강의 중급 11396
코스소개："IT 네트워크 리눅스 로드밸런싱 자습 영상 튜토리얼"은 nagin 하에서 web, lvs, Linux에서 스크립트 연산을 수행하여 Linux 로드밸런싱을 주로 구현합니다.
강의 고급의 17706
코스소개："Shangxuetang MySQL 비디오 튜토리얼"은 MySQL 데이터베이스 설치부터 사용까지의 과정을 소개하고, 각 링크의 구체적인 작동 방법을 자세히 소개합니다.
강의 고급의 11401
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.
문제 2003(HY000) 해결 방법: MySQL 서버 'db_mysql:3306'에 연결할 수 없습니다(111).
2023-09-05 11:18:47 0 1 893
2023-09-05 14:46:42 0 1 778
CSS 그리드: 하위 콘텐츠가 열 너비를 초과할 때 새 행 생성
2023-09-05 15:18:28 0 1 655
AND, OR 및 NOT 연산자를 사용한 PHP 전체 텍스트 검색 기능
2023-09-05 15:06:32 0 1 626
2023-09-05 15:34:44 0 1 1047
코스소개：최근 CVPR2023에서 딥러닝 분야의 저명한 연구원이자 LightningAI 수석 인공지능 교육자인 Sebastian Raschka가 "ScalingPyTorchModelTrainingWithMinimalCodeChanges" 기조연설을 했습니다. 연구 결과를 더 많은 사람들과 공유하기 위해 Sebastian Raschka는 연설 내용을 기사로 편집했습니다. 이 기사에서는 최소한의 코드 변경으로 PyTorch 모델 훈련을 확장하는 방법을 살펴보고 낮은 수준의 기계 최적화보다는 혼합 정밀도 방법과 다중 GPU 훈련 모드를 활용하는 데 중점을 두고 있음을 보여줍니다. 기사 활용 보기
2023-08-14 논평 0 958
코스소개：언어 모델의 편향은 텍스트를 생성할 때 특정 그룹의 사람, 주제 또는 주제에 편향되어 텍스트가 편견이 없거나 중립적이거나 차별적일 수 있다는 것입니다. 이러한 편향은 훈련 데이터 선택, 훈련 알고리즘 설계 또는 모델 구조와 같은 요인으로 인해 발생할 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면 데이터 다양성에 중점을 두고 훈련 데이터에 다양한 배경과 관점이 포함되어 있는지 확인해야 합니다. 또한 생성된 텍스트의 품질과 포괄성을 향상시키기 위해 교육 알고리즘과 모델 구조를 검토하여 공정성과 중립성을 보장해야 합니다. 예를 들어 훈련 데이터의 특정 범주에 대한 과도한 편향이 있어 모델이 텍스트를 생성할 때 해당 범주를 선호하게 될 수 있습니다. 이러한 편향으로 인해 다른 범주를 처리할 때 모델의 성능이 저하되어 모델 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 또한 모델의 디자인에 약간의 차이가 있을 수 있습니다.
2024-01-22 논평 0 456
코스소개：기계 학습에서 SVM(지원 벡터 머신)은 데이터 분류 및 회귀 분석에 자주 사용되며 분리 초평면을 기반으로 하는 판별 알고리즘 모델입니다. 즉, 레이블이 지정된 훈련 데이터가 주어지면 알고리즘은 새로운 예를 분류하기 위한 최적의 초평면을 출력합니다. SVM(서포트 벡터 머신) 알고리즘 모델은 예시를 공간의 점으로 표현한 후 다양한 카테고리의 예시를 최대한 분할합니다. 선형 분류를 수행하는 것 외에도 지원 벡터 머신(SVM)은 비선형 분류를 효율적으로 수행하여 입력을 고차원 특징 공간에 암시적으로 매핑할 수 있습니다. 서포트 벡터 머신의 기능은 무엇인가요? 일련의 훈련 예제가 주어지면 각 훈련 예제에는 두 가지 범주에 따른 범주가 표시되고 SVM(지원 벡터 머신) 훈련 알고리즘을 통해 모델이 구축되어 새로운 예제를 다음과 같이 분류합니다.
2024-01-24 논평 0 1182
코스소개：최근 몇 년 동안 사전 훈련된 확산 모델의 개발에 힘입어 텍스트를 3D 콘텐츠로 자동 변환하는 데 상당한 진전이 이루어졌습니다[1, 2, 3]. 그중 DreamFusion[4]은 사전 훈련된 2D 확산 모델[5]을 활용하여 특수한 3D 자산 데이터세트 없이도 텍스트에서 3D 자산을 자동으로 생성하는 효율적인 방법을 도입했습니다. DreamFusion이 도입한 핵심 혁신은 분수 증류 샘플링입니다. (SDS) 알고리즘. 알고리즘은 사전 훈련된 2D 확산 모델을 활용하여 NeRF[6]와 같은 단일 3D 표현을 평가함으로써 이를 최적화하여 모든 카메라 관점에서 렌더링된 이미지가 주어진 텍스트와 높은 일관성을 유지하도록 보장합니다. 중요한 SDS 알고리즘에서 영감을 받은 여러 가지
2023-12-15 논평 0 599
코스소개：수십 년간의 기초 연구 끝에 시각적 인식 분야는 대규모 시각적 표현 학습의 새로운 시대를 열었습니다. 사전 훈련된 대규모 비전 모델은 기능 학습 및 비전 애플리케이션을 위한 필수 도구가 되었습니다. 시각적 표현 학습 시스템의 성능은 모델의 신경망 아키텍처, 네트워크 훈련에 사용되는 방법, 훈련 데이터라는 세 가지 주요 요소에 의해 크게 영향을 받습니다. 각 요인의 개선은 전체 모델 성능의 개선에 기여합니다. 신경망 아키텍처 설계의 혁신은 표현 학습 분야에서 항상 중요한 역할을 해왔습니다. 컨볼루션 신경망 아키텍처(ConvNet)는 인공 지능에 의존하지 않고도 다양한 시각적 인식 작업에서 보편적인 특징 학습 방법을 사용할 수 있게 함으로써 컴퓨터 비전 연구에 큰 영향을 미쳤습니다.
2023-04-11 논평 0 1487
