コース 中級 11254
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 17584
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 上級 11299
コース紹介：「Brothers Band フロントエンド サンプル表示ビデオ チュートリアル」では、誰もが HTML5 と CSS3 を使いこなせるように、HTML5 と CSS3 テクノロジーのサンプルを紹介します。
2017-06-12 09:25:45 0 1 1050
javascript - 助けてください。nodeJS と koa2 のドキュメントは初心者には不親切すぎて、混乱しているように見えます。 。 。
2017-06-17 09:16:44 0 2 1023
2017-05-16 16:54:44 0 1 582
TypeError について: Python で必須の位置引数が 1 つありません
2017-06-14 10:51:00 0 1 2536
Kubernetes に Jupyter ノートブックをデプロイするためのガイド
2023-08-29 18:05:19 0 1 530
コース紹介：深層学習モデルのトレーニング時間問題の紹介: 深層学習の発展に伴い、深層学習モデルはさまざまな分野で目覚ましい成果を上げています。ただし、深層学習モデルのトレーニング時間は一般的な問題です。大規模なデータセットと複雑なネットワーク構造の場合、深層学習モデルのトレーニング時間は大幅に増加します。この記事では、深層学習モデルのトレーニング時間の問題について説明し、具体的なコード例を示します。並列コンピューティングによりトレーニング時間が短縮される 深層学習モデルのトレーニング プロセスには、通常、大量のコンピューティング リソースと時間が必要です。トレーニングをスピードアップするために
2023-10-09 コメント 0 1693
コース紹介：TensorFlow と Keras は、現在最も人気のある深層学習フレームワークの 1 つです。これらは、ディープ ラーニング モデルの構築とトレーニングを容易にする高レベルの API を提供するだけでなく、さまざまなタイプのディープ ラーニング モデルの構築を容易にするさまざまなレイヤーとモデル タイプも提供します。したがって、大規模な深層学習モデルをトレーニングするために広く使用されています。 TensorFlow と Keras を使用して、画像分類のための深層学習モデルを構築します。この例では、CIFAR-10 データセットを使用します。これには、10 の異なるカテゴリが含まれており、カテゴリごとに 6000 個の 32x32 カラー画像が含まれています。まず、必要なライブラリとデータセットをインポートする必要があります。 TensorFlowを使用します
2024-01-24 コメント 0 534
コース紹介：TensorFlow を使用して深層学習モデルを実装する方法 TensorFlow は、深層学習モデルの構築とトレーニングに広く使用されているオープンソースの機械学習フレームワークです。この記事では、TensorFlow を使用して深層学習モデルを実装する方法をコード例とともに紹介します。まず、TensorFlow をインストールする必要があります。 pip コマンドを使用して TensorFlow ライブラリをインストールできます。ターミナルで次のコマンドを実行します: pipinstalltensorflow のインストールが完了しました
2023-08-02 コメント 0 1191
コース紹介：9 月 23 日、論文「DeepModelFusion:ASurvey」が国立国防技術大学、JD.com、北京理工大学によって発表されました。ディープ モデルの融合/マージは、複数のディープ ラーニング モデルのパラメーターまたは予測を 1 つのモデルに結合する新しいテクノロジーです。さまざまなモデルの機能を組み合わせて、個々のモデルのバイアスとエラーを補償し、パフォーマンスを向上させます。大規模な深層学習モデル (LLM や基本モデルなど) での深層モデルの融合は、高い計算コスト、高次元のパラメーター空間、異なる異種モデル間の干渉など、いくつかの課題に直面しています。この記事では、既存のディープ モデル フュージョン手法を 4 つのカテゴリに分類します。 (1) 「パターン接続」。損失低減パスを介して重み空間内の解を接続し、より適切な初期モデル フュージョンを取得します。
2024-04-18 コメント 0 857
コース紹介：Python3.x でディープラーニングに tensorflow モジュールを使用する方法 はじめに ディープラーニングは、近年人工知能の分野で最も注目されているテクノロジーの 1 つになっています。人気の深層学習フレームワークとして、TensorFlow はさまざまな深層学習モデルをサポートするだけでなく、モデル開発を簡素化するための豊富なツールや機能も提供します。この記事では、Python3.x 環境でディープ ラーニングに TensorFlow モジュールを使用する方法を紹介し、関連するコード例を示します。 Ten をインストールする
2023-07-29 コメント 0 760
