课程 中级 11393
课程介绍：《自学IT网Linux负载均衡视频教程》主要通过对web,lvs以及在nagin下对Linux进行脚本操作来实现Linux负载均衡。
2017-06-20 10:07:05 0 1 2895
解决问题2003（HY000）：无法连接到MySQL服务器' 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
课程介绍：特征提取是数据降维的过程，通过优化，减少原始数据的数量，提高数据的可用性。大型数据集需要大量计算资源来处理，而特征提取可以有效地减少需要处理的数据量，同时仍能准确描述原始数据集。特征提取是将原始数据转换为数字特征的过程，保留关键信息。经过处理后，可获得更准确的结果。与特征选择不同的是，特征选择保留了原始特征的子集，而特征提取创建了全新的特征。如何进行特征提取？可以手动或自动进行特征提取。手动特征提取需要识别和描述与特定问题相关的特征，并实施提取这些特征的方法。自动特征提取涉及利用专门的算法或深度
2024-01-23 评论 0 545
课程介绍：浅层特征提取器是深度学习神经网络中的一种位于较浅层的特征提取器。它的主要功能是将输入数据转换为高维特征表示，供后续模型层进行分类、回归等任务。浅层特征提取器利用卷积神经网络（CNN）中的卷积和池化操作来实现特征提取。通过卷积操作，浅层特征提取器能够捕捉输入数据的局部特征，而池化操作则可以减少特征的维度，并保留重要的特征信息。这样，浅层特征提取器能够将原始数据转换为更有意义的特征表示，提高后续任务的性能。卷积操作是卷积神经网络（CNN）中的核心操作之一。它通过将输入数据与一组卷积核进行卷积运算，从
2024-01-22 评论 0 776
课程介绍：细粒度图像分类中的特征选择问题细粒度图像分类是近年来计算机视觉领域中一个重要且挑战性的问题，它要求分类器能够区分相似的对象或场景。在解决这个问题中，特征选择是一个关键的步骤，因为合适的特征能够准确地表示图像中的细节信息。特征选择问题在细粒度图像分类中的意义在于如何从大量的低级特征中选择与分类任务相关的高级特征。传统的特征选择方法通常依赖于手动定义的规则或经验
2023-10-09 评论 0 1317
课程介绍：本篇文章给大家带来了关于Python的相关知识，详细介绍了Python实现提取四种不同文本特征的方法，有字典文本特征提取、英文文本特征提取、中文文本特征提取和TF-IDF 文本特征提取，感兴趣的可以了解一下。
2022-08-31 评论 0 2621
