Kurs Grundschule  26370

Kurseinführung：Der zweitägige Kurs vom 14. bis 15. Januar 2019 wird von Lehrer Zhu (Peter Zhu) geleitet und alle interessierten Schüler dürfen ihn ausprobieren~~

Kurs Dazwischenliegend  4527

Kurseinführung：ApiPost ist ein API-Debugging- und Verwaltungstool, das die Simulation gängiger HTTP-Anfragen wie POST, GET und PUT unterstützt, die Teamzusammenarbeit unterstützt und Schnittstellendokumente direkt generieren und exportieren kann. Dieses Tutorial gibt Ihnen einen Überblick darüber, wie Sie eine Schnittstellenanfrage über ApiPost senden und schnell ein schönes API-Schnittstellendokument erstellen.

Kurs Grundschule  94699

Kurseinführung：Der September-Live-Übertragungskurs auf dieser Website ist zu Ende. Wenn Sie sich nicht angemeldet haben oder die Vorteile für Studenten verpasst haben, ist hier vielleicht etwas für Sie dabei.

Kurs Dazwischenliegend  4722

Kurseinführung：Es gibt zwei Hauptziele für das Studium dieses Kurses: 1. Das Layout des visuellen Panels passt sich dem Bildschirm an 2. Verwenden Sie ECharts, um die Histogrammanzeige zu realisieren Kerntechnologie: -Basierend auf der intelligenten Großbildanpassung flexible.js + rem - VScode CSSREM-Plug-in - Flex-Layout - Weniger zu verwenden - Basierend auf der Datenvisualisierungsanzeige von ECharts - Einstellungen für ECharts-Histogrammdaten - Einführung in die ECharts-Karte

Kurs Grundschule  21028

Kurseinführung：Verwenden Sie PDO (PHP-Datenobjekt), um Datenbanken zu verbinden und auszuwählen (einheitlicher Betrieb verschiedener Datenbanken), SQL-Anweisungen auszuführen und Ergebnismengen zu verarbeiten

Kurseinführung：Die Auswirkungen der Datenknappheit auf das Modelltraining erfordern spezifische Codebeispiele. In den Bereichen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind Daten eines der Kernelemente für das Training von Modellen. Ein Problem, mit dem wir in der Realität jedoch häufig konfrontiert sind, ist die Datenknappheit. Unter Datenknappheit versteht man die unzureichende Menge an Trainingsdaten oder das Fehlen annotierter Daten. In diesem Fall hat dies einen gewissen Einfluss auf das Modelltraining. Das Problem der Datenknappheit spiegelt sich hauptsächlich in den folgenden Aspekten wider: Überanpassung: Wenn die Menge an Trainingsdaten nicht ausreicht, ist das Modell anfällig für Überanpassung. Überanpassung bezieht sich auf eine übermäßige Anpassung des Modells an die Trainingsdaten.

2023-10-08 Kommentar 0  1408

Kurseinführung：Die Bedeutung der Datenvorverarbeitung beim Modelltraining und spezifische Codebeispiele Einführung: Beim Training von Modellen für maschinelles Lernen und Deep Learning ist die Datenvorverarbeitung ein sehr wichtiges und wesentliches Bindeglied. Der Zweck der Datenvorverarbeitung besteht darin, Rohdaten durch eine Reihe von Verarbeitungsschritten in eine für das Modelltraining geeignete Form umzuwandeln, um die Leistung und Genauigkeit des Modells zu verbessern. Ziel dieses Artikels ist es, die Bedeutung der Datenvorverarbeitung beim Modelltraining zu diskutieren und einige häufig verwendete Codebeispiele für die Datenvorverarbeitung zu geben. 1. Die Bedeutung der Datenvorverarbeitung. Datenbereinigung. Datenbereinigung ist die

2023-10-08 Kommentar 0  1286

Kurseinführung：Detaillierter Code für Schulungsfragen zur Grundanweisung der MySQL-Datenbank

2017-03-06 Kommentar 0  1619

Kurseinführung：Um zuverlässige Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, ist die Aufteilung der Datensätze unerlässlich. Der Aufteilungsprozess umfasst die Aufteilung des Datensatzes in Trainings-, Validierungs- und Testsätze. Ziel dieses Artikels ist es, die Konzepte dieser drei Sammlungen, Datenaufteilungstechniken und Fallstricke, die leicht auftreten können, im Detail vorzustellen. Trainingssatz, Validierungssatz und Testsatz Trainingssatz Ein Trainingssatz ist ein Datensatz, der zum Trainieren verwendet wird und es dem Modell ermöglicht, versteckte Merkmale/Muster in den Daten zu lernen. In jeder Epoche werden dieselben Trainingsdaten wiederholt in die Architektur des neuronalen Netzwerks eingespeist und das Modell lernt weiterhin die Eigenschaften der Daten. Der Trainingssatz sollte über vielfältige Eingaben verfügen, damit das Modell für alle Szenarien trainiert wird und mögliche zukünftige Datenproben vorhersagen kann. Validierungssatz Ein Validierungssatz ist ein vom Trainingssatz getrennter Datensatz, der zur Überprüfung der Modellleistung während des Trainings verwendet wird.

2024-01-22 Kommentar 0  805

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  657