コース 2672
コース紹介:Golang は、GPM スケジューラー モデルと完全なシナリオ分析を深く理解しています。このビデオを見て何かを得ることができれば幸いです。スケジューラーの起源と分析、GMP モデルの概要、および 11 の概要が含まれています。シナリオ。
コース 5963
コース紹介:flex プロパティは、フレックス ボックス モデル オブジェクトの子要素がスペースを割り当てる方法を設定または取得するために使用されます。これは、flex-grow、flex-shrink、および flex-basis プロパティの短縮形プロパティです。注: 要素がフレックスボックス モデル オブジェクトの子でない場合、flex プロパティは効果がありません。
コース 2857
コース紹介:コースの紹介: 1. クロスドメイン処理、トークン管理、ルート インターセプト; 2. リアル インターフェイスのデバッグ、API レイヤーのカプセル化; 3. Echart とページング コンポーネントの二次カプセル化; 4. Vue パッケージ化の最適化と一般的な問題への回答。
コース 1795
コース紹介:Apipost は、API 設計、API デバッグ、API ドキュメント、自動テストを統合する API R&D コラボレーション プラットフォームです。grpc、http、websocket、socketio、socketjs タイプのインターフェイスのデバッグをサポートし、プライベート化された展開をサポートします。 ApiPost を正式に学習する前に、いくつかの関連概念、開発モデル、専門用語を理解する必要があります。 アピポスト公式サイト:https://www.apipost.cn
コース 5521
コース紹介:(WeChat にご相談ください: phpcn01) 総合実践コースは、最初の 2 段階の学習結果を統合し、フロントエンドと PHP のコア知識ポイントの柔軟な適用を実現し、実践的なトレーニングを通じて独自のプロジェクトを完成させ、オンライン実装のガイダンスを提供することを目的としています。 総合的な実践的な主要実践コースには、ソーシャル電子商取引システムのバックエンド開発、商品管理、支払い/注文管理、顧客管理、流通/クーポン システム設計、WeChat/Alipay 決済プロセス全体、Alibaba Cloud/Pagoda の運用と保守、およびプロジェクトが含まれます。オンライン操作....
tp6 モデルがクエリ用の複数のデータ テーブルに関連付けられている場合、クエリが非常に遅くなります。最適化するにはどうすればよいですか? 最適化方法はありますか?ヘルプ! ! ! ! !
2023-11-17 08:50:36 0 0 84
Laravel Spatieの権限設定方法を設定して、ロールに基づいて各ユーザーの権限のセットを定義するにはどうすればよいですか?
2023-11-14 12:58:58 0 1 292
App\Models\User::$profile のオーバーロードされた属性の間接的な変更は無効です。
2023-11-08 11:50:44 0 1 270
2023-10-25 19:38:51 0 1 221
Laravel 5.3 のエラー: フィールドにデフォルト値がありません
2023-10-22 19:57:57 0 1 213
コース紹介:本站5月15日消息,今天上午,字节跳动在2024春季火山引擎Force原动力大会上正式宣布自家豆包大模型正式开启对外服务。据介绍,豆包大模型包含豆包通用模型Pro、豆包通用模型liti、豆包・角色扮演模型、豆包・语音合成模型、豆包・声音复刻模型、豆包・语音识别模型、豆包・文生图模型、豆包・FunctionCall模型。官方表示,此次大会共分为“AI增长焕新机、AI应用新范式、AI算力强护航”三个篇章。除发布字节跳动自研大模型外,字节跳动还宣布火山引擎大模型服务平台——火山方舟也将迎来重大升级。同时,字节跳
2024-05-15 コメント 837
コース紹介:モデルの蒸留と枝刈りは、パラメーターと計算の複雑さを効果的に軽減し、操作効率とパフォーマンスを向上させるニューラル ネットワーク モデル圧縮テクノロジーです。モデルの蒸留では、より大きなモデルでより小さなモデルをトレーニングし、知識を伝達することでパフォーマンスを向上させます。プルーニングは、冗長な接続とパラメーターを削除することでモデルのサイズを削減します。これら 2 つの手法は、モデルの圧縮と最適化に非常に役立ちます。モデルの蒸留 モデルの蒸留は、より小さなモデルをトレーニングすることによって、大規模なモデルの予測能力を再現する手法です。大きいモデルを「教師モデル」、小さいモデルを「生徒モデル」と呼びます。通常、教師モデルにはより多くのパラメータと複雑性があるため、トレーニング データとテスト データによりよく適合できます。モデルの蒸留では、教師モデルの予測された動作を模倣するように学生モデルがトレーニングされ、より小さなモデルでより良いパフォーマンスを実現します。
2024-01-23 コメント 299
コース紹介:大規模言語モデルと単語埋め込みモデルは、自然言語処理における 2 つの重要な概念です。どちらもテキストの分析と生成に適用できますが、原理と適用シナリオは異なります。大規模な言語モデルは主に統計的モデルと確率的モデルに基づいており、連続的なテキストと意味の理解を生成するのに適しています。単語埋め込みモデルは、単語をベクトル空間にマッピングすることで単語間の意味関係を捉えることができ、単語の意味推論やテキスト分類に適しています。 1. 単語埋め込みモデル 単語埋め込みモデルは、単語を低次元のベクトル空間にマッピングすることでテキスト情報を処理する技術です。言語内の単語をベクトル形式に変換して、コンピューターがテキストをよりよく理解して処理できるようにします。一般的に使用される単語埋め込みモデルには、Word2Vec や GloVe などがあります。これらのモデルは自然言語処理タスクで広く使用されています
2024-01-23 コメント 965
コース紹介:分類モデルは、生成モデルと識別モデルの 2 つのカテゴリに分類できます。この記事では、これら 2 つのモデル タイプの違いを説明し、それぞれのアプローチの長所と短所について説明します。判別モデル 判別モデルは、入力データと出力ラベルの関係を学習できるモデルで、入力データの特徴を学習して出力ラベルを予測します。分類問題における目標は、各入力ベクトル x をラベル y に割り当てることです。識別モデルは、入力ベクトルをラベルにマッピングする関数 f(x) を直接学習しようとします。これらのモデルは、さらに 2 つのサブタイプに分類できます。 分類子は、確率分布を使用せずに f(x) を見つけようとします。これらの分類器は、クラスの確率推定を提供せずに、各サンプルのラベルを直接出力します。これらの分類器は、多くの場合、決定論的分類器または
2023-05-19 コメント 0 601
コース紹介:人工知能の急速な発展に伴い、モデルの複雑性はますます高くなり、リソースの使用量も増加しています。 PHP では、モデルの融合とモデルの圧縮をどのように実行するかが話題になっています。モデルの融合とは、複数の単一モデルを融合して全体の精度と効率を向上させることを指します。モデル圧縮により、モデルのサイズと計算の複雑さが軽減され、モデルのストレージとコンピューティング リソースが節約されます。この記事では、PHPでモデル融合とモデル圧縮を行う方法を紹介します。 1. モデル融合 PHP では、一般的に使用される 2 つのモデル融合方法があります。
2023-05-23 コメント 0 950