Kursus peringkat rendah  26420

Pengenalan Kursus：Kursus dua hari dari 14 hingga 15 Januari 2019 akan diajar oleh Guru Zhu (Peter Zhu), dan semua pelajar yang berminat dibenarkan mencubanya~~

Kursus Pertengahan  4544

Pengenalan Kursus：ApiPost ialah alat penyahpepijatan dan pengurusan API yang menyokong simulasi permintaan HTTP biasa seperti POST, GET dan PUT, menyokong kerjasama pasukan dan boleh terus menjana dan mengeksport dokumen antara muka. Tutorial ini akan memberi anda gambaran keseluruhan tentang cara menghantar permintaan antara muka melalui ApiPost dan menjana dokumen antara muka API yang cantik dengan pantas.

Kursus peringkat rendah  94725

Pengenalan Kursus：Kelas siaran langsung bulan September di tapak ini telah tamat Set tutorial ini adalah siaran langsung Jika anda tidak mendaftar atau terlepas faedah pelajar, lihat Mungkin ada sesuatu untuk anda di sini.

Kursus Pertengahan  4748

Pengenalan Kursus：Terdapat dua tujuan utama untuk mempelajari kursus ini: 1. Reka letak panel visual menyesuaikan diri dengan skrin 2. Gunakan ECharts untuk merealisasikan paparan histogram Teknologi Teras: -Berdasarkan pada penyesuaian skrin besar yang fleksibel.js + rem pintar - Pemalam cssrem VScode - Susun atur fleksibel - Kurang untuk digunakan - Berdasarkan paparan visualisasi data ECharts - Tetapan data histogram ECharts - Pengenalan peta ECharts

Kursus peringkat rendah  21078

Pengenalan Kursus：Gunakan PDO (objek data PHP) untuk menyambung dan memilih pangkalan data (operasi bersatu pelbagai pangkalan data), melaksanakan penyata SQL dan set hasil proses

Pengenalan Kursus：Kesan kekurangan data pada latihan model memerlukan contoh kod khusus Dalam bidang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, data ialah salah satu elemen teras untuk model latihan. Walau bagaimanapun, masalah yang sering kita hadapi dalam realiti adalah kekurangan data. Kekurangan data merujuk kepada jumlah data latihan yang tidak mencukupi atau kekurangan data beranotasi Dalam kes ini, ia akan memberi kesan tertentu pada latihan model. Masalah kekurangan data terutamanya dicerminkan dalam aspek-aspek berikut: Overfitting: Apabila jumlah data latihan tidak mencukupi, model terdedah kepada overfitting. Overfitting merujuk kepada model yang terlalu menyesuaikan diri dengan data latihan.

2023-10-08 komen 0  1436

Pengenalan Kursus：Kepentingan prapemprosesan data dalam latihan model dan contoh kod khusus Pengenalan: Dalam proses melatih pembelajaran mesin dan model pembelajaran mendalam, prapemprosesan data ialah pautan yang sangat penting dan penting. Tujuan prapemprosesan data adalah untuk mengubah data mentah kepada bentuk yang sesuai untuk latihan model melalui satu siri langkah pemprosesan untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan model. Artikel ini bertujuan untuk membincangkan kepentingan prapemprosesan data dalam latihan model dan memberikan beberapa contoh kod prapemprosesan data yang biasa digunakan. 1. Kepentingan prapemprosesan data Pembersihan data Pembersihan data ialah

2023-10-08 komen 0  1294

Pengenalan Kursus：mysql数据库基础语句训练题详细代码

2017-03-06 komen 0  1629

Pengenalan Kursus：Untuk membina model pembelajaran mesin yang boleh dipercayai, pemisahan set data adalah penting. Proses pemisahan melibatkan pembahagian set data kepada set latihan, pengesahan dan ujian. Artikel ini bertujuan untuk memperkenalkan secara terperinci konsep ketiga-tiga koleksi ini, teknik pemisahan data, dan perangkap yang boleh berlaku dengan mudah. Set Latihan, Set Pengesahan dan Set Ujian Set Latihan Set latihan ialah set data yang digunakan untuk melatih dan membolehkan model mempelajari ciri/corak tersembunyi dalam data. Dalam setiap zaman, data latihan yang sama berulang kali dimasukkan ke dalam seni bina rangkaian saraf, dan model terus mempelajari ciri-ciri data. Set latihan harus mempunyai set input yang pelbagai supaya model dilatih dalam semua senario dan boleh meramalkan kemungkinan sampel data masa hadapan. Set pengesahan Set pengesahan ialah set data, berasingan daripada set latihan, digunakan untuk mengesahkan prestasi model semasa latihan.

2024-01-22 komen 0  819

Pengenalan Kursus：Melatih model ML dalam C++ melibatkan langkah berikut: Prapemprosesan data: Muatkan, ubah dan kejuruteraan data. Latihan model: Pilih algoritma dan latih model. Pengesahan model: Membahagikan set data, menilai prestasi dan menala model. Dengan mengikuti langkah ini, anda boleh membina, melatih dan mengesahkan model pembelajaran mesin dalam C++ dengan jayanya.

2024-06-01 komen 0  666