课程 初级  94634

课程介绍：本站9月直播课已经结束,本套教程是直播实录,没有报上名或者漏听学员福利来了，赶紧看看吧，说不定这里就有你的菜

课程 中级  4670

课程介绍：学习本课程主要有两个目的： 1、可视化面板布局适配屏幕 2、利用ECharts 实现柱状图展示 核心技术： -基于 flexible.js + rem 智能大屏适配 - VScode cssrem插件 - Flex 布局 - Less 使用 - 基于ECharts 数据可视化展示 - ECharts 柱状图数据设置 - ECharts 地图引入

课程 初级  2118

课程介绍：采用matplotlib、seaborn、pyecharts，结合真实数据集的Python可视化视频系列；本视频转载自哔哩哔哩：BV1gz411v7F5

课程 初级  20925

课程介绍：以PDO方式(PHP数据对象)连接和选择数据库(统一操作各种数据库),执行SQL语句与处理结果集

课程 中级  8320

课程介绍：很多工作多年的程序员，对于数据库的认识还是停留在很初级的阶段，一出去面试就懵了，基本的SQL语句，复杂一点的SQL查询，还有SQL语句优化都不懂，跟别说用Redis提升系统性能抗住千万并发了。本套课程带你彻底理清MySQL锁、执行计划、索引、MVCC&Redis事务、缓存、击穿、穿透、雪崩、预热等，一套搞定所有数据库面试！

课程介绍：数据稀缺对模型训练的影响问题，需要具体代码示例在机器学习和人工智能领域，数据是训练模型的核心要素之一。然而，现实中我们经常面临的一个问题是数据稀缺。数据稀缺指的是训练数据的量不足或标注数据的缺乏，这种情况下会对模型训练产生一定的影响。数据稀缺的问题主要体现在以下几个方面：过拟合：当训练数据量不够时，模型很容易出现过拟合的现象。过拟合是指模型过度适应训练数据，

2023-10-08 评论 0  1348

课程介绍：概括 本文教您如何将数据集划分为训练数据和测试数据，并将这种划分保存在 .pkl 文件中，这对于以有组织的方式训练和评估机器学习模型至关重要。该过程使用sklearn库

2024-10-30 评论 0  895

课程介绍：数据预处理在模型训练中的重要性及具体代码示例引言：在进行机器学习和深度学习模型的训练过程中，数据预处理是一个非常重要且必不可少的环节。数据预处理的目的是通过一系列的处理步骤，将原始数据转化为适合模型训练的形式，以提高模型的性能和准确度。本文旨在探讨数据预处理在模型训练中的重要性，并给出一些常用的数据预处理代码示例。一、数据预处理的重要性数据清洗数据清洗是数据

2023-10-08 评论 0  1237

课程介绍：为了构建可靠的机器学习模型，数据集的拆分是必不可少的。拆分过程包括将数据集分为训练集、验证集和测试集。本文旨在详细介绍这三个集合的概念、数据拆分的技术以及容易出现的陷阱。训练集、验证集和测试集训练集训练集是用于训练和使模型学习数据中隐藏的特征/模式的数据集。在每个epoch中，相同的训练数据被重复输入神经网络架构，模型继续学习数据的特征。训练集应该具有多样化的输入集，以便模型在所有场景下都得到训练，并且可以预测未来可能出现的数据样本。验证集验证集是一组数据，与训练集分开，用于在训练期间验证模型性

2024-01-22 评论 0  776

课程介绍：之前的合成数据大多用于AI大模型训练，这一次，英伟达为机器人训练建起了“数据粮仓”——机器人技术发展步调远远落后于其他AI领域的关键原因之一，便是缺乏数据。只需200个人类演示源数据，这一系统就能直接生成50000个训练数据。AI对数据的庞大需求之下，数据资源几近枯竭，因此各家公司已开始摸索一条获取数据的“新路”——自己“造”数据。不过之前的合成数据大多用于AI大模型训练，这一次，英伟达为机器人训练造出了“数据粮仓”。英伟达与得克萨斯大学奥斯汀分校的一项最新研究论文中，介绍了一个名为“Mimic

2023-10-30 评论 0  674