Cours Intermédiaire  11265

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  17590

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  11303

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：Méthode de configuration pour utiliser PyCharm pour l'apprentissage profond sur les systèmes Linux L'apprentissage profond est une direction populaire dans le domaine de l'intelligence artificielle, et de nombreux chercheurs et développeurs utilisent des algorithmes d'apprentissage profond pour résoudre divers problèmes. En tant que langage de programmation largement utilisé, Python dispose de nombreux excellents frameworks d'apprentissage en profondeur, tels que TensorFlow, PyTorch et Keras. En tant qu'environnement de développement Python puissant, PyCharm fournit une multitude de fonctions et de plug-ins, ce qui est très approprié pour

2023-07-04 commentaire 0  1168

Introduction au cours：Comment effectuer du deep learning et de l’apprentissage automatique en PHP ? Avec le développement continu de la technologie de l’intelligence artificielle, l’apprentissage profond et l’apprentissage automatique sont devenus des axes de recherche importants. Cependant, comme PHP est principalement utilisé pour le développement Web, de nombreux développeurs PHP ne comprennent pas comment implémenter le deep learning et l'apprentissage automatique dans les projets PHP. Cet article présentera comment effectuer un apprentissage profond et un apprentissage automatique en PHP, et donnera quelques méthodes et outils pratiques. Bases du deep learning Le deep learning est un type d’apprentissage automatique. Il repose sur des réseaux de neurones artificiels et analyse des données.

2023-05-21 commentaire 0  734

Introduction au cours：Ces dernières années, le développement rapide des technologies d’apprentissage profond a eu un impact considérable dans de nombreux domaines. En tant que langage de programmation populaire, PHP s’intègre également progressivement au deep learning. Dans cet article, nous fournirons aux débutants un guide d'introduction simple au deep learning en PHP pour les aider à comprendre comment le deep learning est implémenté en PHP et à en bénéficier. Tout d’abord, nous devons comprendre ce qu’est l’apprentissage profond. Dans le domaine de l'intelligence artificielle, le deep learning est une technique d'apprentissage automatique qui vise à permettre aux ordinateurs d'apprendre et d'effectuer des tâches par eux-mêmes, tout en

2023-06-11 commentaire 0  1314

Introduction au cours：L'apprentissage profond bayésien est une méthode qui combine les statistiques bayésiennes et les techniques d'apprentissage profond. Il vise à résoudre les problèmes existants dans l’apprentissage profond, tels que le surapprentissage, l’incertitude des paramètres et l’insuffisance des données. Cet article présentera en détail les principes, les applications et les algorithmes de l’apprentissage profond bayésien. 1. Principe Les modèles d'apprentissage en profondeur conventionnels utilisent principalement la méthode d'estimation du maximum de vraisemblance pour estimer les paramètres, c'est-à-dire pour trouver les valeurs optimales des paramètres en maximisant la fonction de vraisemblance sur l'ensemble de données d'entraînement. Cependant, cette méthode ne peut pas fournir de quantification de l’incertitude sur les paramètres, ni traiter efficacement des problèmes tels que le surajustement. En revanche, l'apprentissage profond bayésien adopte une approche bayésienne pour modéliser les paramètres du modèle, permettant de quantifier l'incertitude des paramètres et d'obtenir la confiance du modèle. En introduisant une distribution de probabilité a priori, Bei

2024-01-23 commentaire 0  839

Introduction au cours：Le langage Python est largement utilisé dans le domaine de la science des données en raison de ses caractéristiques telles que la facilité de lecture et d'écriture et le code open source. Dans la vague de l’intelligence artificielle de ces dernières années, l’apprentissage profond est devenu une direction technologique à fort potentiel. Il existe de nombreux frameworks d'apprentissage profond en langage Python, notamment TensorFlow, PyTorch, etc. Cet article expliquera comment utiliser l'apprentissage profond en Python pour les tâches d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle. 1. Installez le framework d'apprentissage en profondeur. Avant d'utiliser le framework d'apprentissage en profondeur, vous devez installer le package de framework correspondant. Nous utilisons

2023-06-04 commentaire 0  2432