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Cours Avancé 11374
Introduction au cours:« Tutoriel vidéo d'affichage d'exemples front-end de Brothers Band » présente des exemples de technologies HTML5 et CSS3 à tout le monde, afin que chacun puisse devenir plus compétent dans l'utilisation de HTML5 et CSS3.
java - Comment le serveur Netty détecte-t-il que le réseau client est anormalement déconnecté? ?
2017-05-17 10:00:58 0 2 1084
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2023-08-22 15:53:05 0 2 660
Convertir une expression régulière JavaScript en PHP
2023-10-23 22:58:33 0 2 911
Introduction au cours:PHP et apprentissage automatique : présentation de la façon d'effectuer la détection des anomalies et le traitement des valeurs aberrantes : dans le traitement réel des données, des valeurs aberrantes sont souvent rencontrées dans l'ensemble de données. Des valeurs aberrantes peuvent survenir pour diverses raisons, notamment une erreur de mesure, des événements imprévisibles ou des problèmes liés à la source de données. Ces valeurs aberrantes peuvent avoir un impact négatif sur des tâches telles que l'analyse des données, la formation de modèles et la prédiction. Dans cet article, nous présenterons comment utiliser PHP et les techniques d'apprentissage automatique pour la détection des anomalies et la gestion des valeurs aberrantes. Méthode de détection des anomalies : Pour détecter les valeurs aberrantes, nous
2023-07-31 commentaire 0 1104
Introduction au cours:C++ est un langage de programmation largement utilisé et un outil important pour la mise en œuvre de la technologie de détection de cibles. La détection d'objets est une direction de recherche importante dans le domaine de la vision par ordinateur. Elle peut identifier des objets spécifiques dans des images et être capable de localiser et de classer des objets. L'utilisation de la technologie de détection de cible en C++ peut non seulement accélérer la vitesse de traitement de l'algorithme, mais également approfondir la compréhension de la technologie de reconnaissance d'objets. 1. Bibliothèques couramment utilisées pour la détection de cibles en C++ À l'heure actuelle, les bibliothèques couramment utilisées pour la détection de cibles en C++ incluent principalement OpenCV, DLib, Eigen, etc. Parmi eux, Ô
2023-08-21 commentaire 0 1484
Introduction au cours:Utilisation des fonctions JavaScript pour mettre en œuvre la détection des anomalies de l'apprentissage automatique Dans le développement de la technologie moderne, l'apprentissage automatique est largement utilisé dans divers domaines. Parmi eux, la détection d’anomalies est l’une des orientations de recherche importantes en apprentissage automatique. La détection des anomalies nous aide à identifier les points de données qui s'écartent du comportement normal, révélant ainsi des problèmes potentiels ou des fraudes. Dans cet article, nous présenterons comment utiliser les fonctions JavaScript pour implémenter un modèle simple de détection d'anomalies et donnerons des exemples de code spécifiques. Tout d’abord, nous devons préparer un ensemble de constantes positives connues
2023-11-04 commentaire 0 1077
Introduction au cours:Comment utiliser la base de données MySQL pour la détection d'anomalies ? Résumé : Avec la croissance continue de l’échelle des données, les entreprises modernes accordent davantage d’attention à la détection des anomalies dans les données. En tant que l'une des bases de données relationnelles les plus populaires, MySQL dispose de puissantes capacités de traitement des données et de requêtes et peut être utilisée pour mettre en œuvre la détection des anomalies dans les données. Cet article explique comment utiliser une base de données MySQL pour la détection d'anomalies et fournit des exemples de code. Mots clés : MySQL, détection d'anomalies, traitement de données, requête Introduction : La détection d'anomalies est l'une des problématiques importantes dans le domaine de l'analyse de données. dans les données à grande échelle
2023-07-13 commentaire 0 1154
Introduction au cours:Le problème de la détection d'anomalies basée sur des séries chronologiques nécessite des exemples de code spécifiques. Les données de séries chronologiques sont des données enregistrées dans un certain ordre au fil du temps, telles que les cours des actions, les changements de température, le flux de trafic, etc. Dans les applications pratiques, la détection d’anomalies dans les données de séries chronologiques revêt une grande importance. Une valeur aberrante peut être une valeur extrême incompatible avec des données normales, du bruit, des données erronées ou un événement inattendu dans une situation spécifique. La détection des anomalies peut nous aider à découvrir ces anomalies et à prendre les mesures appropriées. Pour les problèmes de détection d'anomalies de séries chronologiques, couramment utilisés
2023-10-09 commentaire 0 767