合計 3279 件の関連コンテンツが見つかりました
PHP 設計パターン学習の概要を共有する
記事の紹介:この記事では、PHP デザイン パターンの学習の概要を紹介し、共有します。一定の参考値があるので、困っている友達が参考になれば幸いです。
2021-06-03
コメント 0
2464
「美人さん、私の勉強に影響しないでください」シャオシャオの横暴な社長のエンディングガイド
記事の紹介:ゲーム『美人さん、私の勉強に影響しないでください』では、タイプの異なる6人の美女と出会い、通常の恋愛エンディングに加え、オリジナルの複数の恋愛エンディングも体験できるロマンチックな旅です!シャオシャオの横暴な大統領の結末は、このキャラクターにとって完璧な結末ですが、これはどのようにして達成されたのですか?以下は編集者がお届けする「美人さん、私の勉強に影響しないでください」のエンディングガイドですので、エンディングまでの行き方が分からない方はぜひご覧ください! 「美人さん、私の勉強に影響しないでください」シャオシャオ横暴社長のエンディングガイド シャオシャオ横暴社長 エンディングは少女が花を贈るシーンから始まります: 保護観察によると - お父さんと話さないといけないようです - デブを殺しましたキック一撃の男 - はい 良い印象を持っています - あなたの言うことを聞きます - 彼女の選択に影響を与えます; 以下は男性主人公による横暴なパフォーマンスです。
2024-04-10
コメント 0
909
機械学習モデルの統合方法の概要: バギング、ブースティング、スタッキング、投票、ブレンディング
記事の紹介:機械学習は、統計モデルを使用してデータを視覚化、分析、予測する自動学習および適応システムの構築に特化した人工知能の分野です。一般的な機械学習モデルは、データセット (モデルのトレーニングに使用) とアルゴリズム (データから学習) で構成されます。しかし、一部のモデルの精度は多くの場合低く、生成される結果の精度も低くなります。この問題を克服する最も簡単な解決策の 1 つは、機械学習モデルでアンサンブル学習を使用することです。アンサンブル学習は、複数の機械学習モデルを組み合わせて最適化されたモデルを生成することにより、モデルのパフォーマンスを向上させるメタ手法です。アンサンブル学習では、過剰学習を簡単に軽減でき、モデルがトレーニング中により優れたパフォーマンスを発揮しても、テスト中に良好な結果が得られないという事態を防ぎます。まとめると、アンサンブル学習には、
2023-04-12
コメント 0
552
PHP文字列学習シリーズまとめ(随時更新~)
記事の紹介:この期間中、私は PHP の文字列操作の学習に関する多くのシリーズ記事を書きました。次の記事は、これまでに書かれたすべての関連記事を要約し、みんなの学習を容易にするために大きな要約を作成することを目的としています。収集、共有、学習することは歓迎です~
2021-08-24
コメント 0
3948
学习总结(1):ssh 使用、Linux 目录结构与免密登录
記事の紹介:学习总结(1).:代表当前的目录,也可以使用./来表示;..:代表上一层目录,也可以../来代表。文章目录步骤0:ssh使用打开ssh工具putty(免费的!)后,登陆发觉报错Couldn'tagreeakeyexchangealgorithm,查了下说可能是putty版本太老了,就到官网上重新下载一个了——,神奇地好了(不过一开始以为帐号是ubuntu里面的那种帐号linux文件相关命令,始终没登上hhh,后来试了下才发觉是这坨东西的@前的东西哈哈哈哈)。另外也可以设置免密登陆,可以参考博客。
2024-07-12
コメント
827
React の setState の概要
記事の紹介:この記事では、react コンポーネントで状態を変更するいくつかの方法と、react で状態を更新する setState を記述する 2 つの方法を要約します。リアクションを学ぶ生徒たちに役立つことを願っています。
2019-12-19
コメント 0
2616
機械学習の分類問題:よく使われる9つの評価指標のまとめ
記事の紹介:機械学習の評価指標は機械学習の中核部分であり、この記事では、分類問題で一般的に使用される評価指標をまとめています。分類問題の評価メトリック ここでは、分類問題の予測を評価するために使用できるさまざまなパフォーマンス メトリックについて説明します。 1. 混同行列 これは、出力が 2 つ以上のタイプのクラスになる可能性がある分類問題のパフォーマンスを測定する最も簡単な方法です。混同マトリックスは、「実際」と「予測」という 2 つの次元を持つ表にほかなりません。さらに、これらの両方の次元には「真陽性 (TP)」、「真陰性 (TN)」、「偽陽性 (FP)」、および以下の「偽陰性 (FN)」: 混同行列に関連する用語は次のように説明されます: 真陽性 (TP) - データ ポイントの実際のカテゴリと予測されたカテゴリの両方が 1 の場合に真
2023-04-13
コメント 0
1195
PHP配列学習シリーズまとめ(随時更新~)
記事の紹介:先日、PHP 配列学習シリーズでたくさんの記事を書きましたが、多かれ少なかれ皆さんのお役に立つと思います。そこで、今日この記事では、学習を促進するために、これまでの配列学習シリーズの記事をすべてまとめてまとめます。収集、共有、学習することは大歓迎です~
2021-08-19
コメント 0
3112
JavaScript の学習に役立つアドバイスをまとめました。
記事の紹介:JavaScript は、Web フロントエンド開発、バックエンド開発、デスクトップ アプリケーション開発で広く使用されているプログラミング言語です。 JavaScript は習得が簡単で強力な言語ですが、初心者にとって JavaScript の構文とルールは混乱することがあります。 JavaScript の構文とルールをよりよく覚えて適用するにはどうすればよいでしょうか?ここでは、役立つ提案をいくつか紹介します。 1. もっと練習して小さなプロジェクトに取り組む どの言語であっても、練習することによってのみ真に習得することができます。練習も一種の学習であり、継続的な練習を通じて
