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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.
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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 10717
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.
python - Est-il nécessaire d'activer des variables discrètes dans un modèle arborescent?
2017-05-18 10:46:59 0 1 822
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python - Comment sklearn forme des ensembles de données à grande échelle
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Modèle éloquent de Laravel et problèmes d'annotation swagger openApi
2023-12-31 19:41:40 0 1 496
Introduction au cours:La formation d'un modèle ML en C++ implique les étapes suivantes : Prétraitement des données : charger, transformer et concevoir les données. Formation de modèle : choisissez un algorithme et entraînez le modèle. Validation du modèle : partitionnez l'ensemble de données, évaluez les performances et ajustez le modèle. En suivant ces étapes, vous pouvez réussir à créer, entraîner et valider des modèles d’apprentissage automatique en C++.
2024-06-01 commentaire 0 568
Introduction au cours:L'importance du prétraitement des données dans la formation des modèles et exemples de code spécifiques Introduction : Dans le processus de formation des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, le prétraitement des données est un lien très important et essentiel. Le but du prétraitement des données est de transformer les données brutes en une forme adaptée à la formation du modèle grâce à une série d'étapes de traitement visant à améliorer les performances et la précision du modèle. Cet article vise à discuter de l'importance du prétraitement des données dans la formation de modèles et à donner quelques exemples de code de prétraitement des données couramment utilisés. 1. L'importance du prétraitement des données Nettoyage des données Le nettoyage des données est la
2023-10-08 commentaire 0 1195
Introduction au cours:1. Contexte Après l'émergence de grands modèles tels que GPT, la méthode de modélisation autorégressive Transformer + du modèle de langage, qui est la tâche de pré-entraînement consistant à prédire le prochain jeton, a remporté un grand succès. Alors, cette méthode de modélisation autorégressive peut-elle obtenir de meilleurs résultats dans les modèles visuels ? L'article présenté aujourd'hui est un article récemment publié par Apple sur la formation d'un modèle visuel basé sur la pré-formation Transformer + autorégressive. Laissez-moi vous présenter ce travail. Titre de l'article : ScalablePre-trainingofLargeAutoregressiveImageModels Adresse de téléchargement : https://ar
2024-01-29 commentaire 0 941
Introduction au cours:Le framework Java peut accélérer la formation des modèles d'intelligence artificielle en : utilisant TensorFlowServing pour déployer des modèles pré-entraînés pour une inférence rapide ; en utilisant H2OAIDriverlessAI pour automatiser le processus de formation et en utilisant l'informatique distribuée pour réduire le temps de formation en utilisant SparkMLlib pour mettre en œuvre une formation distribuée et des données à grande échelle ; sur le traitement des ensembles d'architecture Apache Spark.
2024-06-04 commentaire 0 818
Introduction au cours:L'Université de Pékin et l'équipe d'innovation d'EVLO ont proposé conjointement DriveWorld, un algorithme de pré-entraînement spatio-temporel à quatre dimensions pour la conduite autonome. Cette méthode utilise un modèle mondial pour la pré-formation, conçoit un modèle spatial d'état de mémoire pour une modélisation spatio-temporelle à quatre dimensions et réduit l'incertitude aléatoire et l'incertitude des connaissances auxquelles est confrontée la conduite autonome en prédisant la grille d'occupation de la scène. Cet article a été accepté par CVPR2024. Titre de l'article : DriveWorld : 4DPre-trainedSceneUnderstandingviaWorldModelsforAutonomousDriving Lien de l'article : https://arxiv.org/abs/2405.04390 1. Mouvement
2024-08-07 commentaire 0 739