コース 中級 10983
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 17051
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 10754
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 09:27:39 0 1 1066
2017-05-02 09:17:43 0 4 599
JavaScript - Web 写真の顔を変更するテクノロジーの原理
2017-06-20 10:07:05 0 1 2835
【フロントエンド就活必読】フロントエンド開発面接の質疑応答厳選_延長質問
2017-11-13 13:07:13 1 2 1864
問題 2003 (HY000) を修正する方法: MySQL サーバー 'db_mysql:3306' に接続できません (111)
2023-09-05 11:18:47 0 1 708
コース紹介:顔特徴抽出技術はコンピュータビジョン分野における重要な研究内容です。顔画像の特徴を解析・抽出することで、顔認識、表情認識、性別認識などの応用の実現を目指しています。顔特徴抽出技術において、マルチアングル検出の問題は大きな注目を集めている難しい問題である。この記事では、マルチアングル検出の問題を調査し、対応するコード例を示します。従来の顔特徴抽出技術では、通常、正面またはほぼ正面からの顔画像に対してより良い認識結果が得られます。ただし、顔画像に横や傾きがある場合
2023-10-09 コメント 0 1097
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 0 463
コース紹介:Golang 画像処理: 画像の特徴点抽出と色解析方法 はじめに インターネットやモバイル機器の発展に伴い、画像処理技術はさまざまな分野でますます重要な役割を果たしています。画像処理において、特徴点抽出と色分析は非常に一般的かつ重要なタスクです。この記事では、Golangを使って画像の特徴点抽出や色解析を行う方法と、対応するコード例を紹介します。画像特徴点抽出 画像特徴点抽出とは、画像から物体の局所的な特徴を表す重要な点を見つけることを指します。これらの関係
2023-08-17 コメント 0 899
コース紹介:浅い特徴抽出器は、深層学習ニューラル ネットワークのより浅い層に位置する特徴抽出器です。その主な機能は、分類や回帰などのタスクを実行するために、後続のモデル レイヤーのために入力データを高次元の特徴表現に変換することです。浅い特徴抽出器は、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の畳み込み演算とプーリング演算を利用して特徴抽出を実現します。畳み込み演算を通じて、浅い特徴抽出器は入力データの局所的な特徴をキャプチャでき、一方、プーリング操作は特徴の次元を削減し、重要な特徴情報を保持できます。このようにして、浅い特徴抽出プログラムは生データをより意味のある特徴表現に変換し、後続のタスクのパフォーマンスを向上させることができます。畳み込み演算は、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の中核となる演算の 1 つです。一連の畳み込みカーネルを使用して、入力データに対して畳み込み演算を実行します。
2024-01-22 コメント 0 699
コース紹介:人工知能テクノロジーの継続的な発展に伴い、特徴抽出アルゴリズムはデータ処理とパターン認識においてますます重要な役割を果たしています。ここでは、Java で実装された特徴抽出アルゴリズムを紹介し、その用途と役割を応用例を通して示します。 1. 特徴抽出アルゴリズムの概要 特徴抽出アルゴリズムとは、元のデータを処理して、後続の分類、クラスタリング、識別などの操作のために代表的な特徴を抽出することを指します。特徴を抽出するアルゴリズムにはさまざまなものがありますが、主成分分析(PCA)や線形判別などがよく使われます。
2023-06-18 コメント 0 1165