Cours Avancé  11163

Introduction au cours：« Vidéo du didacticiel de formation sur la prévention des attaques sur les sites Web » La sécurité est bien sûr très importante pour nous, et il en va de même pour les sites Web. Dans cette leçon, nous parlerons de la manière de mieux empêcher un site Web d'attaquer des attaques externes ! Très bien! Pas grand chose d’autre à dire, commençons à apprendre ensemble ! !

Cours Intermédiaire  21230

Introduction au cours：Cet ensemble de cours est dispensé à l'aide de la dernière version du framework de développement ThinkPHP5.1. Le contenu couvre les connaissances de base, les principes architecturaux, les contrôleurs, les modèles, les vues, Composer, etc., vous permettant de maîtriser rapidement la technologie de développement grand public la plus avancée. dans les plus brefs délais ~ ~

Cours Intermédiaire  492773

Introduction au cours：Puis-je apprendre la programmation PHP en 60 jours ? Après avoir lu le plan d'enseignement du site PHP chinois, vous n'en douterez plus ! L'organisation compacte des cours, le nouveau modèle d'enseignement et la supervision complète de l'apprentissage garantissent que chaque progrès sera récompensé par des surprises ~~

Cours Intermédiaire  28177

Introduction au cours：La deuxième phase du cours de formation en ligne sur PHP Chinese est une diffusion complète en direct du cours, dispensée par Peter Zhu, un conférencier professionnel sur ce site. Le cours couvre le développement front-end et les technologies les plus pratiques pour le développement côté serveur.

Cours Intermédiaire  26060

Introduction au cours：La deuxième phase du cours de formation en ligne sur PHP Chinese est une diffusion complète en direct du cours, dispensée par Peter Zhu, un conférencier professionnel sur ce site. Le cours couvre le développement front-end et les technologies les plus pratiques pour le développement côté serveur.

Introduction au cours：La formation d'un modèle ML en C++ implique les étapes suivantes : Prétraitement des données : charger, transformer et concevoir les données. Formation de modèle : choisissez un algorithme et entraînez le modèle. Validation du modèle : partitionnez l'ensemble de données, évaluez les performances et ajustez le modèle. En suivant ces étapes, vous pouvez réussir à créer, entraîner et valider des modèles d’apprentissage automatique en C++.

2024-06-01 commentaire 0  632

Introduction au cours：BatchSize fait référence à la quantité de données utilisée par le modèle d'apprentissage automatique à chaque fois pendant le processus de formation. Il divise de grandes quantités de données en petits lots de données pour la formation du modèle et la mise à jour des paramètres. Cette méthode de traitement par lots permet d'améliorer l'efficacité de la formation et l'utilisation de la mémoire. Les données de formation sont généralement divisées en lots pour la formation, et chaque lot contient plusieurs échantillons. La taille du lot (batchsize) fait référence au nombre d'échantillons contenus dans chaque lot. Lors de la formation d'un modèle, la taille du lot a un impact important sur le processus de formation. 1. Vitesse d'entraînement La taille du lot (batchsize) a un impact sur la vitesse d'entraînement du modèle. Une taille de lot plus grande peut traiter les données d'entraînement plus rapidement, car à chaque époque, une taille de lot plus grande peut traiter plus de données simultanément.

2024-01-23 commentaire 0  2211

Introduction au cours：Guide de formation du modèle ChatGPTPython : Aperçu des étapes de personnalisation des robots de chat : Ces dernières années, avec le développement croissant de la technologie NLP (traitement du langage naturel), les robots de chat ont attiré de plus en plus d'attention. ChatGPT d'OpenAI est un puissant modèle de langage pré-entraîné qui peut être utilisé pour créer des chatbots multi-domaines. Cet article présentera les étapes d'utilisation de Python pour entraîner le modèle ChatGPT, y compris la préparation des données, la formation du modèle et la génération d'échantillons de dialogue. Étape 1 : Préparation, collecte et nettoyage des données

2023-10-24 commentaire 0  1305

Introduction au cours：Ant Group a récemment annoncé le lancement d'une bibliothèque d'extension d'accélération de formation distribuée à grande échelle appelée ATorch, un outil open source. L'objectif d'ATorch est d'aider à améliorer l'intelligence de l'apprentissage profond grâce à l'optimisation dynamique automatique des ressources et à l'amélioration de la stabilité de la formation distribuée. Il est entendu que dans l'entraînement sur grand modèle, AToch peut augmenter le taux d'utilisation de la puissance de calcul d'un modèle d'entraînement de 100 milliards de kilocalories à 60 %, ce qui équivaut à l'ajout d'un moteur puissant à une voiture de sport. Il s’agira d’un outil important pour les chercheurs et les développeurs en apprentissage profond afin de les aider à former et à optimiser plus efficacement les grands modèles. Figure : ATorch s'engage à rendre la formation de grands modèles plus efficace et reproductible. Avec l'explosion des grands modèles génératifs, l'échelle des ensembles de données et des paramètres pour la formation de modèles est exponentielle.

2024-01-14 commentaire 0  1405

Introduction au cours：Comment implémenter des algorithmes distribués et la formation de modèles dans les microservices PHP Introduction : Avec le développement rapide de la technologie du cloud computing et du Big Data, la demande de traitement de données et de formation de modèles augmente. Les algorithmes distribués et la formation de modèles sont essentiels pour atteindre l'efficacité, la rapidité et l'évolutivité. Cet article présentera comment implémenter des algorithmes distribués et la formation de modèles dans les microservices PHP, et fournira quelques exemples de code spécifiques. 1. Qu'est-ce que la formation d'algorithmes et de modèles distribués ? La formation d'algorithmes et de modèles distribués est des technologies qui utilisent plusieurs machines ou ressources de serveur pour effectuer simultanément le traitement des données et la formation de modèles.

2023-09-25 commentaire 0  1427