Kurs Dazwischenliegend  3595

Kurseinführung：Bei diesem Kurs handelt es sich hauptsächlich um eine Reihe von Front-End-Entwicklungskursen, die sorgfältig für Studenten erstellt wurden, die sich in der zweiten Lernphase ohne jegliche Grundlagen befinden und als Front-End-Entwickler in die Branche einsteigen möchten. Der Kurs basiert auf der offenen CRMEB-Version mit praktischem Übungsunterricht und einer Kombination aus theoretischer Erklärung und praktischer Bedienung. Helfen Sie den Schülern besser, ihre Wissenspunkte zu festigen und betriebliche Fähigkeiten zu erlernen. Spielen Sie effektiv die Rolle des praktischen Unterrichts, um den Schülern zu helfen, Entwicklungstechnologien zu beherrschen.

Kurs Grundschule  447387

Kurseinführung：Freunde sind herzlich willkommen, sich dem PHP-Selbststudium anzuschließen. Die PHP-Sprache ist eine allgemeine Open-Source-Skriptsprache, die leicht zu erlernen und leicht zu verwenden ist Verständnis von PHP und Fähigkeit, einfache Aufgaben mit dieser Sprache auszuführen.

Kurs Grundschule  24593

Kurseinführung：„HTML5 Quick Self-Study Tutorial“ eignet sich für das Null-Einstiegs-Lernen von HTML5. Mit der Unterstützung der Browser-Technologie wird es auch zum neuen Standard für die WEB-Entwicklung bietet den Lesern die Möglichkeit, alle Kernfunktionen von HTML5 zu erklären.

Kurs Grundschule  13514

Kurseinführung：Mit dem „Einführungs-Tutorial zum HTML5-Selbststudium“ lernen Sie die Grundlagen von HTML5 kennen und erklären es anhand von Beispielen.

Kurs Grundschule  3029

Kurseinführung：Dieser Kurs ist die letzte Stufe unseres gesamten Null-basierten Kurses. Er ist eine Verbesserung und Synthese auf der Grundlage der vorherigen Stufen eins und zwei. Wir lernen den beliebten Basis-Vue-Technologie-Stack für die Front-End-Entwicklung und die Grundkenntnisse von Uniapp kennen und bereiten nach jedem kleinen Wissenspunkt kleine Fälle für alle vor, sodass das Gelernte sofort verwendet werden kann, kombiniert mit den Nutzungsszenarien usw integriert.

Kurseinführung：Meta-Learning hilft maschinellen Lernalgorithmen, Herausforderungen zu meistern, indem es Lernalgorithmen optimiert und die Algorithmen mit der besten Leistung identifiziert. Meta-Lernen, Meta-Klassifikatoren und Meta-Regression Meta-Klassifikatoren beim maschinellen Lernen Meta-Klassifikatoren sind eine Art Meta-Lernalgorithmus beim maschinellen Lernen, der für Klassifizierungs- und Vorhersagemodellierungsaufgaben verwendet wird. Es verwendet die von anderen Klassifikatoren vorhergesagten Ergebnisse als Merkmale und wählt schließlich eines davon als endgültiges Vorhersageergebnis aus. Meta-Regression Meta-Regression ist ein Meta-Lernalgorithmus, der für regressionsvorhersagende Modellierungsaufgaben verwendet wird. Es verwendet eine Regressionsanalyse, um Ergebnisse aus mehreren Studien zu kombinieren, zu vergleichen und zu synthetisieren und dabei die Auswirkungen verfügbarer Kovariaten auf die Antwortvariable anzupassen. Meta-Regressionsanalysen zielen darauf ab, widersprüchliche Studien in Einklang zu bringen oder miteinander konsistente Studien zu bestätigen. Welche Techniken werden beim Meta-Lernen verwendet? Hier sind einige Methoden, die beim Meta-Lernen verwendet werden: Metriken

2024-01-24 Kommentar 0  750

Kurseinführung：Unter Meta-Lernen versteht man den Prozess der Erforschung, wie man lernt, indem man gemeinsame Merkmale aus mehreren Aufgaben extrahiert, um sich schnell an neue Aufgaben anzupassen. Das zugehörige modellagnostische Meta-Lernen (MAML) ist ein Algorithmus, der Multitasking-Meta-Lernen ohne Vorkenntnisse durchführen kann. MAML lernt einen Modellinitialisierungsparameter durch iterative Optimierung mehrerer verwandter Aufgaben, sodass sich das Modell schnell an neue Aufgaben anpassen kann. Die Kernidee von MAML besteht darin, Modellparameter durch Gradientenabstieg anzupassen, um den Verlust bei neuen Aufgaben zu minimieren. Diese Methode ermöglicht dem Modell ein schnelles Lernen mit einer kleinen Anzahl von Stichproben und hat eine relativ hohe

2024-01-22 Kommentar 0  1344

Kurseinführung：Das Modellauswahlproblem beim Meta-Learning erfordert spezifische Codebeispiele. Meta-Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens und ihr Ziel besteht darin, die Fähigkeit zu verbessern, sich selbst durch Lernen zu lernen. Ein wichtiges Thema beim Meta-Lernen ist die Modellauswahl, also die Frage, wie automatisch der Lernalgorithmus oder das Lernmodell ausgewählt wird, das für eine bestimmte Aufgabe am besten geeignet ist. Beim traditionellen maschinellen Lernen wird die Modellauswahl normalerweise durch menschliche Erfahrung und Domänenwissen bestimmt. Dieser Ansatz ist manchmal ineffizient und nutzt möglicherweise nicht den vollen Nutzen aus großen Daten- und Modellmengen. Daher bietet das Aufkommen des Meta-Lernens einen neuen Ansatz für das Modellauswahlproblem.

2023-10-09 Kommentar 0  1454

Kurseinführung：1. Meta-Lernen 1. Die Schwachstellen der personalisierten Modellierung werden auf das Problem der Datenverteilung in Empfehlungsszenarien stoßen. 20 % der Szenarien wenden 80 % der Stichproben an, was zu einem Problem führt: Ein einzelnes Modell ist benutzerfreundlicher als ein großes -Maßstabsszenarioschätzung. Die Berücksichtigung verschiedener Szenarien und die Verbesserung der Modellpersonalisierungsfähigkeiten ist ein Problem bei der personalisierten Modellierung. Branchenlösung: PPNet/Poso: Dieses Modell erreicht die Personalisierung durch Offset-Gates usw. und weist eine bessere Leistung und Kosten auf. Allerdings teilen sich mehrere Szenarien einen Satz von Modellparametern und die personalisierte Darstellung ist begrenzt. Personalisierung auf dem Gerät: Stellen Sie an jedem Ende ein Modell bereit, verwenden Sie die Echtzeitdaten am Ende für das Training und personalisieren Sie die Parameter des Endmodells. Dies hängt jedoch von der Leistung des Endes ab und das Modell kann nicht besonders groß sein Daher muss für das Training ein kleines Modell verwendet werden. Vorhanden für Branchenmodelle

2023-07-15 Kommentar 0  1422

Kurseinführung：Die Zusammensetzung des Meta-Tags: Das Meta-Tag verfügt über zwei Attribute, nämlich das http-equiv-Attribut und das Namensattribut. Diese unterschiedlichen Parameterwerte realisieren unterschiedliche Webseitenfunktionen.

2018-10-18 Kommentar 0  2871