课程 中级  3595

课程介绍：本课程主要是为零基础第二阶段的学习、想入行做前端开发的同学,精心打造的前端开发系列课程。课程以 CRMEB 打通版为基础，进行实战演练教学，理论讲解与实际操作相结合。更好地帮助学员巩固知识点，掌握操作技能。有效发挥实践教学作用，助力学员掌握开发技术。

课程 初级  447387

课程介绍：欢迎朋友们加入php自学的行列，php语言是一门入门简单，容易上手的通用开源脚本语言，《php完全自学手册》能使学习者对php有一个大致的了解，并能通过该语言进行简单的网站和软件开发。

课程 初级  24593

课程介绍：《HTML5轻快入门自学教程》适合htm5l零基础入门学习，HTML5是HTML发展的第5个版本，随着浏览器技术的支持也开始广泛应用，H5将成为WEB开发的新标准，本课程将为读者讲解HTML5的全部核心特性。

课程 初级  13514

课程介绍：《HTML5 自学入门教程》将带大家学习html5的基础，通过实例进行讲解

课程 初级  3029

课程介绍：本课程是我们整体零基础课程的最后一个阶段，是在前面阶段一、阶段二的基础之上的提高与综合。我们会学习流行的前端开发基础vue技术栈和uniapp基础知识，并在每个小知识点后为大家准备了小案例，让所学立即得到使用，结合使用场景，融汇贯通。

课程介绍：元学习通过优化学习算法和识别表现最佳的算法帮助机器学习算法克服挑战。元学习、元分类器和元回归机器学习中的元分类器元分类器在机器学习中属于一种元学习算法，用于分类预测建模任务。它利用其他分类器预测的结果作为特征，最终选择其中的一个作为最终预测结果。元回归元回归是一种用于回归预测建模任务的元学习算法。它利用回归分析来组合、比较和综合几项研究的研究结果，同时调整可用协变量对响应变量的影响。元回归分析旨在调和相互矛盾的研究或证实彼此一致的研究。元学习中使用了哪些技术？以下是元学习中使用的一些方法：度量学

2024-01-24 评论 0  750

课程介绍：元学习（Meta-learning）是指探索学习如何学习的过程，通过从多个任务中提取共同特征，以便快速适应新任务。与之相关的模型无关的元学习（Model-AgnosticMeta-Learning，MAML）是一种算法，其可以在没有先验知识的情况下，进行多任务元学习。MAML通过在多个相关任务上进行迭代优化来学习一个模型初始化参数，使得该模型能够快速适应新任务。MAML的核心思想是通过梯度下降来调整模型参数，以使得在新任务上的损失最小化。这种方法使得模型可以在少量样本的情况下快速学习，并且具有较

2024-01-22 评论 0  1344

课程介绍：元学习中的模型选择问题，需要具体代码示例元学习是一种机器学习的方法，它的目标是通过学习来改善学习本身的能力。在元学习中的一个重要问题是模型选择，即如何自动选择最适合特定任务的学习算法或模型。在传统的机器学习中，模型选择通常是由人工经验和领域知识来决定的。这种方法有时效率低下，并且可能无法充分利用大量的数据和模型。因此，元学习的出现为模型选择问题提供了一种全新

2023-10-09 评论 0  1454

课程介绍：一、元学习1、个性化建模的痛点在推荐场景会遇到数据二八分布的问题，20%的场景应用80%的样本，这就导致一个问题：单模型对大场景预估更友好。如何兼顾各场景，提升模型个性化能力是个性化建模的痛点。业界方案：PPNet/Poso：这种模型通过偏置gate等实现个性化，性能和成本较优，但是多个场景共享一套模型参数，个性化表征受限制。端上个性化：在每一个端上部署一个模型，利用端上的实时数据进行训练，实现端模型参数的个性化，但是会依赖端的性能，并且模型不能特别大，需要使用小模型进行训练。针对业界模型存在的

2023-07-15 评论 0  1422

课程介绍：meta标签的组成：meta标签共有两个属性，它们分别是http-equiv属性和name属性，不同的属性又有不同的参数值，这些不同的参数值就实现了不同的网页功能。

2018-10-18 评论 0  2871