コース 上級  11164

コース紹介：「Web サイト攻撃防御トレーニング チュートリアル ビデオ」 セキュリティは私たちにとって非常に重要ですが、Web サイトも同様です。このレッスンでは、Web サイトで外部からの攻撃をより適切に防御する方法について説明します。大丈夫！もう言うことはありません。一緒に学び始めましょう! ！

コース 中級  21237

コース紹介：この一連のコースは、最新バージョンの ThinkPHP5.1 開発フレームワークを使用して教えられ、基礎知識、アーキテクチャ原理、コントローラー、モデル、ビュー、コンポーザーなどを網羅した内容で、最先端の主流開発テクノロジーを素早く習得できます。最短で~ ~

コース 中級  492830

コース紹介：PHP プログラミングを 60 日間で学習できますか? PHP 中国語 Web サイトの指導案を読めば、もう疑いはなくなります。 コンパクトなコース構成、斬新な指導モデル、完全な学習指導により、あなたの進歩のあらゆる点で驚きの報いが得られます~~

コース 中級  28186

コース紹介：PHP 中国語のオンライン トレーニング クラスの第 2 フェーズは、このサイトのプロの講師である Peter Zhu によって配信されるクラスの完全なライブ ブロードキャストです。このコースでは、フロントエンド開発とサーバーサイド開発の最も実用的なテクノロジについて説明します。

コース 中級  26075

コース紹介：PHP 中国語のオンライン トレーニング クラスの第 2 フェーズは、このサイトのプロの講師である Peter Zhu によって配信されるクラスの完全なライブ ブロードキャストです。このコースでは、フロントエンド開発とサーバーサイド開発の最も実用的なテクノロジについて説明します。

コース紹介：ChatGPTPython モデル トレーニング ガイド: チャット ロボットをカスタマイズするための手順の概要: 近年、NLP (自然言語処理) 技術の発展に伴い、チャット ロボットがますます注目を集めています。 OpenAI の ChatGPT は、マルチドメイン チャットボットの構築に使用できる強力な事前トレーニング済み言語モデルです。この記事では、データの準備、モデルのトレーニング、ダイアログ サンプルの生成など、Python を使用して ChatGPT モデルをトレーニングする手順を紹介します。ステップ 1: データの準備、収集、クリーニング

2023-10-24 コメント 0  1312

コース紹介：ChatGPTPython モデル トレーニング ガイド: チャットボットに新しいスキルを導入するには、特定のコード サンプルが必要です はじめに: 近年、人工知能技術の急速な発展により、チャットボットはさまざまな分野で広く使用されています。ただし、既存のチャットボット モデルは、多くの場合、基本的な会話機能のみを提供しており、質問応答や推奨システムなど、よりインテリジェントなスキルを備えることはできません。チャットボットがより多くのスキルを備えられるようにするには、ChatGPT モデルを使用し、Python を通じてモデルをトレーニングします。

2023-10-24 コメント 0  1003

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  639

コース紹介：Python を使用して画像上でモデルをトレーニングする方法の概要: コンピューター ビジョンの分野では、深層学習モデルを使用して画像の分類、ターゲット検出、その他のタスクを行うことが一般的な方法になりました。広く使用されているプログラミング言語として、Python は豊富なライブラリとツールを提供しており、画像上でモデルをトレーニングするのが比較的簡単です。この記事では、Python とその関連ライブラリを使用して画像上でモデルをトレーニングする方法と、対応するコード例を紹介します。環境の準備: 開始する前に、以下のものがインストールされていることを確認する必要があります。

2023-08-26 コメント 0  1630

コース紹介：BatchSize は、トレーニング プロセス中に毎回機械学習モデルによって使用されるデータの量を指します。モデルのトレーニングとパラメーターの更新のために、大量のデータを小さなデータ バッチに分割します。このバッチ処理方法は、トレーニングの効率とメモリ使用率の向上に役立ちます。通常、トレーニング データはトレーニング用のバッチに分割され、各バッチには複数のサンプルが含まれます。バッチサイズ (batchsize) は、各バッチに含まれるサンプルの数を指します。モデルをトレーニングするとき、バッチ サイズはトレーニング プロセスに重要な影響を与えます。 1. トレーニング速度 バッチ サイズ (batchsize) は、モデルのトレーニング速度に影響します。バッチ サイズが大きいほど、各エポックでより多くのデータを同時に処理できるため、トレーニング データをより速く処理できます。

2024-01-23 コメント 0  2215