Cours Intermédiaire 11692
Introduction au cours:Ce cours utilisera un langage court et concis pour développer un centre commercial de manière modulaire afin de faciliter la réutilisation du code. Il n'est pas nécessaire de passer beaucoup de temps à apprendre d'autres fonctions non liées pour implémenter une fonction en même temps, tous les cours sont combinés. 1 Le projet complet de centre commercial est très approprié pour la pratique des étudiants.
Cours Intermédiaire 35576
Introduction au cours:Ce cours utilisera un langage court et concis pour développer un centre commercial de manière modulaire afin de faciliter la réutilisation du code. Il n'est pas nécessaire de passer beaucoup de temps à apprendre d'autres fonctions non liées pour implémenter une fonction en même temps. combiné en un seul Le projet complet de centre commercial est très approprié pour la pratique des collèges.
Cours Intermédiaire 12288
Introduction au cours:Ce cours utilisera un langage court et concis pour développer un centre commercial de manière modulaire afin de faciliter la réutilisation du code. Il n'est pas nécessaire de passer beaucoup de temps à apprendre d'autres fonctions non liées pour implémenter une fonction en même temps, tous les cours sont combinés. 1 Le projet complet de centre commercial est très approprié pour la pratique des étudiants.
Cours Intermédiaire 11382
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.
android - Comment réduire la taille de l'APK
Comment réduire la taille de l'APK
2017-05-16 13:32:04 0 3 833
Syntaxe de base PHP : auto-incrémentation et auto-décrémentation
Les valeurs d'auto-croissance et d'auto-décroissante sont-elles toutes égales à 1 ?
2017-07-15 10:57:17 0 3 1350
Le calcul de l'addition, de la soustraction, de la multiplication et de la division dans ce chapitre
2017-08-27 11:25:18 0 1 1507
2017-11-29 16:43:03 0 1 1421
Comment supprimer la base de données
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2018-07-27 16:21:25 0 1 1377
Introduction au cours: php shell超强免杀、减少体积工具实现代码
2016-12-01 commentaire 0 1441
Introduction au cours:La réduction de la production de pièces FIL est un mécanisme prédéfini qui réduit l'offre de pièces FIL en réduisant les récompenses en bloc pour contrôler l'inflation et augmenter sa valeur. Les avantages d’une réduction de la production incluent le contrôle de l’inflation, l’ajout de valeur et l’incitation à la détention à long terme. La réduction est programmée et a lieu tous les 6 mois ou 371 298 blocs. La réduction de la production affecte à la fois les mineurs et les investisseurs, réduisant les bénéfices des mineurs, mais a généralement un impact positif sur les prix des pièces FIL, car elle augmente leur rareté et fait augmenter leur valeur.
2024-05-09 commentaire 0 991
Introduction au cours:减少浏览器的reflow和repaint
2016-06-24 commentaire 0 1115
Introduction au cours:Le délai de réduction de la production des pièces DGB est le 1er janvier 2023. Le mécanisme de réduction de la production est basé sur l'algorithme de minage. Après la réduction de la production, la récompense du minage sera réduite de moitié à 10 500 DGB. La réduction de la production est propice à la réduction de l’inflation, à l’augmentation de la rareté et à l’augmentation de la demande, et devrait faire monter le prix de la monnaie DGB. Cependant, il convient de noter que le marché des cryptomonnaies est très volatil et que les réductions de production ne sont que l’un des facteurs qui affectent les prix.
2024-07-10 commentaire 0 621
Introduction au cours:La réduction de dimensionnalité est une technique qui réduit les coûts de formation du modèle en optimisant les variables d'entrée des données de formation d'un modèle d'apprentissage automatique. Dans les données de grande dimension, le nombre de variables d'entrée peut être très important et le but de la réduction de dimensionnalité est de conserver autant que possible la variabilité des données d'origine. Grâce à la réduction de la dimensionnalité, nous pouvons réduire les ressources informatiques nécessaires à la formation du modèle et améliorer dans une certaine mesure la précision du modèle. En apprentissage automatique, les données comportant moins de variables d'entrée ou de faibles dimensions peuvent être traitées à l'aide de modèles d'apprentissage automatique dotés de structures plus simples et de moins de paramètres. Surtout dans les réseaux de neurones, en utilisant des modèles simples pour réduire la dimensionnalité des données, de bons effets de généralisation peuvent être obtenus, rendant le modèle plus souhaitable. Importance de la réduction de la dimensionnalité Effectuer une formation d'apprentissage sur des données de grande dimension a un coût de calcul très élevé. Et à travers la haute dimension
2024-01-22 commentaire 0 1026