コース 初級  5492

コース紹介：2023-9-14 夕方20:00～22:00 動画数＋当サイト同時生放送！

コース 中級  4492

コース紹介：Fiddler は、プロキシ サーバーの形式でシステムの HTTP ネットワーク データ フローを監視する HTTP デバッグ プロキシです。Fiddler を使用すると、すべての HTTP 通信を確認したり、ブレークポイントを設定したり、Fiddle からのすべての「送受信」データを確認したりすることもできます。 Fiddler には、多数の HTTP デバッグ タスクをサポートできる、シンプルだが強力な JScript .NET イベント スクリプト サブシステムも含まれています。

コース 中級  11416

コース紹介：「独習 IT ネットワーク Linux ロード バランシング ビデオ チュートリアル」では、主に nagin の下で Web、lvs、Linux 上でスクリプト操作を実行することで Linux ロード バランシングを実装します。

コース 上級  17715

コース紹介：「Shangxuetang MySQL ビデオチュートリアル」では、MySQL データベースのインストールから使用までのプロセスを紹介し、各リンクの具体的な操作を詳しく紹介します。

コース紹介：1. はじめに この記事では、さまざまなハイパーパラメータを持つ複数のモデルの中から最適なモデルを選択する方法を学びます。場合によっては、50 を超える異なるモデルがある場合もあります。モデルごとに最適なモデルを得るには、モデルの選択方法を知ることが重要です。

2024-09-25 コメント 0  845

コース紹介：機械学習 (ML) は、明示的にプログラムされずに、コンピューターが予測と決定を行う方法を学習できるようにする強力なテクノロジーです。どの ML プロジェクトでも、特定のタスクに適切な ML モデルを選択することが重要です。この記事では、次の手順で ML モデルを正しく選択する方法を説明します。 問題と期待される結果を定義する 機械学習モデルを選択する前に、適切なモデルをよりよく適合させるために、問題と期待される結果を正確に定義することが重要です。 。問題を定義するには、次の 3 つの点を考慮してください。 何を予測または分類したいですか?入力データとは何ですか?出力データは何ですか?問題と望ましい結果を定義することは、適切な ML モデルを選択するプロセスにおける重要なステップです。パフォーマンス メトリックの選択 問題と望ましい結果を定義したら、次のステップは、パフォーマンス メトリックを選択することです。

2024-01-22 コメント 0  700

コース紹介：メタ学習におけるモデル選択問題には、特定のコード例が必要です メタ学習は機械学習の手法の 1 つであり、学習を通じて学習自体の能力を向上させることを目的としています。メタ学習における重要な問題は、モデルの選択、つまり、特定のタスクに最適な学習アルゴリズムまたはモデルをどのように自動的に選択するかです。従来の機械学習では、モデルの選択は通常、人間の経験とドメインの知識によって決定されます。このアプローチは非効率な場合があり、大量のデータやモデルを最大限に活用できない可能性があります。したがって、メタ学習の出現は、モデル選択問題に対する新しいアプローチを提供します。

2023-10-09 コメント 0  1470

コース紹介：1. まず、Blender ソフトウェアを開き、図に示すように、複数のモデルで構成されるシーンを作成します。 2. 次にビュー内で非表示にするモデルを選択し、メニューバーの[オブジェクト]ボタンをクリックします。 3. 最後に、[オブジェクト]メニューリストで[表示/非表示]オプションを開き、[選択した項目を非表示]を選択すると、選択したモデルが非表示になります。

2024-04-07 コメント 0  943

コース紹介：Python でデータの信頼性検証とモデル評価のベスト プラクティスとアルゴリズムの選択を実行する方法 はじめに: 機械学習とデータ分析の分野では、データの信頼性の検証とモデルのパフォーマンスの評価は非常に重要なタスクです。データの信頼性を検証することで、データの品質と精度が保証され、モデルの予測力が向上します。モデルの評価は、最適なモデルを選択し、そのパフォーマンスを判断するのに役立ちます。この記事では、Python でのデータ信頼性検証とモデル評価のベスト プラクティスとアルゴリズムの選択を紹介します。

2023-10-27 コメント 0  964