강의 중급 3462
코스소개:본 과정은 주로 기초가 전혀 없는 학습의 두 번째 단계에 있고 프론트엔드 개발로 업계에 진출하려는 학생들을 위해 신중하게 만들어진 일련의 프론트엔드 개발 과정입니다. 이 과정은 CRMEB 공개 버전을 기반으로 하며 실용적인 훈련 교육과 이론적 설명 및 실제 작동이 결합되어 있습니다. 학생들이 지식 포인트를 통합하고 운영 기술을 익히는 데 도움이 됩니다. 학생들이 개발 기술을 습득할 수 있도록 실용적인 교육 역할을 효과적으로 수행합니다.
강의 초등학교 20795
코스소개:"JavaScript 학습 가이드"는 JavaScript 지식을 기초부터 고급까지 배울 수 있도록 가르쳐드립니다. 구문, 변수, 이벤트, 데이터 유형, 루프, 비교, 객체 등을 포함하여 학습자가 JavaScript의 초급부터 고급까지 인지 과정을 가질 수 있도록 합니다.
강의 초등학교 50271
코스소개:Python은 순수 무료 소프트웨어입니다. 소스 코드와 인터프리터 CPython은 GPL(GNU General Public License) 계약을 따릅니다. 구문은 간결하고 명확하며 그 특징 중 하나는 명령문 들여쓰기로 공백을 강제로 사용하는 것입니다. 풍부하고 강력한 라이브러리를 가지고 있습니다. 다른 언어(특히 C/C++)로 만들어진 다양한 모듈을 쉽게 연결할 수 있어 글루 언어(Glue Language)라고도 불린다.
강의 중급 8945
코스소개:"PHP 강화 학습 비디오 코스" 이 코스는 Boole Education에서 녹화한 것입니다. 이 코스는 이전에 출시된 "PHP 3시간 광속 소개" 비디오 튜토리얼을 상세하고 승화시킨 코스입니다. 살펴볼 수 있습니다. 아! !
인공 지능 - Python 기계 학습 의료 데이터 학습 방법
최근 의료 데이터 분석 및 딥러닝을 포함하는 프로젝트가 있는데, EEG 및 심박수에 대한 학습 예측을 수행하려면 이전에 머신러닝을 어떻게 배워야 할까요? 감사해요
2017-06-12 09:25:45 0 1 1007
2020-04-03 18:59:02 0 1 2121
PHP 학습 경로에 대한 몇 가지 튜토리얼이 있습니다. 어느 것이 더 나은지 모르겠습니다. 도와주시고 완전한 경로를 알려주세요.
2017-09-20 15:38:22 0 1 1433
코스소개:메타러닝이란 새로운 작업에 빠르게 적응하기 위해 여러 작업에서 공통적인 특징을 추출하여 학습 방법을 탐색하는 과정을 말합니다. MAML(Related Model-Agnostic Meta-Learning)은 사전 지식 없이 다중 작업 메타학습을 수행할 수 있는 알고리즘입니다. MAML은 여러 관련 작업을 반복적으로 최적화하여 모델 초기화 매개변수를 학습하므로 모델이 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있습니다. MAML의 핵심 아이디어는 경사하강법을 통해 모델 매개변수를 조정하여 새로운 작업에 대한 손실을 최소화하는 것입니다. 이 방법을 사용하면 적은 수의 샘플로 모델을 빠르게 학습할 수 있으며 상대적으로 높은 학습률을 갖습니다.
2024-01-22 논평 0 1281
코스소개:메타러닝은 학습 알고리즘을 최적화하고 최고 성능의 알고리즘을 식별하여 기계 학습 알고리즘이 문제를 극복하도록 돕습니다. 메타 학습, 메타 분류자 및 메타 회귀 기계 학습의 메타 분류자 메타 분류자는 분류 및 예측 모델링 작업에 사용되는 기계 학습의 메타 학습 알고리즘 유형입니다. 다른 분류기에서 예측한 결과를 특징으로 사용하고 최종적으로 그 중 하나를 최종 예측 결과로 선택합니다. 메타 회귀 메타 회귀는 회귀 예측 모델링 작업에 사용되는 메타 학습 알고리즘입니다. 회귀 분석을 사용하여 여러 연구의 결과를 결합, 비교 및 종합하는 동시에 사용 가능한 공변량이 반응 변수에 미치는 영향을 조정합니다. 메타 회귀 분석은 상충되는 연구를 조정하거나 서로 일치하는 연구를 확인하는 것을 목표로 합니다. 메타러닝에는 어떤 기술이 사용되나요? 메타 학습에 사용되는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.
2024-01-24 논평 0 675
코스소개:메타러닝의 모델 선택 문제에는 구체적인 코드 예제가 필요합니다. 메타러닝은 머신러닝의 한 방법으로, 학습을 통해 스스로 학습하는 능력을 향상시키는 것이 목표입니다. 메타러닝에서 중요한 문제는 모델 선택, 즉 특정 작업에 가장 적합한 학습 알고리즘이나 모델을 자동으로 선택하는 방법입니다. 전통적인 기계 학습에서 모델 선택은 일반적으로 인간의 경험과 도메인 지식에 따라 결정됩니다. 이 접근 방식은 때로는 비효율적이며 대량의 데이터와 모델을 최대한 활용하지 못할 수도 있습니다. 따라서 메타러닝의 출현은 모델 선택 문제에 대한 새로운 접근 방식을 제공합니다.
2023-10-09 논평 0 1372
코스소개:Redis 学习,redis学习。Redis 学习,redis学习 非关系型数据库Redis V3.0( 6379 端口) 端口含义: 开发者: 国内对NoSQL的使用: 产品官网:http://redis
2016-07-12 논평 0 936