課程 初級  94634

課程介紹：本站9月直播課已經結束,本套教程是直播實錄,沒有報上名或者漏聽學員福利來了，趕緊看看吧，說不定這裡就有你的菜

課程 中級  4670

課程介紹：學習本課程主要有兩個目的： 1.可視化面板佈局適配螢幕 2、利用ECharts 實現長條圖展示 核心技術： -基於 flexible.js + rem 智慧大螢幕適配 - VScode cssrem插件 - Flex 佈局 - Less 使用 - 基於ECharts 數據視覺化展示 - ECharts 長條圖資料設置 - ECharts 地圖引入

課程 初級  2118

課程介紹：採用matplotlib、seaborn、pyecharts，結合真實資料集的Python視覺化影片系列；本影片轉載自嗶哩嗶哩：BV1gz411v7F5

課程 初級  20925

課程介紹：以PDO方式(PHP資料物件)連接與選擇資料庫(統一操作各種資料庫),執行SQL語句與處理結果集

課程 中級  8320

課程介紹：很多工作多年的程式設計師，對於資料庫的認識還是停留在很初級的階段，一出去面試就懵了，基本的SQL語句，複雜一點的SQL查詢，還有SQL語句優化都不懂，跟別說用Redis提升系統效能抗住千萬並發了。本套課程帶你徹底釐清MySQL鎖定、執行計畫、索引、MVCC&Redis事務、快取、穿透、穿透、雪崩、預熱等，一套搞定所有資料庫面試！

課程介紹：資料稀缺對模型訓練的影響問題，需要具體程式碼範例在機器學習和人工智慧領域，而資料是訓練模型的核心要素之一。然而，現實中我們經常面臨的一個問題是資料稀缺。資料稀缺指的是訓練資料的量不足或標註資料的缺乏，這種情況下會對模型訓練產生一定的影響。資料稀缺的問題主要體現在以下幾個方面：過度擬合：當訓練資料量不夠時，模型很容易出現過擬合的現象。過擬合是指模型過度適應訓練數據，

2023-10-08 評論 0  1348

課程介紹：概括 本文教您如何將資料集劃分為訓練資料和測試數據，並將這種劃分保存在 .pkl 檔案中，這對於以有組織的方式訓練和評估機器學習模型至關重要。該過程使用sklearn庫

2024-10-30 評論 0  895

課程介紹：資料預處理在模型訓練中的重要性及具體程式碼範例引言：在進行機器學習和深度學習模型的訓練過程中，資料預處理是一個非常重要且不可或缺的環節。資料預處理的目的是透過一系列的處理步驟，將原始資料轉化為適合模型訓練的形式，以提高模型的效能和準確度。本文旨在探討資料預處理在模型訓練中的重要性，並給出一些常用的資料預處理程式碼範例。一、資料預處理的重要性資料清洗資料清洗是資料

2023-10-08 評論 0  1237

課程介紹：為了建立可靠的機器學習模型，資料集的拆分是必不可少的。拆分過程包括將資料集分為訓練集、驗證集和測試集。本文旨在詳細介紹這三個集合的概念、資料拆分的技術以及容易出現的陷阱。訓練集、驗證集和測試集訓練集訓練集是用於訓練和使模型學習資料中隱藏的特徵/模式的資料集。在每個epoch中，相同的訓練資料被重複輸入神經網路架構，模型繼續學習資料的特徵。訓練集應該具有多樣化的輸入集，以便模型在所有場景下都經過訓練，並且可以預測未來可能出現的資料樣本。驗證集驗證集是一組數據，與訓練集分開，用於在訓練期間驗證模型性

2024-01-22 評論 0  776

課程介紹：先前的合成資料大多用於AI大模型訓練，這一次，英偉達為機器人訓練建造了「資料糧倉」——機器人技術發展步調遠遠落後於其他AI領域的關鍵原因之一，便是缺乏數據。只要200個人類別演示來源數據，這系統就能直接產生50,000個訓練數據。 AI對數據的龐大需求之下，數據資源幾乎枯竭，因此各家公司已開始摸索一條獲取數據的「新路」——自己「造」數據。不過之前的合成資料大多用於AI大模型訓練，這次，英偉達為機器人訓練造出了「資料糧倉」。在英偉達與德州大學奧斯汀分校的一項最新研究論文中，介紹了一個名為「Mimic

2023-10-30 評論 0  674