コース 初級  26236

コース紹介：2019年1月14日から15日までの2日間のコースは、Zhu先生（Peter Zhu）が教えますので、興味のある学生は全員試してみてください~~

コース 中級  4414

コース紹介：ApiPost は、POST、GET、PUT などの一般的な HTTP リクエストのシミュレーションをサポートし、チーム コラボレーションをサポートし、インターフェイス ドキュメントを直接生成およびエクスポートできる API デバッグおよび管理ツールです。 このチュートリアルでは、ApiPost を通じてインターフェイス リクエストを送信し、美しい API インターフェイス ドキュメントを迅速に生成する方法の概要を説明します。

コース 初級  94591

コース紹介：この Web サイトでの 9 月のライブ ブロードキャスト クラスは終了しました。この一連のチュートリアルはライブ ブロードキャストです。登録していない場合、または学生特典を見逃した場合は、ご覧ください。ここに何かがあるかもしれません。

コース 中級  3440

コース紹介：Golang は、GPM スケジューラー モデルと完全なシナリオ分析を深く理解しています。このビデオを見て何かを得ることができれば幸いです。スケジューラーの起源と分析、GMP モデルの概要、および 11 の概要が含まれています。シナリオ。

コース紹介：C++ での ML モデルのトレーニングには、次の手順が含まれます。 データの前処理: データの読み込み、変換、エンジニアリングを行います。モデルのトレーニング: アルゴリズムを選択し、モデルをトレーニングします。モデルの検証: データセットを分割し、パフォーマンスを評価し、モデルを調整します。これらの手順に従うことで、C++ で機械学習モデルを正常に構築、トレーニング、検証できます。

2024-06-01 コメント 0  591

コース紹介：1. データ セットの準備: データ セットは、煙と火でマークされた合計 6,000 個の火災画像を含むオープン ソース画像を使用します。 Fire and Smoke プロジェクトはトレーニングに YOLO を使用しています。データを YOLO 形式に変換し、トレーニング セットと検証セットに分割しました。データセット ディレクトリを参照してください。 2. トレーニングについては、YOLOv7 公式 Web サイトのトレーニング プロセスのドキュメントを参照してください。 data/coco.yaml ファイルを変更し、トレーニング データのパスとカテゴリを構成します。事前トレーニング済みモデル yolov7.pt をダウンロードすると、トレーニングを開始できます 3. 火災監視トレーニングが完了したら、yolov7 ディレクトリの下の run ディレクトリで生成されたモデル ファイル best.pt を見つけます。私はトレーニングします

2023-05-11 コメント 0  911

コース紹介：事前トレーニング時代に入ってから、視覚認識モデルの性能は急速に発展しましたが、敵対的生成ネットワーク (GAN) などの画像生成モデルは遅れを取っているようです。通常、GANのトレーニングは教師なしでゼロから行われるため、時間と労力がかかり、大規模な事前トレーニングでビッグデータから学習した「知識」が活用されないのがデメリットではないでしょうか。さらに、画像生成自体が、現実世界の視覚現象における複雑な統計データを取得してシミュレートできる必要があり、そうでない場合、生成された画像は物理世界の法則に準拠せず、すぐに「偽物」であると識別されてしまいます。一目。事前トレーニングされたモデルは知識を提供し、GAN モデルは生成機能を提供します。この 2 つの組み合わせは素晴らしいものになる可能性があります。問題は、どの事前トレーニング済みモデルとそれらをどのように組み合わせることで GAN モデルの生成能力を向上できるかということです。

2023-05-11 コメント 0  1398

コース紹介：人工知能と深層学習の発展に伴い、事前トレーニング モデルは、自然言語処理 (NLP)、コンピューター ビジョン (CV)、音声認識などの分野で一般的なテクノロジーになりました。現在最も人気のあるプログラミング言語の 1 つである Python は、当然のことながら、事前トレーニングされたモデルの適用において重要な役割を果たします。この記事では、Python のディープラーニング事前トレーニング モデルに焦点を当て、その定義、種類、アプリケーション、事前トレーニング モデルの使用方法について説明します。事前トレーニング済みモデルとは何ですか?深層学習モデルの主な困難は、高品質のデータを大量に分析することです。

2023-06-11 コメント 0  1961

コース紹介：Java フレームワークは、TensorFlowServing を使用して事前トレーニングされたモデルをデプロイして高速推論を実現し、H2OAIDriverlessAI を使用してトレーニング プロセスを自動化し、SparkMLlib を使用してトレーニング時間を短縮することで、人工知能モデルのトレーニングを高速化できます。 Apache Spark アーキテクチャ上での処理を設定します。

2024-06-04 コメント 0  853