Cours Intermédiaire  11001

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  17071

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.

Cours Avancé  10768

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.

Introduction au cours：Introduction à la question du temps de formation des modèles d'apprentissage profond : Avec le développement du deep learning, les modèles d'apprentissage profond ont obtenu des résultats remarquables dans divers domaines. Cependant, le temps de formation des modèles d’apprentissage profond est un problème courant. Dans le cas d’ensembles de données à grande échelle et de structures de réseau complexes, le temps de formation des modèles d’apprentissage profond augmente considérablement. Cet article abordera le problème du temps de formation des modèles d'apprentissage profond et donnera des exemples de code spécifiques. L'informatique parallèle accélère le temps de formation Le processus de formation des modèles d'apprentissage profond nécessite généralement une grande quantité de ressources informatiques et de temps. Afin d'accélérer la formation

2023-10-09 commentaire 0  1670

Introduction au cours：TensorFlow et Keras sont actuellement l'un des frameworks d'apprentissage en profondeur les plus populaires. Ils fournissent non seulement des API de haut niveau pour faciliter la création et la formation de modèles d'apprentissage profond, mais fournissent également une variété de couches et de types de modèles pour faciliter la construction de différents types de modèles d'apprentissage profond. Par conséquent, ils sont largement utilisés pour former des modèles d’apprentissage profond à grande échelle. Nous utiliserons TensorFlow et Keras pour créer un modèle d'apprentissage en profondeur pour la classification d'images. Dans cet exemple, nous utiliserons l'ensemble de données CIFAR-10, qui contient 10 catégories différentes avec 6 000 images couleur 32x32 par catégorie. Tout d’abord, nous devons importer les bibliothèques et les ensembles de données nécessaires. Nous utiliserons TensorFlow

2024-01-24 commentaire 0  517

Introduction au cours：Comment utiliser TensorFlow pour implémenter un modèle d'apprentissage profond TensorFlow est un framework d'apprentissage automatique open source largement utilisé pour créer et former des modèles d'apprentissage profond. Cet article explique comment utiliser TensorFlow pour implémenter un modèle d'apprentissage profond, avec des exemples de code. Tout d’abord, nous devons installer TensorFlow. Vous pouvez utiliser la commande pip pour installer la bibliothèque TensorFlow. Exécutez la commande suivante dans le terminal : l'installation de pipinstalltensorflow est terminée

2023-08-02 commentaire 0  1179

Introduction au cours：Le 23 septembre, l'article « DeepModelFusion:ASurvey » a été publié par l'Université nationale de technologie de la défense, JD.com et l'Institut de technologie de Pékin. La fusion/fusion de modèles profonds est une technologie émergente qui combine les paramètres ou les prédictions de plusieurs modèles d'apprentissage profond en un seul modèle. Il combine les capacités de différents modèles pour compenser les biais et les erreurs des modèles individuels pour de meilleures performances. La fusion profonde de modèles sur des modèles d'apprentissage profond à grande échelle (tels que le LLM et les modèles de base) est confrontée à certains défis, notamment un coût de calcul élevé, un espace de paramètres de grande dimension, l'interférence entre différents modèles hétérogènes, etc. Cet article divise les méthodes de fusion de modèles profonds existantes en quatre catégories : (1) « Connexion de modèles », qui relie les solutions dans l'espace de poids via un chemin de réduction des pertes pour obtenir une meilleure fusion de modèles initiale.

2024-04-18 commentaire 0  839

Introduction au cours：Comment utiliser le module tensorflow pour l'apprentissage profond dans Python3.x Introduction L'apprentissage profond est devenu l'une des technologies les plus en vogue dans le domaine de l'intelligence artificielle ces dernières années. En tant que framework d'apprentissage profond populaire, TensorFlow prend non seulement en charge une variété de modèles d'apprentissage profond, mais fournit également une multitude d'outils et de fonctions pour simplifier le développement de modèles. Cet article explique comment utiliser le module TensorFlow pour l'apprentissage en profondeur dans l'environnement Python3.x et fournit des exemples de code pertinents. Installer des dizaines

2023-07-29 commentaire 0  747