課程 中級  3595

課程介紹：本課程主要是為零基礎第二階段的學習、想入行做前端開發的同學,精心打造的前端開發系列課程。課程以 CRMEB 打通版為基礎，進行實戰演練教學，理論講解與實際操作結合。更好地幫助學員鞏固知識點，掌握操作技能。有效發揮實務教學作用，助力學員掌握開發技術。

課程 初級  447387

課程介紹：歡迎朋友們加入php自學的行列，php語言是一門入門簡單，容易上手的通用開源腳本語言，《php完全自學手冊》能使學習者對php有一個大致的了解，並能透過該語言進行簡單的網站和軟體開發。

課程 初級  24593

課程介紹：《HTML5輕快入門自學教學》適合htm5l零基礎入門學習，HTML5是HTML發展的第5個版本，隨著瀏覽器技術的支援也開始廣泛應用，H5將成為WEB開發的新標準，本課程將為讀者講解HTML5的全部核心特性。

課程 初級  13514

課程介紹：《HTML5 自學入門教學》將帶大家學習html5的基礎，透過實例進行解說

課程 初級  3029

課程介紹：本課程是我們整體零基礎課程的最後一個階段，是在前面階段一、階段二的基礎之上的提升與綜合。我們會學習流行的前端開發基礎vue技術堆疊和uniapp基礎知識，並在每個小知識點後為大家準備了小案例，讓所學立即得到使用，結合使用場景，融匯貫通。

課程介紹：元學習透過優化學習演算法和識別表現最佳的演算法幫助機器學習演算法克服挑戰。元學習、元分類器和元回歸機器學習中的元分類器元分類器在機器學習中屬於一種元學習演算法，用於分類預測建模任務。它利用其他分類器預測的結果作為特徵，最終選擇其中的一個作為最終預測結果。元迴歸元迴歸是一種用於迴歸預測建模任務的元學習演算法。它利用迴歸分析來組合、比較和綜合幾項研究的研究結果，同時調整可用協變數對反應變數的影響。元迴歸分析旨在調和相互矛盾的研究或證實彼此一致的研究。元學習中使用了哪些技術？以下是元學習中使用的一些方法：度量學

2024-01-24 評論 0  750

課程介紹：元學習（Meta-learning）是指探索學習如何學習的過程，透過從多個任務中提取共同特徵，以便快速適應新任務。與之相關的模型無關的元學習（Model-AgnosticMeta-Learning，MAML）是一種演算法，其可以在沒有先驗知識的情況下，進行多任務元學習。 MAML透過在多個相關任務上進行迭代最佳化來學習一個模型初始化參數，使得該模型能夠快速適應新任務。 MAML的核心思想是透過梯度下降來調整模型參數，以使得在新任務上的損失最小化。這種方法使得模型可以在少量樣本的情況下快速學習，並且具有較

2024-01-22 評論 0  1344

課程介紹：元學習中的模型選擇問題，需要具體程式碼範例元學習是一種機器學習的方法，它的目標是透過學習來改善學習本身的能力。在元學習中的一個重要問題是模型選擇，即如何自動選擇最適合特定任務的學習演算法或模型。在傳統的機器學習中，模型選擇通常是由人工經驗和領域知識來決定的。這種方法有時效率低下，並且可能無法充分利用大量的資料和模型。因此，元學習的出現為模型選擇問題提供了一種全新

2023-10-09 評論 0  1454

課程介紹：一、元學習1、個人化建模的痛點在推薦場景會遇到資料二八分佈的問題，20%的場景應用80%的樣本，這就導致一個問題：單模型對大場景預估更友好。如何兼顧各場景，提升模型個人化能力是個人化建模的痛點。業界方案：PPNet/Poso：此模型透過偏置gate等實現個人化，效能和成本較優，但多個情境共享一套模型參數，個人化表徵受限。端上個人化：在每一個端部署一個模型，利用端上的即時資料進行訓練，實現端模型參數的個人化，但是會依賴端的效能，且模型不能特別大，需要使用小模型進行訓練。針對業界模型存在的

2023-07-15 評論 0  1422

課程介紹：meta標籤的組成：meta標籤共有兩個屬性，它們分別是http-equiv屬性和name屬性，不同的屬性又有不同的參數值，這些不同的參數值就實現了不同的網頁功能。

2018-10-18 評論 0  2871