Cours Élémentaire  26236

Introduction au cours：Le cours de deux jours du 14 au 15 janvier 2019 sera dispensé par le professeur Zhu (Peter Zhu), et tous les étudiants intéressés sont autorisés à l'essayer ~~

Cours Intermédiaire  4414

Introduction au cours：ApiPost est un outil de débogage et de gestion d'API qui prend en charge la simulation de requêtes HTTP courantes telles que POST, GET et PUT, prend en charge la collaboration en équipe et peut directement générer et exporter des documents d'interface. Ce tutoriel vous donnera un aperçu de la façon d'envoyer une demande d'interface via ApiPost et de générer rapidement un magnifique document d'interface API.

Cours Élémentaire  94591

Introduction au cours：Le cours de diffusion en direct de septembre sur ce site est terminé. Cet ensemble de didacticiels est une diffusion en direct. Si vous ne vous êtes pas inscrit ou si vous avez manqué les avantages étudiants, jetez un œil. Il y a peut-être quelque chose pour vous ici.

Cours Intermédiaire  3440

Introduction au cours：Golang a une compréhension approfondie du modèle de planificateur GPM et de l'analyse complète des scénarios. J'espère que vous gagnerez quelque chose en regardant cette vidéo. Elle comprend l'origine et l'analyse du planificateur, une introduction au modèle GMP et un résumé de 11 ; scénarios.

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  591

Introduction au cours：1. Préparez l'ensemble de données. L'ensemble de données utilise des images open source, avec un total de 6 000 images d'incendie, marquées par deux catégories : fumée épaisse et incendie. Le projet Fire and Smoke utilise YOLO pour la formation. J'ai converti les données au format YOLO et les ai divisées en un ensemble de formation et un ensemble de vérification. Voir le répertoire de l'ensemble de données. 2. Pour la formation, veuillez vous référer à la documentation du site officiel de YOLOv7 pour le processus de formation. Modifiez le fichier data/coco.yaml et configurez le chemin et la catégorie des données d'entraînement. Téléchargez le modèle pré-entraîné yolov7.pt, puis vous pourrez commencer la formation. 3. Une fois la formation sur la surveillance des incendies terminée, recherchez le fichier modèle généré-best.pt dans le répertoire d'exécution sous le répertoire yolov7. je m'entraîne

2023-05-11 commentaire 0  911

Introduction au cours：Après être entrés dans l’ère de la pré-formation, les performances des modèles de reconnaissance visuelle se sont développées rapidement, mais les modèles de génération d’images, tels que les réseaux contradictoires génératifs (GAN), semblent avoir pris du retard. Habituellement, la formation GAN est effectuée à partir de zéro, de manière non supervisée, ce qui prend du temps et demande beaucoup de travail. Les « connaissances » acquises grâce au Big Data lors d'une pré-formation à grande échelle ne sont pas utilisées. De plus, la génération d'images elle-même doit être capable de capturer et de simuler des données statistiques complexes dans des phénomènes visuels du monde réel, sinon les images générées ne seront pas conformes aux lois du monde physique et seront directement identifiées comme « fausses » d'un seul coup d'œil. . Le modèle pré-entraîné fournit des connaissances et le modèle GAN fournit des capacités de génération. La combinaison des deux peut être une belle chose ! La question est de savoir quels modèles pré-entraînés et comment les combiner peuvent améliorer la capacité de génération du modèle GAN.

2023-05-11 commentaire 0  1398

Introduction au cours：Avec le développement de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage profond, les modèles de pré-formation sont devenus une technologie populaire dans le traitement du langage naturel (NLP), la vision par ordinateur (CV), la reconnaissance vocale et d'autres domaines. En tant que l'un des langages de programmation les plus populaires à l'heure actuelle, Python joue naturellement un rôle important dans l'application de modèles pré-entraînés. Cet article se concentrera sur le modèle de pré-formation d'apprentissage profond en Python, y compris sa définition, ses types, ses applications et comment utiliser le modèle de pré-formation. Qu'est-ce qu'un modèle pré-entraîné ? La principale difficulté des modèles d’apprentissage profond est d’analyser un grand nombre de données de haute qualité.

2023-06-11 commentaire 0  1961

Introduction au cours：Le framework Java peut accélérer la formation des modèles d'intelligence artificielle en : utilisant TensorFlowServing pour déployer des modèles pré-entraînés pour une inférence rapide ; en utilisant H2OAIDriverlessAI pour automatiser le processus de formation et en utilisant l'informatique distribuée pour réduire le temps de formation en utilisant SparkMLlib pour mettre en œuvre une formation distribuée et des données à grande échelle ; sur le traitement des ensembles d'architecture Apache Spark.

2024-06-04 commentaire 0  853