Kurs Grundschule  26345

Kurseinführung：Der zweitägige Kurs vom 14. bis 15. Januar 2019 wird von Lehrer Zhu (Peter Zhu) geleitet und alle interessierten Schüler dürfen ihn ausprobieren~~

Kurs Dazwischenliegend  4503

Kurseinführung：ApiPost ist ein API-Debugging- und Verwaltungstool, das die Simulation gängiger HTTP-Anfragen wie POST, GET und PUT unterstützt, die Teamzusammenarbeit unterstützt und Schnittstellendokumente direkt generieren und exportieren kann. Dieses Tutorial gibt Ihnen einen Überblick darüber, wie Sie eine Schnittstellenanfrage über ApiPost senden und schnell ein schönes API-Schnittstellendokument erstellen.

Kurs Grundschule  94680

Kurseinführung：Der September-Live-Übertragungskurs auf dieser Website ist zu Ende. Wenn Sie sich nicht angemeldet haben oder die Vorteile für Studenten verpasst haben, ist hier vielleicht etwas für Sie dabei.

Kurs Dazwischenliegend  492894

Kurseinführung：Kann ich PHP-Programmierung in 60 Tagen erlernen? Nachdem Sie den Lehrplan der PHP-Chinesisch-Website gelesen haben, werden Sie nicht mehr daran zweifeln! Die kompakte Kursgestaltung, das neuartige Lehrmodell und die umfassende Lernbetreuung sorgen dafür, dass jeder Fortschritt mit Überraschungen belohnt wird~~

Kurs Dazwischenliegend  3556

Kurseinführung：Golang verfügt über ein tiefgreifendes Verständnis des GPM-Schedulermodells und eine vollständige Szenarioanalyse. Ich hoffe, dass Sie durch das Ansehen dieses Videos etwas gewinnen werden. Es enthält den Ursprung und die Analyse des GMP-Schedulermodells und eine Zusammenfassung von 11 Szenarien.

Kurseinführung：Das Training eines ML-Modells in C++ umfasst die folgenden Schritte: Datenvorverarbeitung: Laden, Transformieren und Konstruieren der Daten. Modelltraining: Wählen Sie einen Algorithmus und trainieren Sie das Modell. Modellvalidierung: Partitionieren Sie den Datensatz, bewerten Sie die Leistung und optimieren Sie das Modell. Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie Modelle für maschinelles Lernen in C++ erfolgreich erstellen, trainieren und validieren.

2024-06-01 Kommentar 0  644

Kurseinführung：1. Bereiten Sie den Datensatz vor. Der Datensatz verwendet Open-Source-Bilder mit insgesamt 6.000 Brandbildern, die mit Rauch und Feuer markiert sind. Das Fire and Smoke-Projekt verwendet YOLO für das Training. Ich habe die Daten in das YOLO-Format konvertiert und in einen Trainingssatz und einen Verifizierungssatz unterteilt. 2. Informationen zum Schulungsprozess finden Sie in der Dokumentation der offiziellen Website von YOLOv7. Ändern Sie die Datei data/coco.yaml und konfigurieren Sie den Pfad und die Kategorie der Trainingsdaten. Laden Sie das vorab trainierte Modell yolov7.pt herunter und beginnen Sie mit dem Training. 3. Suchen Sie nach Abschluss des Brandüberwachungstrainings die generierte Modelldatei-best.pt im Ausführungsverzeichnis unter dem Verzeichnis yolov7. ich trainiere

2023-05-11 Kommentar 0  982

Kurseinführung：Mit der Entwicklung von künstlicher Intelligenz und Deep Learning sind Pre-Training-Modelle zu einer beliebten Technologie in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Computer Vision (CV), Spracherkennung und anderen Bereichen geworden. Als eine der derzeit beliebtesten Programmiersprachen spielt Python natürlich eine wichtige Rolle bei der Anwendung vorab trainierter Modelle. Dieser Artikel konzentriert sich auf das Deep-Learning-Pre-Training-Modell in Python, einschließlich seiner Definition, Typen, Anwendungen und der Verwendung des Pre-Training-Modells. Was ist ein vorab trainiertes Modell? Die Hauptschwierigkeit von Deep-Learning-Modellen besteht darin, eine große Anzahl qualitativ hochwertiger Modelle zu analysieren

2023-06-11 Kommentar 0  1996

Kurseinführung：Nach Eintritt in die Ära vor dem Training hat sich die Leistung visueller Erkennungsmodelle schnell entwickelt, aber Bilderzeugungsmodelle wie Generative Adversarial Networks (GAN) scheinen ins Hintertreffen zu geraten. Normalerweise wird das GAN-Training von Grund auf unbeaufsichtigt durchgeführt, was zeitaufwändig und arbeitsintensiv ist. Ist das nicht ein Nachteil, wenn das durch Big Data erlernte „Wissen“ genutzt wird? Darüber hinaus muss die Bilderzeugung selbst in der Lage sein, komplexe statistische Daten in realen visuellen Phänomenen zu erfassen und zu simulieren. Andernfalls entsprechen die erzeugten Bilder nicht den Gesetzen der physischen Welt und können auf den ersten Blick direkt als „Fälschung“ identifiziert werden . Das vorab trainierte Modell stellt Wissen bereit und das GAN-Modell bietet Generierungsfunktionen. Die Kombination der beiden kann eine schöne Sache sein! Die Frage ist, welche vorab trainierten Modelle und wie man sie kombiniert, die Generierungsfähigkeit des GAN-Modells verbessern kann

2023-05-11 Kommentar 0  1456

Kurseinführung：Das Java-Framework kann das Training künstlicher Intelligenzmodelle beschleunigen, indem es TensorFlowServing verwendet, um vorab trainierte Modelle für schnelle Inferenzen bereitzustellen; Verwendung von H2OAIDriverlessAI, um den Trainingsprozess zu automatisieren, und Verwendung von SparkMLlib, um verteiltes Training und große Datenmengen zu implementieren auf der Apache Spark-Architektur Set-Verarbeitung.

2024-06-04 Kommentar 0  890