課程 中級 11393
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。
2017-06-20 10:07:05 0 1 2895
解決問題2003（HY000）：無法連接到MySQL伺服器' db_mysql：3306'（111）的方法
2023-09-05 11:18:47 0 1 893
2023-09-05 14:46:42 0 1 778
2023-09-05 15:18:28 0 1 654
課程介紹：特徵提取是資料降維的過程，透過優化，減少原始資料的數量，提高資料的可用性。大型資料集需要大量運算資源來處理，而特徵提取可以有效地減少需要處理的資料量，同時仍能準確描述原始資料集。特徵提取是將原始資料轉換為數字特徵的過程，保留關鍵資訊。經過處理後，可獲得更準確的結果。與特徵選擇不同的是，特徵選擇保留了原始特徵的子集，而特徵提取創建了全新的特徵。如何進行特徵提取？可以手動或自動進行特徵提取。手動特徵提取需要識別和描述與特定問題相關的特徵，並實施提取這些特徵的方法。自動特徵提取涉及利用專門的演算法或深度
2024-01-23 評論 0 545
課程介紹：淺層特徵提取器是深度學習神經網路中的一種位於較淺層的特徵提取器。它的主要功能是將輸入資料轉換為高維度特徵表示，供後續模型層進行分類、迴歸等任務。淺層特徵提取器利用卷積神經網路（CNN）中的捲積和池化操作來實現特徵提取。透過卷積操作，淺層特徵提取器能夠捕捉輸入資料的局部特徵，而池化操作則可以減少特徵的維度，並保留重要的特徵資訊。這樣，淺層特徵提取器能夠將原始資料轉換為更有意義的特徵表示，提高後續任務的效能。卷積操作是卷積神經網路（CNN）中的核心操作之一。它透過將輸入資料與一組卷積核進行卷積運算，從
2024-01-22 評論 0 776
課程介紹：細粒度影像分類中的特徵選擇問題細粒度影像分類是近年來電腦視覺領域中一個重要且具有挑戰性的問題，它要求分類器能夠區分相似的物件或場景。在解決這個問題中，特徵選擇是一個關鍵的步驟，因為合適的特徵能夠準確地表示影像中的細節資訊。特徵選擇問題在細粒度影像分類中的意義在於如何從大量的低階特徵中選擇與分類任務相關的高階特徵。傳統的特徵選擇方法通常依賴手動定義的規則或經驗
2023-10-09 評論 0 1317
課程介紹：本篇文章為大家帶來了關於Python的相關知識，詳細介紹了Python實現提取四種不同文本特徵的方法，有字典文本特徵提取、英文文本特徵提取、中文文本特徵提取和TF-IDF 文本特徵提取，有興趣的可以了解一下。
2022-08-31 評論 0 2621
