Cours Élémentaire  5404

Introduction au cours：14/09/2023 soir 20h00-22h00 numéro vidéo + diffusion simultanée en direct sur ce site !

Cours Intermédiaire  4386

Introduction au cours：Fiddler est un agent de débogage HTTP qui surveille le flux de données du réseau HTTP du système sous la forme d'un serveur proxy. Fiddler peut également vous permettre de vérifier toutes les communications HTTP, de définir des points d'arrêt et toutes les données « entrantes et sortantes » de Fiddle. Fiddler comprend également un sous-système de script d'événements JScript .NET simple mais puissant, qui peut prendre en charge de nombreuses tâches de débogage HTTP.

Cours Intermédiaire  11005

Introduction au cours："Tutoriel vidéo d'auto-apprentissage sur l'équilibrage de charge Linux du réseau informatique" implémente principalement l'équilibrage de charge Linux en effectuant des opérations de script sur le Web, lvs et Linux sous nagin.

Cours Avancé  17074

Introduction au cours："Tutoriel vidéo Shang Xuetang MySQL" vous présente le processus depuis l'installation jusqu'à l'utilisation de la base de données MySQL, et présente en détail les opérations spécifiques de chaque lien.

Introduction au cours：1. Introduction Dans cet article, nous apprendrons comment choisir le meilleur modèle entre plusieurs modèles avec des hyperparamètres variables, dans certains cas nous pouvons avoir plus de 50 modèles différents, savoir comment en choisir un est important pour obtenir le meilleur par

2024-09-25 commentaire 0  795

Introduction au cours：L'apprentissage automatique (ML) est une technologie puissante qui permet aux ordinateurs d'apprendre à faire des prédictions et des décisions sans être explicitement programmés. Dans tout projet ML, il est crucial de choisir le bon modèle ML pour la tâche spécifique. Cet article vous apprend à sélectionner correctement un modèle ML à travers les étapes suivantes : Définir le problème et les résultats attendus Avant de sélectionner un modèle d'apprentissage automatique, il est crucial de définir avec précision le problème et les résultats attendus, afin qu'un modèle approprié puisse être mieux adapté. . Pour définir votre problème, considérez ces trois points : Que souhaitez-vous prédire ou classer ? Quelles sont les données d’entrée ? Quelles sont les données de sortie ? Définir le problème et les résultats souhaités est une étape importante dans le processus de choix du bon modèle ML. Choisir les mesures de performance Une fois que vous avez défini le problème et les résultats souhaités, l'étape suivante consiste à choisir

2024-01-22 commentaire 0  650

Introduction au cours：Le problème de sélection de modèle en méta-apprentissage nécessite des exemples de code spécifiques. Le méta-apprentissage est une méthode d'apprentissage automatique et son objectif est d'améliorer la capacité d'apprendre par l'apprentissage. Une question importante dans le méta-apprentissage est la sélection du modèle, c'est-à-dire comment sélectionner automatiquement l'algorithme ou le modèle d'apprentissage le plus adapté à une tâche spécifique. Dans l’apprentissage automatique traditionnel, la sélection du modèle est généralement déterminée par l’expérience humaine et la connaissance du domaine. Cette approche est parfois inefficace et peut ne pas tirer pleinement parti de grandes quantités de données et de modèles. Par conséquent, l’émergence du méta-apprentissage offre une nouvelle approche du problème de sélection de modèles.

2023-10-09 commentaire 0  1402

Introduction au cours：1. Ouvrez d'abord le logiciel Blender et créez une scène composée de plusieurs modèles, comme indiqué sur la figure. 2. Ensuite dans la vue, sélectionnez le modèle à masquer et cliquez sur le bouton [Objet] dans la barre de menu. 3. Enfin, dans la liste du menu [Objet], ouvrez l'option [Afficher/Masquer] et sélectionnez [Masquer l'élément sélectionné] ; le modèle sélectionné sera masqué.

2024-04-07 commentaire 0  878

Introduction au cours：Comment effectuer les meilleures pratiques et la sélection d'algorithmes pour la vérification de la fiabilité des données et l'évaluation du modèle en Python Introduction : Dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'analyse des données, la vérification de la fiabilité des données et l'évaluation des performances du modèle sont des tâches très importantes. En vérifiant la fiabilité des données, la qualité et l'exactitude des données peuvent être garanties, améliorant ainsi le pouvoir prédictif du modèle. L'évaluation des modèles peut nous aider à sélectionner les meilleurs modèles et à déterminer leurs performances. Cet article présentera les meilleures pratiques et les choix d'algorithmes pour la vérification de la fiabilité des données et l'évaluation des modèles en Python.

2023-10-27 commentaire 0  884