강의 초등학교  94634

코스소개：이 사이트의 9월 라이브 방송 수업이 종료되었습니다. 이 튜토리얼 세트는 라이브 방송입니다. 등록하지 않았거나 학생 혜택을 놓치셨다면 여기에서 확인해 보세요.

강의 중급  4670

코스소개：이 강좌를 공부하는 데는 두 가지 주요 목적이 있습니다. 1. 시각적 패널 레이아웃이 화면에 맞게 조정됩니다. 2. EChart를 사용하여 히스토그램 표시 실현 핵심 기술: -flexible.js + rem 지능형 대형 화면 적응 기반 - VScode cssrem 플러그인 - 플렉스 레이아웃 - 사용감이 적다 - ECharts 데이터 시각화 디스플레이 기반 - ECharts 히스토그램 데이터 설정 - ECharts 지도 소개

강의 초등학교  2118

코스소개：실제 데이터 세트와 결합된 matplotlib, seaborn, pyecharts를 사용한 Python 시각화 비디오 시리즈는 Bilibili: BV1gz411v7F5에서 재생산되었습니다.

강의 초등학교  20925

코스소개：PDO 모드(PHP 데이터 개체)를 사용하여 데이터베이스 연결 및 선택(다양한 데이터베이스의 통합 운영), SQL 문 실행 및 결과 집합 처리

강의 중급  8320

코스소개：수년 동안 일해 온 많은 프로그래머들은 여전히 ​​데이터베이스에 대한 매우 기본적인 이해를 가지고 있으며, 인터뷰를 하러 나가자마자 기본적인 SQL 문, 더 복잡한 SQL 쿼리 및 SQL 문 최적화를 이해하지 못합니다. Redis는 시스템 성능을 향상시키고 수천만 개의 동시성을 견딜 수 있습니다. 이 과정 세트는 MySQL 잠금, 실행 계획, 인덱스, MVCC 및 Redis 트랜잭션, 캐시, 고장, 침투, 눈사태, 워밍업 등을 철저하게 이해하는 데 도움이 되며 모든 데이터베이스 인터뷰를 한 세트로 완료할 수 있습니다!

코스소개：데이터 부족이 모델 학습에 미치는 영향에는 특정 코드 예제가 필요합니다. 기계 학습 및 인공 지능 분야에서 데이터는 모델 학습의 핵심 요소 중 하나입니다. 그러나 현실에서 우리가 자주 직면하는 문제는 데이터의 부족입니다. 데이터 희소성은 훈련 데이터의 양이 부족하거나 주석이 달린 데이터가 부족한 것을 의미합니다. 이 경우 모델 훈련에 일정한 영향을 미칩니다. 데이터 부족 문제는 주로 다음과 같은 측면에서 나타납니다. 과적합(Overfitting): 훈련 데이터의 양이 부족하면 모델이 과적합되기 쉽습니다. 과적합은 모델이 훈련 데이터에 과도하게 적응하는 것을 말합니다.

2023-10-08 논평 0  1348

코스소개：요약 이 문서에서는 데이터 세트를 훈련 및 테스트 데이터로 나누고 이 분할을 .pkl 파일에 저장하는 방법을 설명합니다. 이는 기계 학습 모델을 체계적으로 훈련하고 평가하는 데 필수적입니다. 이 프로세스는 sklearn 라이브러리를 사용합니다.

2024-10-30 논평 0  895

코스소개：모델 훈련 및 특정 코드 예제에서 데이터 전처리의 중요성 소개: 기계 학습 및 딥 러닝 모델을 훈련하는 과정에서 데이터 전처리는 매우 중요하고 필수적인 링크입니다. 데이터 전처리의 목적은 일련의 처리 단계를 거쳐 원시 데이터를 모델 학습에 적합한 형태로 변환하여 모델의 성능과 정확도를 향상시키는 것입니다. 이 문서의 목적은 모델 훈련에서 데이터 전처리의 중요성을 논의하고 일반적으로 사용되는 데이터 전처리 코드 예제를 제공하는 것입니다. 1. 데이터 전처리의 중요성 데이터 클리닝 데이터 클리닝은

2023-10-08 논평 0  1237

코스소개：신뢰할 수 있는 머신러닝 모델을 구축하려면 데이터 세트 분할이 필수적입니다. 분할 프로세스에는 데이터 세트를 훈련, 검증 및 테스트 세트로 나누는 과정이 포함됩니다. 이 글에서는 이 세 가지 컬렉션의 개념과 데이터 분할 기술, 쉽게 발생할 수 있는 함정을 자세히 소개하는 것을 목표로 합니다. 훈련 세트, 검증 세트 및 테스트 세트 훈련 세트 훈련 세트는 모델이 데이터에 숨겨진 기능/패턴을 학습할 수 있도록 훈련하고 활성화하는 데 사용되는 데이터 세트입니다. 각 시대마다 동일한 훈련 데이터가 신경망 아키텍처에 반복적으로 입력되고 모델은 계속해서 데이터의 특성을 학습합니다. 훈련 세트에는 모델이 모든 시나리오에서 훈련되고 가능한 미래 데이터 샘플을 예측할 수 있도록 다양한 입력 세트가 있어야 합니다. 검증 세트 검증 세트는 훈련 중 모델 성능을 확인하는 데 사용되는 훈련 세트와는 별개의 데이터 세트입니다.

2024-01-22 논평 0  776

코스소개：이전 합성 데이터의 대부분은 AI 대형 모델 훈련에 사용됐다. 이번에 엔비디아는 로봇 훈련을 위한 '데이터 창고'를 구축했다. 데이터. 200개의 인간 데모 소스 데이터만으로 시스템은 50,000개의 훈련 데이터를 직접 생성할 수 있습니다. AI의 엄청난 데이터 수요로 인해 데이터 자원이 거의 고갈되고 있기 때문에 다양한 기업에서는 데이터를 얻기 위한 '새로운 방법', 즉 자체 데이터를 '생성'하는 방법을 모색하기 시작했습니다. 하지만 이전 합성 데이터의 대부분은 대규모 AI 모델 훈련에 사용됐다. 이번에 엔비디아는 로봇 훈련을 위한 '데이터 창고'를 만들었다. NVIDIA와 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스의 최근 연구 논문에서는 'Mimic'이라는 신기술이 등장했습니다.

2023-10-30 논평 0  674