Kurs Dazwischenliegend  7022

Kurseinführung：Wie kann SQL entsprechend dem Ausführungsplan bei großen Datenmengen optimiert werden? Wie kommt das MySQL-Indexsystem mit der massiven Datenspeicherung zurecht? So entwerfen Sie einen MySQL-Index mit hervorragender Leistung bei großen Datenmengen Vollständige Analyse des Clustered-Index und des Nicht-Clustered-Index von MySQL Unverzichtbare Substantive im MySQL-Index-Interview: Tabellenrückgabe, Indexabdeckung, Übereinstimmung ganz links So optimieren Sie Indizes für bestimmte SQL-Szenarien

Kurs Dazwischenliegend  11477

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  17752

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.

Kurseinführung：JVM-Tuning optimiert Leistung und Stabilität durch Anpassen von Parametern. Die Speicheroptimierung umfasst das Festlegen der Heap-Größe (-Xms und -Xmx) und des Verhältnisses der jungen/alten Generation (-XX:NewRatio). Die Optimierung der Garbage Collection umfasst das Einrichten paralleler Garbage Collection-Threads (-XX:ParallelGCThreads) und die Verwendung des G1 Garbage Collectors (-XX:+UseG1GC). Bei der Thread-Optimierung werden die Thread-Stack-Größe (-XX:ThreadStackSize) und die ThreadPool-Größe des parallelen Garbage Collectors (-XX:ParallelThreadPoolSize) festgelegt. Praxisbeispiele zeigen, dass durch die Optimierung die Pausenzeit der Garbage Collection und die Gesamtleistung deutlich verbessert werden.

2024-04-13 Kommentar 0  954

Kurseinführung：„Tuned Sound“ im Mingchao-Spiel ist ein System zum Freischalten von Einträgen. Im Spiel besteht die Stimme aus zwei Teilen: Ein Teil ist der Basiseintrag (Haupteintrag) und der andere Teil ist der neue Eintrag (Sekundärattributeintrag). Viele Spieler möchten wissen, wo sich die Stimmabstimmung in „Ming Tide“ befindet. Einführung in die Stimmabstimmungsposition von „Ming Tide“ 1. Öffnen Sie die Zeichenoberfläche. Die dritte Option auf der linken Seite ist das [Stimme]-System. Klicken Sie auf eine beliebige Stimme. 2. Bei Stimmen, die nicht aktualisiert wurden, wird die Abstimmung angezeigt Stimme ist gesperrt. Ja, hier werden Sie gefragt, um wie viele Stufen sie verstärkt werden muss, um diese Klangstimmung freizuschalten. Anschließend müssen Sie diese Klangstimmung auf Stufe 5 aufrüsten und verstärken

2024-06-03 Kommentar 0  1274

Kurseinführung：Unter Feinabstimmung versteht man die Vornahme geringfügiger Anpassungen an einem vorab trainierten Modell für eine bestimmte Aufgabe, um die Leistung zu verbessern. Bei der Sentiment-Analyse können vorab trainierte Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache (wie BERT, RoBERTa, ALBERT) als Grundmodell verwendet und in Kombination mit spezifischen Sentiment-Analyse-Datensätzen verfeinert werden, um genauere Sentiment-Analyse-Ergebnisse zu erzielen. Durch Feinabstimmung kann das Modell an die Anforderungen bestimmter Aufgaben angepasst und die Leistung des Modells bei bestimmten Aufgaben verbessert werden. Der Zweck der Feinabstimmung des Modells besteht darin, das allgemeine Verarbeitungsmodell natürlicher Sprache zu verfeinern, um seine Erkennungsfähigkeit und Vorhersagegenauigkeit bei Stimmungsanalyseaufgaben zu verbessern. Durch Feinabstimmung können wir die Lernfähigkeiten des Modells auf bestimmte Bereiche übertragen und es so besser an spezifische Aufgabenanforderungen anpassen. Solch eine Feinabstimmung

2024-01-22 Kommentar 0  1287

Kurseinführung：Im Jahr 2018 veröffentlichte Google BERT. Nach seiner Veröffentlichung übertraf es die State-of-the-Art-Ergebnisse (Sota) von 11 NLP-Aufgaben und stellte damit einen neuen Meilenstein in der NLP-Welt dar In der Abbildung unten ist der Trainingsprozess des BERT-Modells dargestellt, rechts der Feinabstimmungsprozess für bestimmte Aufgaben. Unter anderem dient die Feinabstimmungsphase der Feinabstimmung, wenn sie anschließend in einigen nachgelagerten Aufgaben verwendet wird, wie z. B. Textklassifizierung, Wortartkennzeichnung, Frage- und Antwortsysteme usw. BERT kann auf verschiedene Arten feinabgestimmt werden Aufgaben ohne Anpassung der Struktur. Durch das Aufgabendesign „vorab trainiertes Sprachmodell + Feinabstimmung der nachgelagerten Aufgabe“ werden leistungsstarke Modelleffekte erzielt. Seitdem ist „Sprachmodell vor dem Training + Feinabstimmung der nachgelagerten Aufgabe“ zum Mainstream-Training im NLP-Bereich geworden.

2023-10-07 Kommentar 0  1599

Kurseinführung：Rufen Sie iReal Pro auf, klicken Sie auf das Symbol „Einstellungen“, um „Einstellungen“ aufzurufen, suchen Sie nach „Tuning“, klicken Sie auf „Enter“, um „Tuning“ aufzurufen, und klicken Sie auf die Schaltfläche.

2024-06-29 Kommentar 0  955