강의 중급 11388
코스소개："IT 네트워크 리눅스 로드밸런싱 자습 영상 튜토리얼"은 nagin 하에서 web, lvs, Linux에서 스크립트 연산을 수행하여 Linux 로드밸런싱을 주로 구현합니다.
강의 고급의 17701
코스소개："Shangxuetang MySQL 비디오 튜토리얼"은 MySQL 데이터베이스 설치부터 사용까지의 과정을 소개하고, 각 링크의 구체적인 작동 방법을 자세히 소개합니다.
강의 고급의 11397
코스소개："Band of Brothers 프런트엔드 예제 디스플레이 비디오 튜토리얼"은 HTML5 및 CSS3 기술의 예를 모든 사람에게 소개하여 모든 사람이 HTML5 및 CSS3 사용에 더욱 능숙해질 수 있도록 합니다.
2017-06-12 09:27:39 0 1 1145
의미 - Mongodb는 복잡한 프로젝트에 대한 데이터베이스를 지원할 수 있습니까?
2017-05-02 09:17:43 0 4 638
javascript - 웹 사진의 얼굴 변화 기술 원리
2017-06-20 10:07:05 0 1 2894
[프런트엔드 취업 필독] 프론트엔드 개발 면접 질문과 답변 선정_확장 질문
2017-11-13 13:07:13 1 2 1916
문제 2003(HY000) 해결 방법: MySQL 서버 'db_mysql:3306'에 연결할 수 없습니다(111).
2023-09-05 11:18:47 0 1 889
코스소개：얼굴 특징 추출 기술은 컴퓨터 비전 분야의 중요한 연구 내용이다. 얼굴 이미지의 특징을 분석하고 추출하여 얼굴 인식, 표정 인식, 성별 인식 등의 응용을 구현하는 것을 목표로 합니다. 얼굴 특징 추출 기술에서 다중 각도 검출 문제는 많은 주목을 받고 있는 어려운 문제이다. 이 문서에서는 다중 각도 감지 문제를 살펴보고 해당 코드 예제를 제공합니다. 전통적인 얼굴 특징 추출 기술에서는 일반적으로 정면 또는 대략적인 정면 각도의 얼굴 이미지에 대해 더 나은 인식 결과를 얻을 수 있습니다. 단, 얼굴 이미지에 측면이 있거나 기울어져 있는 경우
2023-10-09 논평 0 1150
코스소개：특징 추출은 데이터 차원 축소 과정으로, 원본 데이터의 양을 줄이고 최적화를 통해 데이터의 유용성을 향상시킵니다. 대규모 데이터 세트를 처리하려면 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요하며, 특징 추출을 통해 원본 데이터 세트를 정확하게 설명하면서도 처리해야 하는 데이터의 양을 효과적으로 줄일 수 있습니다. 특징 추출은 원시 데이터를 디지털 특징으로 변환하여 주요 정보를 보존하는 프로세스입니다. 처리 후 보다 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 원래 기능의 하위 집합을 유지하는 기능 선택과 달리 기능 추출은 완전히 새로운 기능을 만듭니다. 특징 추출을 수행하는 방법은 무엇입니까? 특징 추출은 수동 또는 자동으로 수행할 수 있습니다. 수동으로 특징을 추출하려면 특정 문제와 관련된 특징을 식별 및 설명하고 이러한 특징을 추출하는 방법을 구현해야 합니다. 자동 특징 추출에는 특화된 알고리즘이나 심층적인 활용이 포함됩니다.
2024-01-23 논평 0 545
코스소개：Golang 이미지 처리: 이미지의 특징점 추출 및 색상 분석 방법 소개 인터넷과 모바일 기기의 발전으로 이미지 처리 기술은 다양한 분야에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 이미지 처리에서 특징점 추출과 색상 분석은 매우 일반적이고 중요한 두 가지 작업입니다. 이번 글에서는 Golang을 활용하여 이미지의 특징점 추출과 색상 분석을 수행하는 방법을 소개하고, 해당 코드 예제를 제공하겠습니다. 이미지 특징점 추출 이미지 특징점 추출은 이미지에서 객체의 국소적인 특징을 나타내는 핵심점을 찾는 것을 말합니다. 이러한 관계
2023-08-17 논평 0 986
코스소개：얕은 특징 추출기는 딥러닝 신경망에서 더 얕은 계층에 위치한 특징 추출기입니다. 주요 기능은 입력 데이터를 후속 모델 레이어가 분류 및 회귀와 같은 작업을 수행할 수 있도록 고차원 특징 표현으로 변환하는 것입니다. 얕은 특징 추출기는 CNN(컨볼루션 신경망)의 컨볼루션 및 풀링 작업을 활용하여 특징 추출을 수행합니다. 컨볼루션 작업을 통해 얕은 특징 추출기는 입력 데이터의 로컬 특징을 캡처할 수 있는 반면, 풀링 작업은 특징의 차원을 줄이고 중요한 특징 정보를 유지할 수 있습니다. 이러한 방식으로 얕은 특징 추출기는 원시 데이터를 보다 의미 있는 특징 표현으로 변환하여 후속 작업의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 컨볼루션 연산은 CNN(Convolutional Neural Network)의 핵심 연산 중 하나입니다. 이는 컨볼루션 커널 세트를 사용하여 입력 데이터에 대해 컨볼루션 작업을 수행합니다.
2024-01-22 논평 0 776
코스소개：인공지능 기술이 지속적으로 발전함에 따라 특징 추출 알고리즘은 데이터 처리 및 패턴 인식에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 여기서는 Java로 구현된 특징 추출 알고리즘을 소개하고, 응용 사례를 통해 그 용도와 역할을 살펴보겠습니다. 1. 특징 추출 알고리즘 소개 특징 추출 알고리즘은 후속 분류, 클러스터링, 식별 및 기타 작업을 위해 원본 데이터를 처리하여 대표 특징을 추출하는 것을 의미합니다. 특징을 추출하는 알고리즘에는 주로 PCA(주성분 분석)와 선형 판별 알고리즘이 있습니다.
2023-06-18 논평 0 1233
