コース 中級  11398

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  17709

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  11405

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：SimCLR (Simple Framework for Contrastive Learning of Representations) は、画像表現を学習するための自己教師ありテクノロジです。従来の教師あり学習手法とは異なり、SimCLR はラベル付きデータに依存して有用な表現を学習しません。対照的な学習フレームワークを利用して、ラベルのない画像から高レベルの意味情報をキャプチャできる一連の便利な機能を学習します。 SimCLR は、さまざまな画像分類ベンチマークにおいて、最先端の教師なし学習手法を上回るパフォーマンスを示すことが示されています。また、学習した表現は、オブジェクト検出、セマンティック セグメンテーション、少数ショット学習などの下流タスクに簡単に転送できます。

2023-04-10 コメント 0  1977

コース紹介：1. 簡単なはじめに この論文では、手作りのデータ拡張に依存せずに、高度にセマンティックな画像表現を学習するアプローチを示します。この論文では、画像からの自己教師あり学習のための非生成アプローチである画像ベースの結合埋め込み予測アーキテクチャ (I-JEPA) を紹介します。 I-JEPA の背後にある考え方は単純です。単一のコンテキスト パッチから、同じイメージ内の異なるターゲット パッチの表現を予測します。 I-JEPA がセマンティック表現を生成するように導く中心的な設計選択はマスキング戦略です。具体的には、(a) 画像内のいくつかのターゲット パッチを予測する、(b) 十分に大きなスケール (画像の 15% - 20) でサンプル ターゲット パッチをサンプルする%)、(c) 十分に豊富な (空間的に分散された) コンテキスト ブロックを使用することが重要です。経験上、考えてみると、

2023-10-10 コメント 0  668

コース紹介：コンピュータオペレーティングシステムの中で、WIN7システムは非常に古典的なコンピュータオペレーティングシステムです。では、Win7システムをインストールするにはどうすればよいですか?以下のエディタでは、コンピュータに win7 システムをインストールする方法を詳しく紹介します。 1. まず、Xiaoyu システムをダウンロードし、デスクトップ コンピュータにシステム ソフトウェアを再インストールします。 2. win7 システムを選択し、「このシステムをインストールする」をクリックします。 3. 次に、win7 システムのイメージのダウンロードを開始します。 4. ダウンロード後、環境をデプロイし、完了後に「今すぐ再起動」をクリックします。 5. コンピュータを再起動すると、[Windows Manager] ページが表示されるので、2 番目のページを選択します。 6. コンピュータのインターフェイスに戻って、インストールを続行します。 7. 完了後、コンピューターを再起動します。 8. 最後にデスクトップが表示され、システムのインストールが完了します。 win7システムのワンクリックインストール

2023-07-16 コメント 0  1246

コース紹介：:この記事では主に php-insertion sort について紹介します。PHP チュートリアルに興味がある学生は参考にしてください。

2016-08-08 コメント 0  1104

コース紹介：charles は Eclipse でリクエストをキャプチャします

2016-12-02 コメント 0  1736