コース 初級 13256
コース紹介：このチュートリアルでは、高品質の Web サイトを作成する方法と、サイトをより読みやすくするための重要な Web 標準について学びます。
コース 中級 10742
コース紹介：「Css3 特殊効果ビデオチュートリアル」このコースは Chuanzhi Podcast で録画されたもので、Css3 のさまざまな特殊効果を実装する方法を説明します。基本は比較的シンプルなのでマスターしやすいです！ CSS3 特殊効果に興味があり、興味がある人なら誰でも学ぶことができます。
コース 初級 12167
コース紹介：「CSS3 3D 特殊効果ビデオ チュートリアル」では、CSS3 のトランジション属性、パースペクティブ属性、トランスフォーム属性を使用して、リアルで使用可能な 3 次元効果を作成します。
コース 中級 10697
コース紹介：「CSS3 によるボタンの特殊効果の実装に関するビデオ チュートリアル」は 2 つの例に分かれており、最初の例では JavaScript の代わりに純粋な CSS3 を使用してボタンのアニメーション効果を実装し、CSS3 の新しいトランジション、トランスフォーム、その他の属性について詳しく説明しています。 2 番目の例は、<a> タグを使用して、幅が適応可能な丸いボタンを作成することに焦点を当てています。
ブログのごみ箱で削除された記事をクリックしても正しく戻ることができないため、再度ログインする必要があります。中国語のウェブサイトの開発者がこれを見てくれることを願っています
2020-07-13 10:07:08 0 2 1538
Python - sklearn を使用して大きなテキストの tfidf 特徴を見つけますか?
2017-06-28 09:23:35 0 1 837
電子商取引ウェブサイトのデータベースをどのように設計するか?何か良いテンプレートはありますか？
2017-07-05 09:58:23 0 5 1634
2017-11-07 17:08:24 0 1 920
ウェブサイトのトップページへのフィードバックは使用できません
ウェブサイトのトップページのフィードバックは役に立ちません。提案したいと思います。ビデオの再生速度を上げるオプションを強くお勧めします。再生速度を 2 倍にすることもできます。!!!
2017-06-17 11:45:25 0 3 1386
コース紹介：特徴抽出はデータの次元を削減するプロセスであり、元のデータの量が削減され、最適化によってデータの使いやすさが向上します。大規模なデータ セットの処理には大量のコンピューティング リソースが必要ですが、特徴抽出により、元のデータ セットを正確に記述しながら、処理が必要なデータの量を効果的に削減できます。特徴抽出は、重要な情報を保持しながら、生データをデジタル特徴に変換するプロセスです。処理後は、より正確な結果が得られます。元の特徴のサブセットを保持する特徴選択とは異なり、特徴抽出ではまったく新しい特徴が作成されます。特徴抽出を実行するにはどうすればよいですか?特徴抽出は手動または自動で行うことができます。手動による特徴抽出では、特定の問題に関連する特徴を特定して記述し、これらの特徴を抽出する方法を実装する必要があります。自動特徴抽出には、特殊なアルゴリズムや詳細なアルゴリズムの利用が含まれます。
2024-01-23 コメント 0 523
コース紹介：AI を使用して顔の特徴点を抽出すると、手動によるアノテーションの効率と精度が大幅に向上します。さらに、この技術は顔認識、姿勢推定、表情認識などの分野への応用も可能です。ただし、顔特徴点抽出アルゴリズムの精度とパフォーマンスは多くの要因の影響を受けるため、最良の結果を達成するには、特定のシナリオとニーズに基づいて適切なアルゴリズムとモデルを選択する必要があります。 1. 顔の特徴点 顔の特徴点は人間の顔のキーポイントであり、顔認識、姿勢推定、表情認識などのアプリケーションに使用されます。データ アノテーションでは、顔の特徴点のアノテーションが一般的なタスクであり、アルゴリズムが人間の顔の重要なポイントを正確に識別できるようにすることを目的としています。実際のアプリケーションでは、眉毛、目、鼻、口などの顔の特徴点が重要な情報となります。次の特徴点を含みます: 眉毛
2024-01-23 コメント 0 735
コース紹介：機械学習において、特徴とは、物体、人、または現象の測定可能かつ定量化可能な特性または特性を指します。特徴は、疎な特徴と密な特徴の 2 つのカテゴリに大別できます。スパース フィーチャ スパース フィーチャは、データセット内で不連続に発生し、ほとんどの値がゼロに等しいフィーチャです。スパースな特徴の例には、テキスト ドキュメント内の特定の単語の有無や、トランザクション データセット内の特定のアイテムの出現などが含まれます。これらは、データセット内にゼロ以外の値がほとんどなく、ほとんどの値がゼロであるため、スパース特徴と呼ばれます。スパース特徴は、自然言語処理 (NLP) およびレコメンダー システムで一般的であり、データはスパース行列として表現されることがよくあります。スパースなフィーチャの操作は、多くの場合ゼロまたはゼロに近い値が含まれることが多く、計算的に困難になるため、より困難になる可能性があります。
2023-04-21 コメント 0 1796
