Kursus Pertengahan  11255

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Pengimbangan Beban Linux Rangkaian IT Kajian sendiri" terutamanya melaksanakan pengimbangan beban Linux dengan melaksanakan operasi skrip pada web, lvs dan Linux di bawah nagin.

Kursus Maju  17585

Pengenalan Kursus："Tutorial Video MySQL Shang Xuetang" memperkenalkan anda kepada proses dari pemasangan hingga menggunakan pangkalan data MySQL, dan memperkenalkan operasi khusus setiap pautan secara terperinci.

Kursus Maju  11299

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Paparan Contoh Bahagian Hadapan Brothers Band" memperkenalkan contoh teknologi HTML5 dan CSS3 kepada semua orang, supaya semua orang boleh menjadi lebih mahir dalam menggunakan HTML5 dan CSS3.

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  606

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  1234

Pengenalan Kursus：1. Latar Belakang Selepas kemunculan model besar seperti GPT, kaedah pemodelan Transformer + autoregressive model bahasa, yang merupakan tugas pra-latihan untuk meramal nexttoken, telah mencapai kejayaan besar. Jadi, bolehkah kaedah pemodelan autoregresif ini mencapai hasil yang lebih baik dalam model visual? Artikel yang diperkenalkan hari ini ialah artikel yang diterbitkan oleh Apple baru-baru ini tentang melatih model visual berdasarkan latihan pra-latihan Transformer+autoregressive Izinkan saya memperkenalkan karya ini kepada anda. Tajuk kertas gambar: ScalablePra-trainingofLargeAutoregressiveImageModels Alamat muat turun: https://ar

2024-01-29 komen 0  976

Pengenalan Kursus：Rangka kerja Java boleh mempercepatkan latihan model kecerdasan buatan dengan: menggunakan TensorFlowServing untuk menggunakan model pra-latihan untuk inferens pantas menggunakan H2OAI DriverlessAI untuk mengautomasikan proses latihan dan menggunakan pengkomputeran teragih untuk memendekkan masa latihan menggunakan SparkMLlib untuk melaksanakan latihan teragih dan berskala besar; data pada pemprosesan Set seni bina Apache Spark.

2024-06-04 komen 0  869

Pengenalan Kursus：Universiti Peking dan pasukan inovasi EVLO bersama-sama mencadangkan DriveWorld, algoritma pra-latihan ruang masa empat dimensi untuk pemanduan autonomi. Kaedah ini menggunakan model dunia untuk pra-latihan, mereka bentuk model ruang keadaan memori untuk pemodelan spatio-temporal empat dimensi, dan mengurangkan ketidakpastian rawak dan ketidakpastian pengetahuan yang dihadapi oleh pemanduan autonomi dengan meramalkan grid pekerjaan tempat kejadian. Kertas kerja ini telah diterima oleh CVPR2024. Tajuk kertas: DriveWorld: 4DPPre-trainedSceneUnderstandingviaWorldModelsforAutonomousDriving Paper pautan: https://arxiv.org/abs/2405.04390 1. Motion

2024-08-07 komen 0  784