강의 중급  11386

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

강의 고급의  17699

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.

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  544

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：세밀한 이미지 분류의 특징 선택 문제 세밀한 이미지 분류는 분류기가 유사한 객체나 장면을 구별할 수 있어야 하는 최근 컴퓨터 비전 분야에서 중요하고 어려운 문제입니다. 이 문제를 해결하려면 적절한 특징이 이미지의 세부 정보를 정확하게 나타낼 수 있으므로 특징 선택이 핵심 단계입니다. 세밀한 이미지 분류에서 특징 선택 문제의 중요성은 수많은 하위 수준 특징 중에서 분류 작업과 관련된 상위 수준 특징을 어떻게 선택하느냐에 있습니다. 기존의 기능 선택 방법은 수동으로 정의된 규칙이나 경험에 의존하는 경우가 많습니다.

2023-10-09 논평 0  1317

코스소개：이 글에서는 Python에 대한 관련 지식을 소개하고 사전 텍스트 특징 추출, 영어 텍스트 특징 추출, 중국어 텍스트 특징 추출, TF-IDF 텍스트 특징 추출 등 Python에서 4가지 텍스트 특징을 추출하는 방법을 자세히 소개합니다. 관심 있는 사람은 더 많은 것을 배울 수 있습니다.

2022-08-31 논평 0  2620

코스소개：특징 없는 PHP 문장을 공유하세요

2016-07-25 논평 0  1387