コース 中級  11266

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  17591

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  11303

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。

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  608

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  1236

コース紹介：1. 背景 GPT などの大規模モデルの出現後、nexttoken を予測する事前学習タスクである言語モデルの Transformer + 自己回帰モデリング手法が大きな成功を収めました。では、この自己回帰モデリング手法はビジュアル モデルでより良い結果を達成できるでしょうか?今回紹介する記事は、Apple が最近公開した Transformer+autoregressive pre-training をベースにしたビジュアルモデルのトレーニングに関する記事ですので、その成果を紹介させていただきます。絵用紙タイトル：ScalablePre-trainingofLargeAutoregressiveImageModels ダウンロードアドレス：https://ar

2024-01-29 コメント 0  977

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  874

コース紹介：北京大学とEVLOイノベーションチームは共同で、自動運転のための4次元時空事前トレーニングアルゴリズムであるDriveWorldを提案した。この方法では、事前トレーニングにワールド モデルを使用し、4 次元時空間モデリング用の記憶状態空間モデルを設計し、シーンの占有グリッドを予測することで自動運転が直面するランダムな不確実性と知識の不確実性を軽減します。この論文はCVPR2024に採択されました。論文タイトル: DriveWorld: 4DPre-trainedSceneUnderstandingviaWorldModelsforAutonomousDriving 論文リンク: https://arxiv.org/abs/2405.04390 1. モーション

2024-08-07 コメント 0  789