강의 중급  11003

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

강의 고급의  17073

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

강의 고급의  10770

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.

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  590

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  1221

코스소개：1. 배경 GPT와 같은 대형 모델의 등장 이후 nexttoken을 예측하는 사전 학습 작업인 언어 모델의 Transformer + autoregressive 모델링 방식이 큰 성공을 거두었습니다. 그렇다면 이 자동회귀 모델링 방법이 시각적 모델에서 더 나은 결과를 얻을 수 있을까요? 오늘 소개하는 글은 최근 Apple에서 Transformer + autoregressive pre-training을 기반으로 한 시각적 모델 학습에 관해 발표한 글입니다. 이 작업을 소개하겠습니다. 그림 논문 제목: ScalablePre-trainingofLargeAutoregressiveImageModels 다운로드 주소: https://ar

2024-01-29 논평 0  960

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  849

코스소개：북경대학교와 EVLO 혁신팀은 자율주행을 위한 4차원 시공간 사전 훈련 알고리즘인 DriveWorld를 공동으로 제안했습니다. 이 방법은 사전 훈련을 위해 세계 모델을 사용하고, 4차원 시공간 모델링을 위한 메모리 상태 공간 모델을 설계하고, 장면의 점유 그리드를 예측하여 자율주행이 직면하는 무작위 불확실성과 지식 불확실성을 줄입니다. 이 논문은 CVPR2024에 승인되었습니다. 논문 제목: DriveWorld: 4DPPre-trainedSceneUnderstandingviaWorldModelsforAutonomousDriving 논문 링크: https://arxiv.org/abs/2405.04390 1. 모션

2024-08-07 논평 0  762