課程 中級 8558
課程介紹：隨著大數據的普及、人工智慧的炙手可熱，數據視覺化在現有的企業中利用非常廣，需求也比較旺盛，因此有了我們這套數據視覺化的課程。 本課程非常適合那些學習過vue基礎的同學作為一個酷炫的練習小專案。 學習完本套課程後，不管是應用在現有的工作中，或是求職面試的過程中，都會是一個大大的加分項。
課程 中級 11266
課程介紹：《自學IT網Linux負載平衡影片教學》主要透過對web,lvs以及在nagin下對Linux進行腳本操作來實現Linux負載平衡。
event - symfony request 請求如何監控？
我需要監控http request 的請求做事件監聽做一些數據統計，但是我發現按這個寫後不會監聽我的請求。有人做過類似的例子嗎？ {代碼...} {代碼...}
2017-05-16 16:43:50 0 1 479
求翻譯深圳市智慧安防產業協會/深圳市安防產業標準聯盟控股.市場與品質監督委員會、安防產業協會
2018-04-20 16:25:30 0 0 2141
前端是nginx監聽80埠 後面是apache監聽8080 apache怎麼判斷請求來自nginx
前端是nginx監聽80埠 後面是apache監聽8080 apache怎麼判斷請求來自nginx,不是來自用戶請求apache的8080端口
2017-05-16 17:01:08 0 3 662
javascript - Object.define 可以監聽object變化，那基本型別變數如何監聽
{程式碼...} 那如何監聽 var string="a" 的string變數變化呢？
2017-06-05 11:12:55 0 1 620
課程介紹：需要重寫的內容是：了解監督學習、無監督學習和半監督學習的特徵，以及它們在機器學習專案中的應用方式在討論人工智慧技術時，監督學習往往是最受關注的一種方法，因為它通常是創建人工智慧模型的最後一步，可以用於圖像識別、更好的預測、產品推薦和潛在客戶評分等方面相比之下，無監督學習往往在人工智慧開發生命週期的早期在幕後工作：它通常被用來為監督學習的魔力展開奠定基礎，就像讓經理大放異彩的繁重工作一樣。如後面所解釋的，這兩種機器學習模式都可以有效地應用於商業問題。在技術層面上，監督學習與無監督學習之間的差異在
2023-11-23 評論 0 878
課程介紹：自監督學習(SSL)是一種無需人工輸入資料標記的監督學習形式。它透過獨立分析資料、標記和分類資訊的模型來獲得結果，而無需任何人工幹預。這種方法可以減少人工標註的工作量，提高訓練效率，並且在大規模資料集上表現出色。 SSL是一種有前景的學習方法，可以在各種領域中應用，如電腦視覺和自然語言處理。自監督學習是一種利用未標記資料來產生監督訊號的無監督學習方式。簡單來說，它透過產生高置信度的資料標籤來訓練模型，然後在下一次迭代中使用這些標籤。在每次迭代中，基於資料標籤的基本事實都會改變。這種方法可以有
2024-01-22 評論 0 798
課程介紹：弱監督學習中的標籤獲取問題，需要具體程式碼範例引言：弱監督學習是一種利用弱標籤進行訓練的機器學習方法。與傳統的監督學習不同，弱監督學習只需利用較少的標籤來訓練模型，而不是每個樣本都需要有準確的標籤。然而，在弱監督學習中，如何從弱標籤中準確地獲取有用的信息是一個關鍵問題。本文將介紹弱監督學習中的標籤獲取問題，並給出具體的程式碼範例。弱監督學習中的標籤獲取問題簡介：
2023-10-08 評論 0 1052
課程介紹：半監督學習利用標記和未標記數據，是監督和無監督學習的混合技術。半監督學習的核心思想是根據資料是否有標籤來進行不同的處理。對於有標籤的數據，演算法會使用傳統的監督式學習方法來更新模型權重。而對於沒有標籤的數據，演算法則會透過最小化其他類似訓練範例之間的預測差異來進行學習。這種方法可以充分利用未標記資料的信息，提高模型的效能。半監督學習與監督學習、無監督學習的關係監督訓練透過更新模型權重來減少預測值與標籤之間的平均差異。然而，對於有限的標記數據，這種方法可能會找到一個對標記點有效但不能適用於整個數據分佈的
2024-01-25 評論 0 1163
課程介紹：弱監督學習中的標籤缺失問題及程式碼範例引言：在機器學習領域中，監督學習是一種常用的學習方式。然而，在大規模資料集上進行監督學習時，手動標註資料所需的時間和精力是非常龐大的。因此，弱監督學習應運而生。弱監督學習是指在訓練資料中只有部分樣本有準確的標籤，而大部分樣本只有模糊的或不完全準確的標籤。然而，標籤缺失問題是弱監督學習面臨的重要挑戰。一、標籤缺失問題的背
2023-10-08 評論 0 798
