강의 초등학교  5404

코스소개：2023-9-14 저녁 20:00-22:00 본 사이트에서 영상번호 + 동시 생방송!

강의 중급  4386

코스소개：Fiddler는 프록시 서버 형태로 시스템의 HTTP 네트워크 데이터 흐름을 모니터링하는 HTTP 디버깅 프록시입니다. Fiddler를 사용하면 모든 HTTP 통신을 확인하고 중단점을 설정하며 Fiddle의 모든 "입력 및 출력" 데이터를 확인할 수도 있습니다. Fiddler에는 또한 다양한 HTTP 디버깅 작업을 지원할 수 있는 간단하지만 강력한 JScript .NET 이벤트 스크립팅 하위 시스템이 포함되어 있습니다.

강의 중급  11005

코스소개："IT 네트워크 리눅스 로드밸런싱 자습 영상 튜토리얼"은 nagin 하에서 web, lvs, Linux에서 스크립트 연산을 수행하여 Linux 로드밸런싱을 주로 구현합니다.

강의 고급의  17074

코스소개："Shangxuetang MySQL 비디오 튜토리얼"은 MySQL 데이터베이스 설치부터 사용까지의 과정을 소개하고, 각 링크의 구체적인 작동 방법을 자세히 소개합니다.

코스소개：1. 소개 이 기사에서 우리는 다양한 하이퍼파라미터를 가진 여러 모델 중에서 가장 좋은 모델을 선택하는 방법을 배울 것입니다. 어떤 경우에는 50개 이상의 서로 다른 모델이 있을 수 있습니다. 하나를 선택하는 방법이 가장 좋은 결과를 얻는 데 중요하다는 것을 알고 있습니다.

2024-09-25 논평 0  795

코스소개：머신러닝(ML)은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 예측과 결정을 내리는 방법을 학습할 수 있게 해주는 강력한 기술입니다. 모든 ML 프로젝트에서는 특정 작업에 적합한 ML 모델을 선택하는 것이 중요합니다. 이 문서에서는 다음 단계를 통해 ML 모델을 올바르게 선택하는 방법을 설명합니다. 문제 및 예상 결과 정의 기계 학습 모델을 선택하기 전에 적합한 모델이 더 잘 일치할 수 있도록 문제와 예상 결과를 정확하게 정의하는 것이 중요합니다. . 문제를 정의하려면 다음 세 가지 사항을 고려하십시오. 무엇을 예측하거나 분류하고 싶습니까? 입력 데이터는 무엇입니까? 출력 데이터는 무엇입니까? 문제와 원하는 결과를 정의하는 것은 올바른 ML 모델을 선택하는 과정에서 중요한 단계입니다. 성능 지표 선택 문제와 원하는 결과를 정의한 후 다음 단계는 다음을 선택하는 것입니다.

2024-01-22 논평 0  650

코스소개：메타러닝의 모델 선택 문제에는 구체적인 코드 예제가 필요합니다. 메타러닝은 머신러닝의 한 방법으로, 학습을 통해 스스로 학습하는 능력을 향상시키는 것이 목표입니다. 메타러닝에서 중요한 문제는 모델 선택, 즉 특정 작업에 가장 적합한 학습 알고리즘이나 모델을 자동으로 선택하는 방법입니다. 전통적인 기계 학습에서 모델 선택은 일반적으로 인간의 경험과 도메인 지식에 따라 결정됩니다. 이 접근 방식은 때로는 비효율적이며 대량의 데이터와 모델을 최대한 활용하지 못할 수도 있습니다. 따라서 메타러닝의 출현은 모델 선택 문제에 대한 새로운 접근 방식을 제공합니다.

2023-10-09 논평 0  1402

코스소개：1. 먼저 블렌더 소프트웨어를 열고 그림과 같이 여러 모델로 구성된 장면을 만듭니다. 2. 뷰에서 숨길 모델을 선택한 후, 메뉴 바의 [Object] 버튼을 클릭하세요. 3. 마지막으로 [개체] 메뉴 목록에서 [표시/숨기기] 옵션을 열고 [선택 항목 숨기기]를 선택하면 선택한 모델이 숨겨집니다.

2024-04-07 논평 0  878

코스소개：Python에서 데이터 신뢰성 검증 및 모델 평가를 위한 모범 사례 및 알고리즘 선택을 수행하는 방법 소개: 기계 학습 및 데이터 분석 분야에서 데이터의 신뢰성을 검증하고 모델의 성능을 평가하는 것은 매우 중요한 작업입니다. 데이터의 신뢰성을 검증함으로써 데이터의 품질과 정확성을 보장할 수 있어 모델의 예측력이 향상됩니다. 모델 평가는 최상의 모델을 선택하고 성능을 결정하는 데 도움이 됩니다. 이 기사에서는 Python의 데이터 신뢰성 검증 및 모델 평가를 위한 모범 사례와 알고리즘 선택을 소개합니다.

2023-10-27 논평 0  884