Cours Intermédiaire  3595

Introduction au cours：Ce cours est principalement une série de cours de développement front-end soigneusement créés pour les étudiants qui sont dans la deuxième étape de l'apprentissage sans aucune base et qui souhaitent entrer dans l'industrie en tant que développement front-end. Le cours est basé sur la version ouverte du CRMEB, avec un enseignement pratique et une combinaison d'explication théorique et d'opération pratique. Mieux aider les étudiants à consolider leurs points de connaissances et à maîtriser leurs compétences opérationnelles. Jouer efficacement le rôle d'enseignement pratique pour aider les étudiants à maîtriser les technologies de développement.

Cours Élémentaire  447382

Introduction au cours：Les amis sont invités à rejoindre les rangs de l'auto-apprentissage PHP. Le langage PHP est un langage de script open source général, facile à démarrer et à utiliser. Le « Manuel d'auto-apprentissage complet de PHP » peut permettre aux apprenants d'avoir une idée générale. compréhension de PHP et être capable d'effectuer des tâches simples grâce à ce langage. Développement de sites Web et de logiciels.

Cours Élémentaire  24590

Introduction au cours："HTML5 Quick Self-Study Tutorial" convient à l'apprentissage d'entrée à base zéro du HTML5. HTML5 est la cinquième version du développement HTML. Avec la prise en charge de la technologie des navigateurs, il a également commencé à être largement utilisé. pour le développement WEB Ce cours fournira aux lecteurs d'expliquer toutes les fonctionnalités de base de HTML5.

Cours Élémentaire  13512

Introduction au cours："Tutoriel d'introduction à l'auto-apprentissage HTML5" vous amènera à apprendre les bases de HTML5 et à l'expliquer à travers des exemples.

Cours Élémentaire  3029

Introduction au cours：Ce cours est la dernière étape de notre cours global base zéro. Il s'agit d'une amélioration et d'une synthèse basée sur les étapes un et deux précédentes. Nous apprendrons la pile technologique de base de développement front-end populaire de Vue et les connaissances de base d'uniapp, et préparerons de petits cas pour tout le monde après chaque petit point de connaissance, afin que ce que nous avons appris puisse être utilisé immédiatement, combiné avec les scénarios d'utilisation, et intégré.

Introduction au cours：Le méta-apprentissage aide les algorithmes d'apprentissage automatique à surmonter les défis en optimisant les algorithmes d'apprentissage et en identifiant les algorithmes les plus performants. Méta-apprentissage, méta-classificateurs et méta-régression Les méta-classificateurs dans l'apprentissage automatique Les méta-classificateurs sont un type d'algorithme de méta-apprentissage dans l'apprentissage automatique qui sont utilisés pour les tâches de classification et de modélisation prédictive. Il utilise les résultats prédits par d'autres classificateurs comme caractéristiques et sélectionne finalement l'un d'entre eux comme résultat final de la prédiction. Méta-régression La méta-régression est un algorithme de méta-apprentissage utilisé pour les tâches de modélisation prédictive de régression. Il utilise l'analyse de régression pour combiner, comparer et synthétiser les résultats de plusieurs études tout en ajustant l'effet des covariables disponibles sur la variable de réponse. Les analyses de méta-régression visent à réconcilier des études contradictoires ou à confirmer des études cohérentes entre elles. Quelles techniques sont utilisées en méta-apprentissage ? Voici quelques méthodes utilisées en méta-apprentissage : Métriques

2024-01-24 commentaire 0  749

Introduction au cours：Le méta-apprentissage fait référence au processus d'exploration de la manière d'apprendre en extrayant les caractéristiques communes de plusieurs tâches afin de s'adapter rapidement à de nouvelles tâches. Le méta-apprentissage indépendant du modèle (MAML) associé est un algorithme qui peut effectuer un méta-apprentissage multitâche sans connaissances préalables. MAML apprend un paramètre d'initialisation du modèle en optimisant de manière itérative plusieurs tâches liées, permettant au modèle de s'adapter rapidement aux nouvelles tâches. L'idée principale de MAML est d'ajuster les paramètres du modèle par descente de gradient pour minimiser les pertes sur les nouvelles tâches. Cette méthode permet au modèle d'apprendre rapidement avec un petit nombre d'échantillons et a une valeur relativement élevée.

2024-01-22 commentaire 0  1340

Introduction au cours：Le problème de sélection de modèle en méta-apprentissage nécessite des exemples de code spécifiques. Le méta-apprentissage est une méthode d'apprentissage automatique et son objectif est d'améliorer la capacité d'apprendre par l'apprentissage. Une question importante dans le méta-apprentissage est la sélection du modèle, c'est-à-dire comment sélectionner automatiquement l'algorithme ou le modèle d'apprentissage le plus adapté à une tâche spécifique. Dans l’apprentissage automatique traditionnel, la sélection du modèle est généralement déterminée par l’expérience humaine et la connaissance du domaine. Cette approche est parfois inefficace et peut ne pas tirer pleinement parti de grandes quantités de données et de modèles. Par conséquent, l’émergence du méta-apprentissage offre une nouvelle approche du problème de sélection de modèles.

2023-10-09 commentaire 0  1454

Introduction au cours：1. Méta-apprentissage 1. Les points faibles de la modélisation personnalisée rencontreront le problème de la distribution des données dans les scénarios de recommandation. 20 % des scénarios appliquent 80 % des échantillons, ce qui conduit à un problème : un seul modèle est plus convivial pour les grands. prédictions de scénarios à grande échelle. Comment prendre en compte divers scénarios et améliorer les capacités de personnalisation des modèles est un problème de la modélisation personnalisée. Solution industrielle : PPNet/Poso : ce modèle permet une personnalisation via des portes décalées, etc., et offre de meilleures performances et un meilleur coût. Cependant, plusieurs scénarios partagent un ensemble de paramètres de modèle et la représentation personnalisée est limitée. Personnalisation sur l'appareil : déployez un modèle à chaque extrémité, utilisez les données en temps réel à l'extrémité pour la formation et personnalisez les paramètres du modèle final. Cependant, cela dépendra des performances de l'extrémité et le modèle ne peut pas être particulièrement volumineux. , un petit modèle doit donc être utilisé pour la formation. Existant pour les modèles métiers

2023-07-15 commentaire 0  1421

Introduction au cours：La composition de la balise méta : La balise méta a deux attributs, qui sont l'attribut http-equiv et l'attribut name. Différents attributs ont des valeurs de paramètres différentes. Ces différentes valeurs de paramètres réalisent différentes fonctions de page Web.

2018-10-18 commentaire 0  2871