コース 初級  26370

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  4527

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  94699

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  4722

コース紹介：このコースを学習する主な目的は 2 つあります。 1. 画面に合わせたビジュアルパネルレイアウト 2. EChartsを利用してヒストグラム表示を実現する コアテクノロジー: -flexible.js + remスマート大画面適応に基づく - VScode cssrem プラグイン - フレックスレイアウト - 使用量が少なくなる - ECharts データ視覚化表示に基づく - EChartsヒストグラムデータ設定 - ECharts マップの紹介

コース 初級  21028

コース紹介：PDO モード (PHP データ オブジェクト) を使用してデータベースに接続および選択し (さまざまなデータベースの統合操作)、SQL ステートメントを実行し、結果セットを処理します。

コース紹介：データ不足がモデル トレーニングに与える影響には、特定のコード サンプルが必要です。機械学習と人工知能の分野では、データはモデルをトレーニングするための中核要素の 1 つです。しかし、実際に私たちがよく直面する問題はデータ不足です。データ不足とは、トレーニング データの量が不足していること、またはアノテーション付きデータが不足していることを指し、この場合、モデルのトレーニングに一定の影響を及ぼします。データ不足の問題は、主に次の側面に反映されます。 過学習: トレーニング データの量が不十分な場合、モデルは過学習する傾向があります。過学習とは、モデルがトレーニング データに過剰に適応することを指します。

2023-10-08 コメント 0  1408

コース紹介：モデルトレーニングにおけるデータ前処理の重要性と具体的なコード例 はじめに: 機械学習およびディープラーニングモデルのトレーニングプロセスにおいて、データ前処理は非常に重要かつ不可欠なリンクです。データ前処理の目的は、一連の処理ステップを通じて生データをモデルのトレーニングに適した形式に変換し、モデルのパフォーマンスと精度を向上させることです。この記事の目的は、モデル トレーニングにおけるデータ前処理の重要性について説明し、一般的に使用されるデータ前処理のコード例をいくつか示すことです。 1. データ前処理の重要性 データクリーニング データクリーニングとは、

2023-10-08 コメント 0  1286

コース紹介：Mysqlデータベースの基本的なステートメントのトレーニング質問の詳細なコード

2017-03-06 コメント 0  1619

コース紹介：信頼性の高い機械学習モデルを構築するには、データセットの分割が不可欠です。分割プロセスには、データ セットをトレーニング セット、検証セット、およびテスト セットに分割することが含まれます。この記事では、これら 3 つのコレクションの概念、データ分割手法、および発生しやすい落とし穴について詳しく紹介することを目的としています。トレーニング セット、検証セット、およびテスト セット トレーニング セット トレーニング セットは、データ内の隠れた特徴/パターンをモデルが学習できるようにトレーニングするために使用されるデータ セットです。各エポックで、同じトレーニング データが繰り返しニューラル ネットワーク アーキテクチャに供給され、モデルはデータの特性を学習し続けます。モデルがすべてのシナリオでトレーニングされ、将来起こり得るデータ サンプルを予測できるように、トレーニング セットには多様な入力セットが含まれている必要があります。検証セット 検証セットは、トレーニング中にモデルのパフォーマンスを検証するために使用される、トレーニング セットとは別のデータのセットです。

2024-01-22 コメント 0  805

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  657