Kurs Dazwischenliegend  5481

Kurseinführung：MySQL ist eine der beliebtesten relationalen Datenbanken und wird in verschiedenen Bereichen häufig verwendet. In diesem Kurs werden hauptsächlich die gängigen Objekte in MySQL erläutert, die Optimierungsstrategien detailliert erläutert und anhand von Fällen ein umfassendes Verständnis der SQL-Optimierungsstrategien vermittelt. Nach dem Studium dieses Kurses können wir verschiedene SQL-Optimierungen unabhängig durchführen und die Leistung verbessern des Systems.

Kurs Dazwischenliegend  11382

Kurseinführung：„Selbststudium IT-Netzwerk-Linux-Lastausgleich-Video-Tutorial“ implementiert hauptsächlich den Linux-Lastausgleich durch Ausführen von Skriptvorgängen im Web, LVS und Linux unter Nagin.

Kurs Fortschrittlich  17695

Kurseinführung：„Shang Xuetang MySQL Video Tutorial“ führt Sie in den Prozess von der Installation bis zur Verwendung der MySQL-Datenbank ein und stellt die spezifischen Vorgänge jedes Links im Detail vor.

Kurseinführung：Das Problem der Etikettenerfassung beim schwach überwachten Lernen erfordert spezifische Codebeispiele. Einführung: Schwach überwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, die schwache Etiketten für das Training verwendet. Im Gegensatz zum herkömmlichen überwachten Lernen müssen beim schwach überwachten Lernen nur weniger Beschriftungen zum Trainieren des Modells verwendet werden, und nicht jede Probe muss über eine genaue Beschriftung verfügen. Beim schwach überwachten Lernen ist jedoch die Frage, wie aus schwachen Labels nützliche Informationen genau gewonnen werden können, ein zentrales Thema. In diesem Artikel wird das Problem der Etikettenerfassung beim schwach überwachten Lernen vorgestellt und spezifische Codebeispiele gegeben. Einführung in das Label-Akquisitionsproblem beim schwach überwachten Lernen:

2023-10-08 Kommentar 0  1093

Kurseinführung：Beschriften Sie fehlende Probleme und Codebeispiele beim schwach überwachten Lernen. Einführung: Im Bereich des maschinellen Lernens ist überwachtes Lernen eine häufig verwendete Lernmethode. Bei der Durchführung von überwachtem Lernen an großen Datensätzen ist der Zeit- und Arbeitsaufwand für die manuelle Kennzeichnung der Daten jedoch enorm. Daher entstand das schwach überwachte Lernen. Schwach überwachtes Lernen bedeutet, dass nur einige Stichproben in den Trainingsdaten genaue Beschriftungen haben, während die meisten Stichproben nur vage oder unvollständig genaue Beschriftungen haben. Das Problem fehlender Bezeichnungen stellt jedoch eine große Herausforderung beim schwach überwachten Lernen dar. 1. Hinter dem Problem fehlender Etiketten

2023-10-08 Kommentar 0  839

Kurseinführung：Beschriften Sie Annotationsprobleme und Codebeispiele beim schwach überwachten Lernen. Einführung: Mit der Entwicklung der künstlichen Intelligenz hat das maschinelle Lernen in vielen Bereichen erhebliche Fortschritte gemacht. In der realen Welt ist es jedoch sehr teuer und zeitaufwändig, genau kommentierte umfangreiche Datensätze zu erhalten. Um dieses Problem zu lösen, hat sich schwach überwachtes Lernen zu einer viel beachteten Methode entwickelt, die leistungsstarke maschinelle Lernaufgaben durch die Verwendung verrauschter oder unvollständig gekennzeichneter Daten für das Training löst. Beim schwach überwachten Lernen ist das Problem der Beschriftungsannotation ein Kernproblem. In der Regel traditionelle Methoden des überwachten Lernens

2023-10-09 Kommentar 0  1433

Kurseinführung：Das Problem der Etikettenerfassung beim unüberwachten Lernen erfordert spezifische Codebeispiele. Mit der Entwicklung von Big Data und maschinellem Lernen ist unüberwachtes Lernen zu einer der wichtigsten Methoden zur Lösung verschiedener Probleme in der realen Welt geworden. Im Gegensatz zum überwachten Lernen sind beim unüberwachten Lernen keine vorab gekennzeichneten Trainingsdaten erforderlich, sondern es lernt und prognostiziert, indem automatisch Muster und Regelmäßigkeiten aus den Daten ermittelt werden. In praktischen Anwendungen werden jedoch häufig einige Label- oder Kategorieinformationen benötigt, um Daten zu analysieren und auszuwerten. Daher wird die Frage, wie man Labels beim unbeaufsichtigten Lernen erhält, zu einer zentralen Frage. unbeaufsichtigtes Lernen

2023-10-08 Kommentar 0  665

Kurseinführung：Probieren Sie JVM-Überwachungstools aus und beheben Sie ganz einfach Probleme mit der Anwendungsleistung – das Geheimnis ist gelüftet! 1. Einleitung Für Entwickler ist die Anwendungsleistung ein wichtiger Gesichtspunkt. Wenn eine Anwendung in einer Produktionsumgebung ausgeführt wird, kann es zu verschiedenen Leistungsproblemen wie Speicherverlusten, CPU-Überlastung usw. kommen. Um diese Probleme zu beheben, benötigen wir ein wirksames Überwachungstool, das uns dabei hilft, Leistungsengpässe zu lokalisieren. Das JVM-Überwachungstool ist ein so leistungsstarkes Tool. 2. Überblick über JVM-Überwachungstools JVM-Überwachungstools sind eine Reihe von Tools, die Entwicklern bei der Überwachung und Unterstützung helfen

2024-02-25 Kommentar 0  811