Kurs Grundschule 3074
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Kurs Dazwischenliegend 11007
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 17079
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。
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Künstliche Intelligenz – Python, maschinelles Lernen, medizinische Daten, wie man lernt
2017-06-12 09:25:45 0 1 1035
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Wie sklearn große Datensätze trainiert – Stack Overflow
2017-06-28 09:22:17 0 3 1086
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2018-01-17 14:37:35 0 3 1186
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Erstellen Sie E-Mail-Vorlagen, die Parameter enthalten können
2023-09-03 17:25:22 0 1 519
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2017-06-28 09:23:45 0 1 1083
Kurseinführung：So erstellen Sie Modelle für maschinelles Lernen und verarbeiten große Datenmengen in C++: Erstellen Sie das Modell: Verwenden Sie die TensorFlow-Bibliothek, um die Modellarchitektur zu definieren und den Rechengraphen zu erstellen. Umgang mit großen Datenmengen: Verwenden Sie die Datasets-API von TensorFlow, um große Datensätze effizient zu laden und vorzuverarbeiten. Trainingsmodell: Erstellen Sie TensorProtos zum Speichern von Daten und verwenden Sie Session zum Trainieren des Modells. Bewerten Sie das Modell: Führen Sie die Sitzung aus, um die Genauigkeit des Modells zu bewerten.
2024-06-03 Kommentar 0 296
Kurseinführung：So verwenden Sie das Mathematikmodul, um mathematische Operationen in Python 3.x auszuführen. Einführung: Bei der Python-Programmierung ist die Durchführung mathematischer Operationen eine häufige Anforderung. Um die Verarbeitung mathematischer Operationen zu erleichtern, stellt Python die Mathematikbibliothek bereit, die viele Funktionen und Konstanten für mathematische Berechnungen und mathematische Funktionen enthält. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit dem Mathematikmodul allgemeine mathematische Operationen ausführen und entsprechende Codebeispiele bereitstellen. 1. Die Addition grundlegender mathematischer Operationen wird mit der Funktion math.add() im Mathematikmodul durchgeführt.
2023-08-01 Kommentar 0 1759
Kurseinführung：Ein Leitfaden für Einsteiger in die Datenmodellierung: Aufbau der Grundlage für datengesteuerten Erfolg In der heutigen datengesteuerten Welt sind Unternehmen stark auf Daten angewiesen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu verbessern und das Kundenverhalten zu verstehen. Datenmodellierung spielt eine Rolle
2024-09-10 Kommentar 0 995
Kurseinführung：Numpy ist eine der am häufigsten verwendeten Mathematikbibliotheken in Python und integriert viele der besten mathematischen Funktionen und Operationen. Numpy wird häufig verwendet, unter anderem in den Bereichen Statistik, lineare Algebra, Bildverarbeitung, maschinelles Lernen, neuronale Netze. In Sachen Datenanalyse und Modellierung ist Numpy eines der unverzichtbaren Tools. In diesem Artikel werden häufig verwendete mathematische Funktionen in Numpy sowie Beispielcodes für die Verwendung dieser Funktionen zur Implementierung von Datenanalyse und -modellierung vorgestellt. 1. Erstellen Sie ein Array. Verwenden Sie die Funktion array() in Numpy, um eine Zahl zu erstellen.
2024-01-19 Kommentar 0 1011
Kurseinführung：Ein Leitfaden für Anfänger zum Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen in C++. Installieren Sie zunächst den Compiler und die lineare Algebra-Bibliothek, erstellen Sie einen Datensatz, erstellen Sie ein lineares Regressionsmodell, optimieren Sie die Modellgewichte, um das Modell zu trainieren, und verwenden Sie dann das Modell, um den Zielwert vorherzusagen. Ein praktischer Fall demonstriert die Verwendung von Hausflächen- und Preisdatensätzen zur Vorhersage von Hauspreisen.
2024-06-03 Kommentar 0 625