Kursus peringkat rendah  50594

Pengenalan Kursus：Python adalah perisian percuma semata-mata Kod sumber dan penterjemah CPython mengikut perjanjian GPL (GNU General Public License). Sintaksnya ringkas dan jelas, dan salah satu cirinya ialah penggunaan paksa ruang putih sebagai lekukan pernyataan. Mempunyai perpustakaan yang kaya dan berkuasa. Ia sering digelar sebagai bahasa gam, yang boleh menyambungkan pelbagai modul yang dibuat dalam bahasa lain (terutama C/C++) bersama-sama dengan mudah.

Kursus peringkat rendah  87022

Pengenalan Kursus："Tutorial Python 3" Versi 3.0 Python sering dipanggil Python 3000, atau singkatannya Py3k. Ini adalah peningkatan besar berbanding dengan versi Python yang lebih awal. Untuk tidak membawa terlalu banyak beban, Python 3.0 tidak direka bentuk dengan mengambil kira keserasian ke belakang. Bahasa Python sangat mudah dan mudah digunakan untuk pemula dan untuk menyelesaikan tugas biasa.

Pengenalan Kursus：Cara melaksanakan algoritma teragih dan latihan model dalam perkhidmatan mikro PHP Pengenalan: Dengan perkembangan pesat pengkomputeran awan dan teknologi data besar, permintaan untuk pemprosesan data dan latihan model semakin meningkat. Algoritma dan latihan model yang diedarkan adalah kunci untuk mencapai kecekapan, kelajuan dan kebolehskalaan. Artikel ini akan memperkenalkan cara melaksanakan algoritma teragih dan latihan model dalam perkhidmatan mikro PHP dan menyediakan beberapa contoh kod khusus. 1. Apakah yang dimaksudkan dengan latihan algoritma dan model yang diedarkan ialah teknologi yang menggunakan pelbagai mesin atau sumber pelayan untuk melaksanakan pemprosesan data dan latihan model secara serentak.

2023-09-25 komen 0  1465

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  1296

Pengenalan Kursus：Mendedahkan teknologi asas Python: Cara melaksanakan latihan dan ramalan model, contoh kod khusus diperlukan Sebagai bahasa pengaturcaraan yang mudah dipelajari dan mudah digunakan, Python digunakan secara meluas dalam bidang pembelajaran mesin. Python menyediakan sejumlah besar perpustakaan dan alatan pembelajaran mesin sumber terbuka, seperti Scikit-Learn, TensorFlow, dsb. Penggunaan dan enkapsulasi perpustakaan sumber terbuka ini memberikan kami banyak kemudahan, tetapi jika kami ingin mempunyai pemahaman yang mendalam tentang teknologi asas pembelajaran mesin, hanya menggunakan perpustakaan dan alatan ini tidak mencukupi. Artikel ini akan pergi secara mendalam

2023-11-08 komen 0  1704

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  1439

Pengenalan Kursus：Apabila teknologi kecerdasan buatan (AI) terus berkembang, aplikasinya dalam pelbagai bidang semakin meluas. Sebagai teknologi pangkalan data yang sedang berkembang, MongoDB juga telah menunjukkan potensi besar dalam bidang kecerdasan buatan. Artikel ini akan meneroka gabungan amalan dan latihan model MongoDB dan kecerdasan buatan, serta impak berfaedah yang dibawa bersama. 1. Aplikasi MongoDB dalam kecerdasan buatan MongoDB ialah sistem pengurusan pangkalan data berorientasikan dokumen yang menggunakan struktur data yang serupa dengan JSON. Berbanding dengan pangkalan data hubungan tradisional

2023-11-02 komen 0  1508