Cours Élémentaire 54285
Introduction au cours:"HTML5 From Beginner to Mastery Tutorial" présente en détail que HTML5 a ajouté de nombreux nouveaux contenus basés sur HTML, avec plus de fonctions et des effets plus éblouissants.
Cours Élémentaire 27091
Introduction au cours:"Tutoriel Javascript Basics" vous amènera à apprendre rapidement les connaissances de base de Javascript et à les expliquer à travers des exemples, afin que vous puissiez mieux comprendre le langage de script Javascript.
Cours Élémentaire 30957
Introduction au cours:Ce tutoriel partira des bases et ne nécessite aucune connaissance en programmation. Le "Tutoriel HTML" contient notre connaissance du HTML5, réalisant véritablement un apprentissage complet du HTML.
Cours Élémentaire 24244
Introduction au cours:"HTML5 Quick Self-Study Tutorial" convient à l'apprentissage d'entrée à base zéro du HTML5. HTML5 est la cinquième version du développement HTML. Avec la prise en charge de la technologie des navigateurs, il a également commencé à être largement utilisé. pour le développement WEB Ce cours fournira aux lecteurs d'expliquer toutes les fonctionnalités de base de HTML5.
Cours Élémentaire 90814
Introduction au cours:"JavaScript Elementary Tutorial" est un cours d'introduction à JavaScript, conçu pour permettre à chacun de connaître et de comprendre les connaissances communes de JavaScript.
2017-06-23 09:14:51 0 1 1265
android - Comment distinguer un réseau privé d'un réseau public en PHP?
2017-05-24 11:30:57 0 3 479
android - Après le chargement depuis le réseau, le style du contrôle est incorrect.
2017-05-16 13:25:00 0 1 579
mysql - Comment générer cette table SQL?
2017-05-27 17:39:01 0 2 520
Problème avec MySQL pour obtenir la fonction temporelle unix_timestamp ?
2017-05-27 17:39:04 0 2 694
Introduction au cours:Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont des outils puissants pour les tâches de traitement et de reconnaissance d'images. Ils sont conçus pour apprendre automatiquement et de manière adaptative les hiérarchies spatiales des caractéristiques par rétropropagation. Passons à la création d'un CNN de base
2024-08-28 commentaire 0 720
Introduction au cours:Une caractéristique importante des réseaux neuronaux biologiques est un degré élevé de plasticité, qui permet aux organismes naturels d'avoir une adaptabilité remarquable, et cette capacité affecte la force synaptique et la topologie du système nerveux. Cependant, les réseaux de neurones artificiels sont principalement conçus comme des structures statiques et entièrement connectées qui peuvent être très fragiles face à des environnements changeants et à de nouveaux intrants. Bien que les chercheurs aient mené des recherches approfondies sur l’apprentissage en ligne et le méta-apprentissage, les systèmes de réseaux neuronaux de pointe actuels utilisent toujours l’apprentissage hors ligne, car il est plus simple lorsqu’il est combiné avec la rétropropagation. Alors, les réseaux de neurones artificiels peuvent-ils également avoir des propriétés similaires à une plasticité élevée ? Une équipe de recherche de l'Université des technologies de l'information de Copenhague a proposé un réseau neuronal auto-organisé-LNDP, qui peut
2024-07-11 commentaire 0 1005
Introduction au cours:En utilisant la lumière pour entraîner les réseaux neuronaux, les résultats de l’Université Tsinghua ont été récemment publiés dans Nature ! Que dois-je faire si je ne parviens pas à appliquer l’algorithme de rétropropagation ? Ils ont proposé une méthode de formation en mode entièrement avancé (FFM) qui exécute directement le processus de formation dans le système optique physique, surmontant ainsi les limites des simulations informatiques numériques traditionnelles. Pour faire simple, il fallait autrefois modéliser le système physique en détail puis simuler ces modèles sur un ordinateur pour entraîner le réseau. La méthode FFM élimine le processus de modélisation et permet au système d'utiliser directement les données expérimentales pour l'apprentissage et l'optimisation. Cela signifie également que la formation n'a plus besoin de vérifier chaque couche d'avant en arrière (rétropropagation), mais peut directement mettre à jour les paramètres du réseau d'avant en arrière. Pour utiliser une analogie, comme un puzzle, la rétropropagation
2024-08-10 commentaire 0 903
Introduction au cours:C’est la première fois que les humains démontrent que les réseaux de neurones peuvent créer leurs propres cartes. Imaginez que vous êtes dans une ville étrange, même si l'environnement vous est inconnu au début, vous pouvez explorer les environs et éventuellement dessiner une carte de l'environnement dans votre cerveau, qui comprend les bâtiments, les rues, les panneaux, etc. qui interagissent les uns avec les autres. . relation de position entre eux. Cette capacité à construire des cartes spatiales dans le cerveau est à la base de types de cognition d’ordre supérieur chez l’homme : par exemple, il est théorisé que le langage est codé par des structures semblables à des cartes dans le cerveau. Cependant, même l’intelligence artificielle et les réseaux neuronaux les plus avancés ne peuvent pas créer une telle carte à partir de rien. "On a le sentiment que même les plus avancés
2024-07-24 commentaire 0 518
Introduction au cours:La frénésie des memecoins a atteint le réseau Tron après le lancement du rival de Pump.fun, SunPum. Le nouveau déployeur de memecoin a fait la une des journaux
2024-08-24 commentaire 0 321