Cours Élémentaire  26420

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  4544

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  94725

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  4748

Introduction au cours：Il y a deux objectifs principaux pour étudier ce cours : 1. La disposition du panneau visuel s'adapte à l'écran 2. Utilisez ECharts pour réaliser l'affichage de l'histogramme Technologie de base: -Basé sur l'adaptation intelligente grand écran flexible.js + rem - Plug-in VScode CSSREM - Disposition flexible - Moins à utiliser - Basé sur l'affichage de visualisation des données ECharts - Paramètres de données d'histogramme ECharts - Présentation de la carte ECharts

Cours Élémentaire  21078

Introduction au cours：Utilisez PDO (objet de données PHP) pour connecter et sélectionner des bases de données (fonctionnement unifié de diverses bases de données), exécuter des instructions SQL et traiter des ensembles de résultats

Introduction au cours：L'impact de la rareté des données sur la formation des modèles nécessite des exemples de code spécifiques. Dans les domaines de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, les données sont l'un des éléments essentiels de la formation des modèles. Cependant, un problème auquel nous sommes souvent confrontés dans la réalité est la rareté des données. La rareté des données fait référence à la quantité insuffisante de données d'entraînement ou au manque de données annotées. Dans ce cas, cela aura un certain impact sur l'entraînement du modèle. Le problème de la rareté des données se reflète principalement dans les aspects suivants : Surajustement : lorsque la quantité de données d'entraînement est insuffisante, le modèle est sujet au surajustement. Le surajustement fait référence au modèle qui s'adapte de manière excessive aux données d'entraînement.

2023-10-08 commentaire 0  1436

Introduction au cours：L'importance du prétraitement des données dans la formation des modèles et exemples de code spécifiques Introduction : Dans le processus de formation des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, le prétraitement des données est un lien très important et essentiel. Le but du prétraitement des données est de transformer les données brutes en une forme adaptée à la formation du modèle grâce à une série d'étapes de traitement visant à améliorer les performances et la précision du modèle. Cet article vise à discuter de l'importance du prétraitement des données dans la formation de modèles et à donner quelques exemples de code de prétraitement des données couramment utilisés. 1. L'importance du prétraitement des données Nettoyage des données Le nettoyage des données est la

2023-10-08 commentaire 0  1294

Introduction au cours：Code détaillé des questions de formation sur les instructions de base de la base de données Mysql

2017-03-06 commentaire 0  1629

Introduction au cours：Afin de créer des modèles d'apprentissage automatique fiables, la division des ensembles de données est essentielle. Le processus de fractionnement implique de diviser l'ensemble de données en ensembles de formation, de validation et de test. Cet article vise à présenter en détail les concepts de ces trois collections, les techniques de fractionnement des données et les pièges qui peuvent facilement survenir. Ensemble de formation, ensemble de validation et ensemble de test Ensemble de formation Un ensemble de formation est un ensemble de données utilisé pour entraîner et permettre au modèle d'apprendre des fonctionnalités/modèles cachés dans les données. À chaque époque, les mêmes données d'entraînement sont introduites à plusieurs reprises dans l'architecture du réseau neuronal et le modèle continue d'apprendre les caractéristiques des données. L'ensemble de formation doit disposer d'un ensemble diversifié d'entrées afin que le modèle soit formé dans tous les scénarios et puisse prédire d'éventuels échantillons de données futurs. Ensemble de validation Un ensemble de validation est un ensemble de données, distinct de l'ensemble d'entraînement, utilisé pour vérifier les performances du modèle pendant l'entraînement.

2024-01-22 commentaire 0  819

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  666