende Algorithmen verwendet
2024-01-23 Kommentar 0 548
Kurseinführung:Einführung Hallo, heute werden wir das Feature-Engineering entmystifizieren. Es scheint ein schwieriges Thema zu sein, aber ich hoffe, dass Sie am Ende dieses Artikels zumindest die Grundlagen verstehen. Laut Wikipedia ist Feature Engineering eine Maschine
2024-09-12 Kommentar 0 1022
Kurseinführung:Feature-Engineering Feature Engineering wird als Vorverarbeitungsschritt beim maschinellen Lernen beschrieben, der Rohdaten in einen effektiveren Satz von Eingaben umwandelt, die über mehrere Attribute verfügen, die als Features bezeichnet werden. Der Erfolg von Modellen für maschinelles Lernen
2024-08-18 Kommentar 0 324