Cours Intermédiaire  11246

Introduction au cours："Tutoriel vidéo d'auto-apprentissage sur l'équilibrage de charge Linux du réseau informatique" implémente principalement l'équilibrage de charge Linux en effectuant des opérations de script sur le Web, lvs et Linux sous nagin.

Cours Avancé  17582

Introduction au cours："Tutoriel vidéo Shang Xuetang MySQL" vous présente le processus depuis l'installation jusqu'à l'utilisation de la base de données MySQL, et présente en détail les opérations spécifiques de chaque lien.

Cours Avancé  11294

Introduction au cours：« Tutoriel vidéo d'affichage d'exemples front-end de Brothers Band » présente des exemples de technologies HTML5 et CSS3 à tout le monde, afin que chacun puisse devenir plus compétent dans l'utilisation de HTML5 et CSS3.

Introduction au cours：Les données de séries chronologiques sont une séquence d'observations collectées à intervalles de temps fixes. Les données peuvent provenir de n’importe quel domaine, comme la finance, l’économie, la santé et les sciences de l’environnement. Les données de séries chronologiques que nous collectons peuvent parfois avoir des fréquences ou des résolutions différentes, ce qui peut ne pas convenir à nos processus d'analyse et de modélisation des données. Dans ce cas, nous pouvons rééchantillonner les données de la série chronologique par suréchantillonnage ou sous-échantillonnage, modifiant ainsi la fréquence ou la résolution de la série chronologique. Cet article présentera différentes méthodes pour suréchantillonner ou sous-échantillonner les données de séries chronologiques. Le suréchantillonnage signifie augmenter la fréquence des données de la série chronologique.

2023-08-29 commentaire 0  863

Introduction au cours：Mise à l'échelle d'une BufferedImage : se plonger dans le rééchantillonnage, pas dans le recadrageVotre tentative de mise à l'échelle d'une BufferedImage à l'aide de la classe Graphics2D peut ne pas donner le résultat...

2024-11-21 commentaire 0  456

Introduction au cours：Comment utiliser Matlab pour générer un signal sinusoïdal, l'échantillonner et obtenir la valeur échantillonnée. En entrant un signal, vous pouvez générer un signal sinusoïdal, l'échantillonner et obtenir la valeur échantillonnée. f=100 ; % fréquence du signal Hzfs=1 000 ; % fréquence d'échantillonnage HzN=20 ; % nombre de points d'échantillonnage t=(0:N-1)/fs ; % temps d'échantillonnage sx=sin(2*pi*f*t) ; % Valeur d'échantillonnage du signal plot(t,x,'.') Introduction à MATLAB : MATLAB est un logiciel mathématique commercial produit par la société américaine MathWorks. Il s'agit d'un langage informatique technique avancé et d'un environnement interactif utilisé pour le développement d'algorithmes, la visualisation de données et les données. analyse et calcul numérique. Il comprend principalement MATLAB et Simulink.

2024-01-15 commentaire 0  2127

Introduction au cours：Comment gérer les problèmes d'échantillonnage de données dans le développement C++ Dans le développement C++, des problèmes d'échantillonnage de données sont souvent rencontrés. L'échantillonnage de données fait référence à la sélection d'une partie de points de données discrets à partir d'un signal continu afin d'analyser et de traiter le signal. Dans les applications pratiques, nous devons souvent traiter et analyser les données collectées pour obtenir les résultats dont nous avons besoin. Par conséquent, résoudre le problème de l’échantillonnage des données est une tâche très importante. Tout d’abord, nous devons comprendre les principes de base de l’échantillonnage. L'échantillonnage est effectué en acquérant des points de données partiels d'un signal continu dans un certain intervalle de temps.

2023-08-22 commentaire 0  659

Introduction au cours：L'impact des stratégies d'échantillonnage des ensembles de données sur les performances des modèles nécessite des exemples de code spécifiques. Avec le développement rapide de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond, l'impact de la qualité et de l'échelle des ensembles de données sur les performances des modèles est devenu de plus en plus important. Dans les applications pratiques, nous sommes souvent confrontés à des problèmes tels qu'une taille excessive d'ensemble de données, des catégories d'échantillons déséquilibrées et du bruit d'échantillon. À l’heure actuelle, un choix raisonnable de stratégie d’échantillonnage peut améliorer les performances et la capacité de généralisation du modèle. Cet article discutera de l'impact de différentes stratégies d'échantillonnage d'ensembles de données sur les performances du modèle à travers des exemples de code spécifiques. Échantillonnage aléatoire L'échantillonnage aléatoire est le plus courant

2023-10-09 commentaire 0  922