Cours Intermédiaire  11393

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  17704

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  11399

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：L'extraction de fonctionnalités est le processus de réduction de la dimensionnalité des données, qui réduit la quantité de données originales et améliore la convivialité des données grâce à l'optimisation. Le traitement de grands ensembles de données nécessite des ressources informatiques importantes, et l'extraction de caractéristiques peut réduire efficacement la quantité de données à traiter tout en décrivant avec précision l'ensemble de données d'origine. L'extraction de fonctionnalités est le processus de conversion de données brutes en fonctionnalités numériques, préservant ainsi les informations clés. Après traitement, des résultats plus précis peuvent être obtenus. Contrairement à la sélection de fonctionnalités, qui conserve un sous-ensemble des fonctionnalités d'origine, l'extraction de fonctionnalités crée des fonctionnalités entièrement nouvelles. Comment effectuer l’extraction de fonctionnalités ? L'extraction de fonctionnalités peut être effectuée manuellement ou automatiquement. L'extraction manuelle de fonctionnalités nécessite d'identifier et de décrire les fonctionnalités pertinentes pour un problème spécifique et de mettre en œuvre des méthodes pour extraire ces fonctionnalités. L'extraction automatique de fonctionnalités implique l'utilisation d'algorithmes spécialisés ou de profondeurs

2024-01-23 commentaire 0  545

Introduction au cours：L'extracteur de fonctionnalités superficiel est un extracteur de fonctionnalités situé dans une couche moins profonde du réseau neuronal d'apprentissage profond. Sa fonction principale est de convertir les données d'entrée en représentation de caractéristiques de grande dimension pour les couches de modèle suivantes afin d'effectuer des tâches telles que la classification et la régression. Les extracteurs de fonctionnalités peu profonds utilisent des opérations de convolution et de regroupement dans des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour réaliser l'extraction de fonctionnalités. Grâce aux opérations de convolution, les extracteurs de fonctionnalités superficiels peuvent capturer les fonctionnalités locales des données d'entrée, tandis que les opérations de regroupement peuvent réduire la dimensionnalité des fonctionnalités et conserver des informations importantes sur les fonctionnalités. De cette manière, les extracteurs de caractéristiques superficiels peuvent transformer les données brutes en représentations de caractéristiques plus significatives, améliorant ainsi les performances des tâches ultérieures. L'opération de convolution est l'une des opérations principales des réseaux de neurones convolutifs (CNN). Il effectue une opération de convolution sur les données d'entrée avec un ensemble de noyaux de convolution, de

2024-01-22 commentaire 0  776

Introduction au cours：Problème de sélection de caractéristiques dans la classification d'images à grain fin La classification d'images à grain fin est un problème important et difficile dans le domaine de la vision par ordinateur ces dernières années, qui nécessite que le classificateur soit capable de distinguer des objets ou des scènes similaires. Pour résoudre ce problème, la sélection des caractéristiques est une étape critique, car les caractéristiques appropriées peuvent représenter avec précision les informations détaillées de l'image. L’importance du problème de sélection de caractéristiques dans la classification fine d’images réside dans la manière de sélectionner les caractéristiques de haut niveau pertinentes pour la tâche de classification parmi un grand nombre de caractéristiques de bas niveau. Les méthodes traditionnelles de sélection de fonctionnalités reposent souvent sur des règles ou une expérience définies manuellement

2023-10-09 commentaire 0  1317

Introduction au cours：Cet article vous apporte des connaissances pertinentes sur Python et présente en détail comment Python implémente quatre méthodes d'extraction de fonctionnalités de texte différentes, notamment l'extraction de fonctionnalités de texte par dictionnaire, l'extraction de fonctionnalités de texte en anglais, l'extraction de fonctionnalités de texte chinois et l'extraction de fonctionnalités de texte TF-IDF, ceux qui sont intéressés. peut en apprendre davantage.

2022-08-31 commentaire 0  2621

Introduction au cours： 分享一些无特征PHP一句话

2016-07-25 commentaire 0  1387