2023-04-06
コメント 0
208
ディープラーニングとGolangの完璧な組み合わせ
記事の紹介:ディープラーニングと Golang の完璧な組み合わせ ディープラーニングは機械学習手法として、近年大きな進歩を遂げ、多くの分野で強力な能力を実証しています。 Golang (Go 言語) は、強力なプログラミング言語として、その効率的なパフォーマンスと簡潔な構文により、開発分野でも非常に人気があります。この記事では、ディープラーニングと Golang の完璧な組み合わせについて説明し、コード例を通じてその利点を示します。まず、Gola のディープラーニングを見てみましょう
2023-09-09
コメント 0
286
PHPループ学習シリーズまとめ(随時更新~)
記事の紹介:この期間中、私は PHP ループ学習に関する多くのシリーズ記事を書き、これらのループ ステートメントを使用して実際的な問題を解決する方法を示しました。そこで、今日この記事では、学習を促進するために、サイクル学習シリーズのこれまでのすべての記事を大きくまとめて説明します。収集、共有、学習することは大歓迎です~
2021-08-18
コメント 0
3059
MySQL インデックスの基礎構造を学ぶ
記事の紹介:この記事は、MySQL インデックスの基礎となる構造について学習するもので、皆様のお役に立てれば幸いです。
2020-08-18
コメント 0
1592
機械学習を使用して非構造化データの問題を解決する
記事の紹介:翻訳者 | Bugatti によるレビュー | Sun Shujuan データ革命が本格化しています。今後 5 年間に作成されるデジタル データの総量は、これまでに作成されたデータの量の 2 倍になり、非構造化データがこの新しいデジタル エクスペリエンスの時代を定義することになります。非構造化データとは、従来のモデルに従わない、または構造化データベース形式に適合しない情報を指し、すべての新しい企業データの 80% 以上を占めます。この変化に備えるために、多くの企業は、ビジネス分析や人工知能などのさまざまなツールで利用可能なすべてのデータを管理、分析し、最大限に活用するための革新的な方法を模索しています。しかし、政策立案者は、古くからある問題にも直面しています。それは、大規模で扱いにくいデータセットの品質をどのように維持し、向上させるかということです。機械学習が解決策です。機械学習テクノロジーの進歩により、組織は非構造化データを効果的に処理できるようになりました。
2023-04-11
コメント 0
1070
Python ライブラリの最も詳細な概要
記事の紹介:PHP Web サイトには、無料の Python 入門チュートリアルが多数あり、誰でも学習できます。この記事では主に、Chardet、colorama、Prettytable、fuzzywuzzy、esmre、shortuuid などの Python ライブラリの最も詳細な概要を紹介します。
2019-12-27
コメント 0
4872
学ぶ=フィッティング?ディープラーニングと古典的な統計は同じものですか?
記事の紹介:この記事では、理論コンピュータ科学者でありハーバード大学の著名な教授であるボアズ・バラク氏が、ディープラーニングと古典統計の違いを詳細に比較し、「ディープラーニングを純粋に統計的な観点から理解すれば、統計の重要性を無視することになる」と信じています。成功の重要な要因。」ディープラーニング (または機械学習一般) は、単なる統計として考えられることがよくあります。つまり、基本的には統計学者が研究するものと同じ概念ですが、統計とは異なる用語を使用して説明されます。ロブティブシラニはかつてこの興味深い「語彙」を要約しました: リストの中に非常に共鳴するものはありますか?実際、機械学習に携わっている人なら誰でも、Tibshiriani が公開した表では、右側の用語の多くが機械学習で広く使用されていることを知っています。
2023-04-16
コメント 0
398
機械学習モデルの構造設計の問題
記事の紹介:機械学習モデルの構造設計問題には特定のコード例が必要ですが、人工知能技術の急速な発展に伴い、機械学習はさまざまな問題を解決する上で重要な役割を果たしています。効果的な機械学習モデルを構築する場合、モデルの構造設計は重要な部分です。適切なモデル構造はデータをより有効に活用し、モデルの精度と汎化能力を向上させることができます。この記事では、機械学習モデルの構造設計の問題について説明し、具体的なコード例を示します。まず、特定の問題のニーズに応じてモデルの構造を設計する必要があります。さまざまな質問
2023-10-08
コメント 0
218
ppt学習についてのまとめ
記事の紹介:pptにはたくさんの知識があり、これまでの解説ではテキストの修正や画像の挿入、pptアニメーションなどの簡単な操作について触れてきましたが、今回は引き続きpptの学習について編集者が解説していきます。このレッスンでは、プレゼンテーションの質問を説明し、体系的な説明と構成を提供します。今日のチュートリアルを始めましょう。質問1の指示に従い、フォルダーを開いて空白部分を右クリックし、[Microsoft PowerPoint プレゼンテーション]を選択し、名前を「PPT」とします。次に、PPTを開き、[ホーム]タブの[新しいキースライド]をクリックし、[タイトルスライド]を選択して、あらかじめ用意されたテキストコンテンツを入力します。 2. [スタート]から[新しいキースライド]-[タイトルと内容]をクリックし、「目次」を変更します。
2024-03-19
コメント 0
731