강의 초등학교  26236

코스소개：2019년 1월 14일부터 15일까지 2일간 진행되는 강좌는 주 선생님(피터 주)이 진행하며, 관심 있는 모든 학생들이 체험해 볼 수 있습니다~~

강의 중급  4414

코스소개：ApiPost는 POST, GET, PUT와 같은 일반적인 HTTP 요청 시뮬레이션을 지원하고 팀 협업을 지원하며 인터페이스 문서를 직접 생성하고 내보낼 수 있는 API 디버깅 및 관리 도구입니다. 이 튜토리얼에서는 ApiPost를 통해 인터페이스 요청을 보내고 아름다운 API 인터페이스 문서를 빠르게 생성하는 방법에 대한 개요를 제공합니다.

강의 초등학교  94591

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

강의 중급  3440

코스소개：Golang은 GPM 스케줄러 모델과 전체 시나리오 분석에 대한 심층적인 이해를 갖고 있습니다. 스케줄러의 기원과 분석, GMP 모델 소개 및 11가지 요약이 포함된 이 비디오를 시청하시면서 뭔가를 얻으실 수 있기를 바랍니다. 시나리오.

코스소개：C++에서 ML 모델 교육에는 다음 단계가 포함됩니다. 데이터 사전 처리: 데이터 로드, 변환 및 엔지니어링. 모델 훈련: 알고리즘을 선택하고 모델을 훈련합니다. 모델 검증: 데이터 세트를 분할하고, 성능을 평가하고, 모델을 조정합니다. 다음 단계를 수행하면 C++에서 기계 학습 모델을 성공적으로 구축, 교육 및 검증할 수 있습니다.

2024-06-01 논평 0  591

코스소개：1. 데이터 세트를 준비합니다. 데이터 세트는 연기와 불로 표시된 총 6k개의 화재 이미지가 포함된 오픈 소스 이미지를 사용합니다. Fire and Smoke 프로젝트는 훈련을 위해 YOLO를 사용합니다. 데이터를 YOLO 형식으로 변환하고 이를 훈련 세트와 검증 세트로 나누었습니다. 2. 훈련에 대해서는 YOLOv7 공식 웹사이트의 훈련 과정 문서를 참조하세요. data/coco.yaml 파일을 수정하고 훈련 데이터의 경로와 카테고리를 구성합니다. 사전 훈련된 모델 yolov7.pt를 다운로드한 후 훈련을 시작하면 됩니다. 3. 화재 모니터링 훈련이 완료되면 yolov7 디렉터리 아래의 run 디렉터리에서 생성된 모델 파일-best.pt를 찾습니다. 나는 훈련한다

2023-05-11 논평 0  911

코스소개：사전 훈련 시대에 돌입한 후 시각적 인식 모델의 성능은 빠르게 발전했지만, GAN(Generative Adversarial Network)과 같은 이미지 생성 모델은 뒤처진 것 같습니다. 보통 GAN 훈련은 비지도 방식으로 처음부터 진행되는데, 이는 시간이 많이 걸리고 노동집약적이다. 대규모 사전 훈련에서 빅데이터를 통해 배운 '지식'이 활용되지 않는다는 점이다. 더욱이, 이미지 생성 자체는 실제 시각 현상에서 복잡한 통계 데이터를 캡처하고 시뮬레이션할 수 있어야 합니다. 그렇지 않으면 생성된 이미지가 물리적 세계의 법칙을 따르지 않고 한눈에 "가짜"로 직접 식별될 것입니다. . 사전 훈련된 모델은 지식을 제공하고 GAN 모델은 생성 기능을 제공합니다. 문제는 사전 훈련된 모델과 이를 결합하는 방법이 GAN 모델의 생성 능력을 향상시킬 수 있느냐는 것입니다.

2023-05-11 논평 0  1398

코스소개：인공 지능과 딥 러닝의 발전으로 사전 훈련 모델은 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 음성 인식 및 기타 분야에서 널리 사용되는 기술이 되었습니다. 현재 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나인 Python은 사전 훈련된 모델을 적용하는 데 자연스럽게 중요한 역할을 합니다. 이 기사에서는 정의, 유형, 애플리케이션 및 사전 학습 모델 사용 방법을 포함하여 Python의 딥 러닝 사전 학습 모델에 중점을 둘 것입니다. 사전 훈련된 모델이란 무엇입니까? 딥러닝 모델의 가장 큰 어려움은 고품질의 수많은 데이터를 분석하는 것입니다.

2023-06-11 논평 0  1961

코스소개：Java 프레임워크는 TensorFlowServing을 사용하여 빠른 추론을 위해 사전 훈련된 모델을 배포하고, H2OAIDriverlessAI를 사용하여 훈련 프로세스를 자동화하고, 분산 컴퓨팅을 사용하여 훈련 시간을 단축하고, SparkMLlib를 사용하여 분산 훈련 및 대규모 데이터를 구현함으로써 인공 지능 모델 훈련을 가속화할 수 있습니다. Apache Spark 아키텍처 설정 처리에 대해 설명합니다.

2024-06-04 논평 0  853