Cours2857

Introduction au cours：Introduction du cours : 1. Traitement inter-domaines, gestion des jetons, interception de routes ; 2. Débogage d'interface réelle, encapsulation de couche API ; 3. Encapsulation secondaire des composants Echarts et de pagination ; 4. Optimisation du packaging Vue et réponses aux problèmes courants ;

Cours1795

Introduction au cours：Apipost est une plate-forme de collaboration API R&D qui intègre la conception d'API, le débogage d'API, la documentation d'API et les tests automatisés. Elle prend en charge le débogage d'interface de type grpc, http, websocket, socketio et socketjs et prend en charge le déploiement privatisé. Avant d'apprendre formellement ApiPost, vous devez comprendre certains concepts, modèles de développement et terminologie professionnelle associés. Site officiel d'Apipost : https://www.apipost.cn

Cours5521

Introduction au cours：(Consulter WeChat : phpcn01) Le cours pratique complet vise à consolider les résultats d'apprentissage des deux premières étapes, à obtenir une application flexible des points de connaissances front-end et PHP de base, à réaliser vos propres projets grâce à une formation pratique et à fournir des conseils sur la mise en œuvre en ligne. Les cours pratiques clés complets comprennent : le développement backend du système de commerce électronique social, la gestion des produits, la gestion des paiements/commandes, la gestion des clients, la conception du système de distribution/coupons, l'ensemble du processus de paiement WeChat/Alipay, l'exploitation et la maintenance d'Alibaba Cloud/Pagoda et le projet. opération en ligne.....

Cours5172

Introduction au cours：(Consulter WeChat : phpcn01) En partant de zéro, vous pouvez résoudre la logique métier conventionnelle, utiliser MySQL avec PHP pour ajouter, supprimer, modifier et interroger, afficher des données de site Web dynamiques, maîtriser le framework MVC, maîtriser les bases du framework ThinkPHP6 et apprendre et maîtriser de manière flexible toutes les connaissances impliquées dans le développement PHP.

Cours8713

Introduction au cours：(Consulter WeChat : phpcn01) Les objectifs d'apprentissage de la partie développement front-end du 22e numéro du site Web PHP chinois : 1. HTML5/CSS3 2. JavaScript/ES6 3. Bases du nœud 4. Bases et avancées de Vue3 ; . Disposition de la page d'accueil de l'arrière-plan du centre commercial mobile/site Web ; 6. Calcul automatique des onglets/carrousels/caddies...

Introduction au cours：La machine à vecteurs de support (SVM) est un algorithme d'apprentissage supervisé puissant et adaptable utilisé pour les tâches de détection, de régression et de classification des valeurs aberrantes. Il est particulièrement efficace dans les domaines de grande dimension et est donc largement utilisé dans les tâches de classification. L'objectif principal de la machine à vecteurs de support (SVM) est de partitionner l'ensemble de données en un grand nombre de classes pour découvrir l'hyperplan marginal maximum (MMH), ce qui peut être effectué en deux étapes : Étape 1 : la SVM construira initialement de manière itérative la classe d'hyperplan la plus reconnaissable. Étape 2 : Ensuite, il sélectionnera l’hyperplan qui sépare le mieux les classes. Les dimensions de l'hyperplan sont liées au nombre d'entités. Lorsque le nombre d’entités est de 2, l’hyperplan est une ligne. Lorsque le nombre d’entités est de 3, l’hyperplan devient un plan bidimensionnel. Pour construire un hyperplan, une machine à vecteurs de support (SVM) utilise des vecteurs extremum comme vecteurs de support. SVM

2024-01-24 commentaire 0596

Introduction au cours：Dans l'apprentissage automatique, les machines à vecteurs de support (SVM) sont souvent utilisées pour la classification des données et l'analyse de régression, et sont des modèles d'algorithmes discriminants basés sur des hyperplans de séparation. En d’autres termes, étant donné les données d’entraînement étiquetées, l’algorithme génère un hyperplan optimal pour classer de nouveaux exemples. Le modèle d'algorithme de machine à vecteurs de support (SVM) représente les exemples sous forme de points dans l'espace. Après le mappage, les exemples de différentes catégories sont divisés autant que possible. En plus d'effectuer une classification linéaire, les machines à vecteurs de support (SVM) peuvent effectuer efficacement une classification non linéaire, en mappant implicitement leurs entrées dans un espace de fonctionnalités de grande dimension. À quoi sert une machine à vecteurs de support ? Étant donné un ensemble d'exemples de formation, chaque exemple de formation est marqué d'une catégorie selon deux catégories, puis un modèle est construit via l'algorithme de formation de la machine à vecteurs de support (SVM) pour classer les nouveaux exemples en

2024-01-24 commentaire643

Introduction au cours：一、什么是支持向量机支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种基于二分类的监督学习模型，它可以进行分类和回归等任务。SVM模型是一个非常强大的模型，它不仅可以处理线性可分的情况，还可以通过一些特殊的核函数来处理非线性可分的情况。SVM模型具有较好的泛化能力和鲁棒性，是机器学习中常用的模型之一。二、SVM模型原理SVM模型

2023-06-10 commentaire 01618

Introduction au cours：La machine à vecteurs de support linéaire (LSVM) et la machine à vecteurs de support général (SVM) sont des modèles d'apprentissage automatique couramment utilisés pour la classification et la régression. Leur idée principale est de séparer différentes classes ou de résoudre des problèmes de régression en trouvant l'hyperplan optimal dans l'espace de données. Bien qu’elles entrent toutes deux dans la catégorie des machines à vecteurs de support, il existe certaines différences entre elles. LSVM est un modèle de machine à vecteurs de support basé sur une fonction de noyau linéaire, qui suppose que les données peuvent être bien segmentées par un hyperplan linéaire. Son avantage est qu’il est simple sur le plan informatique et facile à interpréter, mais il ne peut traiter que des problèmes linéairement séparables et peut ne pas fonctionner correctement pour les données non linéaires. SVM est un modèle de machine vectorielle de support plus général qui utilise les fonctions du noyau pour mapper les données dans un espace de fonctionnalités de grande dimension, convertissant ainsi les problèmes non linéaires en problèmes linéaires.

2024-01-23 commentaire 0770

Introduction au cours：Comment implémenter l'algorithme de machine à vecteurs de support en C# nécessite des exemples de code spécifiques Introduction : Support Vector Machine (SVM) est un algorithme d'apprentissage automatique couramment utilisé dans les problèmes de classification et de régression de données. Cet article explique comment implémenter l'algorithme de machine à vecteurs de support en C# et fournit des exemples de code spécifiques. 1. Principe de l'algorithme SVM L'idée de base de l'algorithme SVM est de mapper les données dans un espace de grande dimension et de séparer les différentes catégories de données en construisant un hyperplan optimal. souvent

2023-09-19 commentaire 0336