Kursus Pertengahan  3620

Pengenalan Kursus：Kursus ini terutamanya satu siri kursus pembangunan bahagian hadapan yang dibuat dengan teliti untuk pelajar yang berada di peringkat kedua pembelajaran dengan asas sifar dan ingin memasuki industri sebagai pembangunan bahagian hadapan. Kursus ini adalah berdasarkan versi terbuka CRMEB, dengan pengajaran latih tubi praktikal dan gabungan penjelasan teori dan operasi praktikal. Lebih baik membantu pelajar menyatukan mata pengetahuan dan menguasai kemahiran operasi. Berkesan memainkan peranan pengajaran praktikal untuk membantu pelajar menguasai teknologi pembangunan.

Kursus peringkat rendah  447546

Pengenalan Kursus：Rakan-rakan dialu-alukan untuk menyertai barisan pembelajaran kendiri PHP Bahasa PHP ialah bahasa skrip sumber terbuka umum yang mudah untuk dimulakan dan mudah digunakan "Manual Pembelajaran Kendiri Lengkap PHP" boleh membolehkan pelajar mempunyai umum memahami PHP dan dapat melaksanakan tugasan mudah melalui bahasa ini.

Kursus peringkat rendah  24625

Pengenalan Kursus："Tutorial Pembelajaran Kendiri Pantas HTML5" sesuai untuk pembelajaran kemasukan berasaskan sifar HTML5 ialah versi kelima pembangunan HTML Dengan sokongan teknologi pelayar, ia juga telah mula digunakan secara meluas untuk pembangunan WEB Kursus ini akan menyediakan pembaca dengan Terangkan semua ciri teras HTML5.

Kursus peringkat rendah  13548

Pengenalan Kursus："Tutorial pengenalan belajar sendiri HTML5" akan membawa anda mempelajari asas html5 dan menerangkannya melalui contoh.

Kursus peringkat rendah  3077

Pengenalan Kursus：Kursus ini adalah peringkat terakhir kursus berasaskan sifar keseluruhan kami Ia adalah penambahbaikan dan sintesis berdasarkan peringkat satu dan dua sebelumnya. Kami akan mempelajari susunan teknologi Vue asas pembangunan bahagian hadapan yang popular dan pengetahuan asas tentang uniapp, dan menyediakan kes kecil untuk semua orang selepas setiap titik pengetahuan kecil, supaya apa yang telah kami pelajari boleh digunakan dengan segera, digabungkan dengan senario penggunaan, dan bersepadu.

Pengenalan Kursus：Meta-pembelajaran membantu algoritma pembelajaran mesin mengatasi cabaran dengan mengoptimumkan algoritma pembelajaran dan mengenal pasti algoritma berprestasi terbaik. Meta-pembelajaran, meta-pengelas dan meta-regresi Pengelas meta dalam pembelajaran mesin Pengelas meta ialah sejenis algoritma meta-pembelajaran dalam pembelajaran mesin yang digunakan untuk pengelasan dan tugas pemodelan ramalan. Ia menggunakan keputusan yang diramalkan oleh pengelas lain sebagai ciri dan akhirnya memilih salah satu daripadanya sebagai hasil ramalan akhir. Meta-regression Meta-regression ialah algoritma meta-pembelajaran yang digunakan untuk tugas pemodelan ramalan regresi. Ia menggunakan analisis regresi untuk menggabungkan, membandingkan dan mensintesis dapatan daripada beberapa kajian sambil melaraskan kesan kovariat yang ada pada pembolehubah bergerak balas. Analisis meta-regresi bertujuan untuk mendamaikan kajian yang bercanggah atau mengesahkan kajian yang konsisten antara satu sama lain. Apakah teknik yang digunakan dalam meta-pembelajaran? Berikut ialah beberapa kaedah yang digunakan dalam meta-pembelajaran: Metrik

2024-01-24 komen 0  767

Pengenalan Kursus：Meta-pembelajaran merujuk kepada proses meneroka cara belajar dengan mengekstrak ciri biasa daripada pelbagai tugas untuk menyesuaikan diri dengan cepat kepada tugasan baharu. Model-agnostik meta-pembelajaran (MAML) yang berkaitan ialah algoritma yang boleh melaksanakan meta-pembelajaran berbilang tugas tanpa pengetahuan terdahulu. MAML mempelajari parameter permulaan model dengan mengoptimumkan secara berulang pada berbilang tugasan yang berkaitan, membolehkan model menyesuaikan diri dengan cepat kepada tugasan baharu. Idea teras MAML adalah untuk melaraskan parameter model melalui penurunan kecerunan untuk meminimumkan kerugian pada tugas baharu. Kaedah ini membolehkan model belajar dengan cepat dengan bilangan sampel yang sedikit dan mempunyai nilai yang agak tinggi

2024-01-22 komen 0  1359

Pengenalan Kursus：Masalah pemilihan model dalam meta-pembelajaran memerlukan contoh kod khusus Meta-pembelajaran ialah kaedah pembelajaran mesin, dan matlamatnya adalah untuk meningkatkan keupayaan untuk belajar sendiri melalui pembelajaran. Isu penting dalam meta-pembelajaran ialah pemilihan model, iaitu cara memilih algoritma atau model pembelajaran secara automatik yang paling sesuai untuk tugasan tertentu. Dalam pembelajaran mesin tradisional, pemilihan model biasanya ditentukan oleh pengalaman manusia dan pengetahuan domain. Pendekatan ini kadangkala tidak cekap dan mungkin tidak memanfaatkan sepenuhnya sejumlah besar data dan model. Oleh itu, kemunculan meta-pembelajaran memberikan pendekatan baru kepada masalah pemilihan model.

2023-10-09 komen 0  1470

Pengenalan Kursus：1. Meta-pembelajaran 1. Titik kesakitan pemodelan diperibadikan akan menghadapi masalah pengedaran data dalam senario pengesyoran 20% daripada senario menggunakan 80% daripada sampel, yang membawa kepada masalah: satu model lebih mesra kepada besar. -anggaran senario skala. Cara mengambil kira pelbagai senario dan meningkatkan keupayaan pemperibadian model adalah perkara yang menyakitkan dalam pemodelan diperibadikan. Penyelesaian industri: PPNet/Poso: Model ini mencapai pemperibadian melalui get offset, dsb., dan mempunyai prestasi dan kos yang lebih baik Walau bagaimanapun, berbilang senario berkongsi set parameter model dan perwakilan diperibadikan adalah terhad. Pemperibadian pada peranti: Gunakan model pada setiap hujung, gunakan data masa nyata pada penghujung untuk latihan, dan peribadikan parameter model penamat Walau bagaimanapun, ia bergantung pada prestasi penghujung dan model itu tidak boleh terlalu besar , jadi model kecil perlu digunakan untuk latihan. Sedia ada untuk model industri

2023-07-15 komen 0  1439

Pengenalan Kursus：meta标签的组成：meta标签共有两个属性，它们分别是http-equiv属性和name属性，不同的属性又有不同的参数值，这些不同的参数值就实现了不同的网页功能。

2018-10-18 komen 0  2895