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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 17585
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。
Kurs Fortschrittlich 11299
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.
python - Ist es notwendig, diskrete Variablen in Baummodellen zu onehoten?
2017-05-18 10:46:59 0 1 838
2017-06-28 09:23:45 0 1 1096
Wie sklearn große Datensätze trainiert – Stack Overflow
2017-06-28 09:22:17 0 3 1101
Vorschau auf Lehrveranstaltungen am 7. September 2018: Einführung in gängige Designmuster und MVC
2018-09-07 10:49:47 0 6 1464
Laravel eloquentes Modell und prahlerische openApi-Annotationsprobleme
2023-12-31 19:41:40 0 1 523
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 0 606
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 1234
Kurseinführung：1. Hintergrund Nach dem Aufkommen großer Modelle wie GPT hat die autoregressive Modellierungsmethode Transformer + des Sprachmodells, bei der es sich um die Vortrainingsaufgabe zur Vorhersage von nexttoken handelt, große Erfolge erzielt. Kann diese autoregressive Modellierungsmethode also bessere Ergebnisse in visuellen Modellen erzielen? Der heute vorgestellte Artikel ist ein kürzlich von Apple veröffentlichter Artikel über das Training eines visuellen Modells basierend auf Transformer + autoregressivem Vortraining. Lassen Sie mich Ihnen diese Arbeit vorstellen. Titel des Bildpapiers: ScalablePre-trainingofLargeAutoregressiveImageModels Download-Adresse: https://ar
2024-01-29 Kommentar 0 976
Kurseinführung：Das Java-Framework kann das Training künstlicher Intelligenzmodelle beschleunigen, indem es TensorFlowServing verwendet, um vorab trainierte Modelle für schnelle Inferenzen bereitzustellen; Verwendung von H2OAIDriverlessAI, um den Trainingsprozess zu automatisieren, und Verwendung von SparkMLlib, um verteiltes Training und große Datenmengen zu implementieren auf der Apache Spark-Architektur Set-Verarbeitung.
2024-06-04 Kommentar 0 869
Kurseinführung：Die Peking-Universität und das EVLO-Innovationsteam haben gemeinsam DriveWorld vorgeschlagen, einen vierdimensionalen Raum-Zeit-Vortrainingsalgorithmus für autonomes Fahren. Diese Methode verwendet ein Weltmodell für das Vortraining, entwirft ein Speicherzustandsraummodell für die vierdimensionale räumlich-zeitliche Modellierung und reduziert die Zufallsunsicherheit und Wissensunsicherheit, mit denen autonomes Fahren konfrontiert ist, durch Vorhersage des Besetzungsrasters der Szene. Dieses Papier wurde von CVPR2024 angenommen. Papiertitel: DriveWorld: 4DPre-trainedSceneUnderstandingviaWorldModelsforAutonomousDriving Papierlink: https://arxiv.org/abs/2405.04390 1. Bewegung
2024-08-07 Kommentar 0 784
