コース 中級  3595

コース紹介：このコースは主に、基礎ゼロから学びながらフロントエンド開発の業界に入りたい第2段階の学生向けに丁寧に作られた一連のフロントエンド開発コースです。このコースは CRMEB オープンバージョンに基づいており、理論的な説明と実際の操作を組み合わせた実践的なドリル指導が行われます。学生が知識ポイントを統合し、操作スキルを習得できるように支援します。学生が開発技術を習得するのに役立つ実践的な教育の役割を効果的に果たします。

コース 初級  447387

コース紹介：PHP 独習の仲間入りを歓迎します。PHP 言語は、簡単に始められ、使いやすい一般的なオープンソースのスクリプト言語です。「PHP 完全独習マニュアル」を使用すると、学習者は一般的な理解を得ることができます。 PHP の知識があり、この言語を使用して簡単なタスクを実行できること、Web サイトとソフトウェアの開発。

コース 初級  24593

コース紹介：「HTML5 クイック自習チュートリアル」は、HTML5 をゼロベースで学習するのに最適です。HTML5 は HTML 開発の 5 番目のバージョンです。ブラウザ技術のサポートにより、広く使用され始めています。H5 は新しい標準になります。 WEB 開発向け このコースでは、読者に HTML5 のすべてのコア機能を説明します。

コース 初級  13514

コース紹介：「独習 HTML5 入門チュートリアル」では、html5 の基礎を学び、例題を交えて解説します。

コース 初級  3029

コース紹介：このコースは、ゼロベース コース全体の最後のステージであり、前のステージ 1 と 2 に基づいて改善および統合されます。人気のフロントエンド開発の基本的な Vue 技術スタックと uniapp の基礎知識を学び、小さな知識ポイントごとに全員が参加できる小さなケースを用意します。これにより、学習した内容が使用シナリオと組み合わせてすぐに活用できるようになります。統合された。

コース紹介：メタラーニングは、学習アルゴリズムを最適化し、最もパフォーマンスの高いアルゴリズムを特定することにより、機械学習アルゴリズムが課題を克服するのに役立ちます。メタ学習、メタ分類器、およびメタ回帰 機械学習のメタ分類器 メタ分類器は、分類および予測モデリング タスクに使用される機械学習のメタ学習アルゴリズムの一種です。他の分類器によって予測された結果を特徴として使用し、最終的にそのうちの 1 つを最終予測結果として選択します。メタ回帰 メタ回帰は、回帰予測モデリング タスクに使用されるメタ学習アルゴリズムです。回帰分析を使用して、応答変数に対する利用可能な共変量の影響を調整しながら、複数の研究の結果を結合、比較、および合成します。メタ回帰分析は、矛盾する研究を調整したり、相互に一貫性のある研究を確認したりすることを目的としています。メタ学習ではどのようなテクニックが使用されますか?メタ学習で使用されるいくつかの方法を次に示します。

2024-01-24 コメント 0  750

コース紹介：メタ学習とは、新しいタスクに素早く適応するために、複数のタスクから共通の特徴を抽出して学習方法を模索するプロセスを指します。関連するモデル非依存メタ学習 (MAML) は、事前知識がなくてもマルチタスクのメタ学習を実行できるアルゴリズムです。 MAML は、複数の関連タスクを繰り返し最適化することでモデルの初期化パラメーターを学習し、モデルが新しいタスクに迅速に適応できるようにします。 MAML の中心的な考え方は、勾配降下法を通じてモデル パラメーターを調整し、新しいタスクの損失を最小限に抑えることです。この方法では、モデルは少数のサンプルで迅速に学習でき、比較的高い

2024-01-22 コメント 0  1344

コース紹介：メタ学習におけるモデル選択問題には、特定のコード例が必要です メタ学習は機械学習の手法の 1 つであり、学習を通じて学習自体の能力を向上させることを目的としています。メタ学習における重要な問題は、モデルの選択、つまり、特定のタスクに最適な学習アルゴリズムまたはモデルをどのように自動的に選択するかです。従来の機械学習では、モデルの選択は通常、人間の経験とドメインの知識によって決定されます。このアプローチは非効率な場合があり、大量のデータやモデルを最大限に活用できない可能性があります。したがって、メタ学習の出現は、モデル選択問題に対する新しいアプローチを提供します。

2023-10-09 コメント 0  1454

コース紹介：1. メタ学習 1. パーソナライズされたモデリングの問題点は、レコメンデーション シナリオでのデータ分散の問題に遭遇します。シナリオの 20% がサンプルの 80% を適用するため、問題が発生します。単一のモデルは大規模なモデルにとってより使いやすいです。 -規模のシナリオ予測。さまざまなシナリオを考慮してモデルのパーソナライゼーション機能を向上させる方法は、パーソナライズされたモデリングにおける課題です。業界ソリューション: PPNet/Poso: このモデルはオフセット ゲートなどによりパーソナライズを実現し、パフォーマンスとコストが向上しますが、複数のシナリオがモデル パラメーターのセットを共有するため、パーソナライズされた表現には限界があります。オンデバイスのパーソナライゼーション: 各エンドにモデルをデプロイし、エンドのリアルタイム データをトレーニングに使用し、エンド モデルのパラメーターをパーソナライズします。ただし、エンドのパフォーマンスに依存するため、モデルを特に大きくすることはできませんしたがって、トレーニングには小さなモデルを使用する必要があります。インダストリ モデル用に存在

2023-07-15 コメント 0  1422

コース紹介：メタ タグの構成: メタ タグには、http-equiv 属性と name 属性の 2 つの属性があり、これらの異なるパラメータ値により、異なる Web ページ機能が実現されます。

2018-10-18 コメント 0  2871