Kursus peringkat rendah  26345

Pengenalan Kursus：Kursus dua hari dari 14 hingga 15 Januari 2019 akan diajar oleh Guru Zhu (Peter Zhu), dan semua pelajar yang berminat dibenarkan mencubanya~~

Kursus Pertengahan  4503

Pengenalan Kursus：ApiPost ialah alat penyahpepijatan dan pengurusan API yang menyokong simulasi permintaan HTTP biasa seperti POST, GET dan PUT, menyokong kerjasama pasukan dan boleh terus menjana dan mengeksport dokumen antara muka. Tutorial ini akan memberi anda gambaran keseluruhan tentang cara menghantar permintaan antara muka melalui ApiPost dan menjana dokumen antara muka API yang cantik dengan pantas.

Kursus peringkat rendah  94680

Pengenalan Kursus：Kelas siaran langsung bulan September di tapak ini telah tamat Set tutorial ini adalah siaran langsung Jika anda tidak mendaftar atau terlepas faedah pelajar, lihat Mungkin ada sesuatu untuk anda di sini.

Kursus Pertengahan  492894

Pengenalan Kursus：Bolehkah saya belajar pengaturcaraan PHP dalam 60 hari? Selepas membaca rancangan pengajaran laman web PHP Cina, anda tidak akan meraguinya lagi! Susunan kursus yang padat, model pengajaran novel, dan penyeliaan pembelajaran penuh memastikan setiap kemajuan anda akan diberi ganjaran dengan kejutan~~

Kursus Pertengahan  3556

Pengenalan Kursus：Golang mempunyai pemahaman yang mendalam tentang model penjadual GPM dan analisis senario penuh Saya harap anda akan mendapat sesuatu daripada menonton video ini termasuk asal dan analisis penjadual, pengenalan kepada model GMP, dan ringkasan 11; senario.

Pengenalan Kursus：Melatih model ML dalam C++ melibatkan langkah berikut: Prapemprosesan data: Muatkan, ubah dan kejuruteraan data. Latihan model: Pilih algoritma dan latih model. Pengesahan model: Membahagikan set data, menilai prestasi dan menala model. Dengan mengikuti langkah ini, anda boleh membina, melatih dan mengesahkan model pembelajaran mesin dalam C++ dengan jayanya.

2024-06-01 komen 0  644

Pengenalan Kursus：1. Sediakan set data Set data menggunakan imej sumber terbuka, dengan jumlah imej kebakaran 6k, ditandai dengan asap dan api. Projek Fire and Smoke menggunakan YOLO untuk latihan Saya telah menukar data ke dalam format YOLO dan membahagikannya kepada set latihan dan set pengesahan. Lihat direktori set data. 2. Untuk latihan, sila rujuk dokumentasi laman web rasmi YOLOv7 untuk proses latihan. Ubah suai fail data/coco.yaml dan konfigurasikan laluan dan kategori data latihan. Muat turun model pra-latihan yolov7.pt, dan kemudian anda boleh memulakan latihan 3. Selepas latihan pemantauan kebakaran selesai, cari fail model-best.pt yang dijana dalam direktori run di bawah direktori yolov7. saya berlatih

2023-05-11 komen 0  982

Pengenalan Kursus：Dengan perkembangan kecerdasan buatan dan pembelajaran mendalam, model pra-latihan telah menjadi teknologi popular dalam pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), penglihatan komputer (CV), pengecaman pertuturan dan bidang lain. Sebagai salah satu bahasa pengaturcaraan yang paling popular pada masa ini, Python secara semula jadi memainkan peranan penting dalam penerapan model pra-latihan. Artikel ini akan menumpukan pada model pra-latihan pembelajaran mendalam dalam Python, termasuk definisi, jenis, aplikasi dan cara menggunakan model pra-latihan. Apakah model pralatihan? Kesukaran utama model pembelajaran mendalam adalah untuk menganalisis sejumlah besar model yang berkualiti tinggi

2023-06-11 komen 0  1996

Pengenalan Kursus：Selepas memasuki era pra-latihan, prestasi model pengecaman visual telah berkembang pesat, tetapi model penjanaan imej, seperti rangkaian musuh generatif (GAN), nampaknya telah ketinggalan. Biasanya latihan GAN dilakukan dari awal tanpa pengawasan, yang memakan masa dan memerlukan tenaga kerja "ilmu" yang dipelajari melalui data besar dalam pra-latihan berskala besar tidak digunakan. Selain itu, penjanaan imej itu sendiri perlu dapat menangkap dan mensimulasikan data statistik yang kompleks dalam fenomena visual dunia sebenar Jika tidak, imej yang dihasilkan tidak akan mematuhi undang-undang dunia fizikal dan akan dikenal pasti secara langsung sebagai "palsu" pada sesuatu. sepintas lalu. Model pra-latihan memberikan pengetahuan, dan model GAN ​​menyediakan keupayaan penjanaan Gabungan kedua-duanya boleh menjadi perkara yang indah! Persoalannya, model pra-latihan manakah dan cara menggabungkannya boleh meningkatkan keupayaan penjanaan model GAN

2023-05-11 komen 0  1456

Pengenalan Kursus：Rangka kerja Java boleh mempercepatkan latihan model kecerdasan buatan dengan: menggunakan TensorFlowServing untuk menggunakan model pra-latihan untuk inferens pantas menggunakan H2OAI DriverlessAI untuk mengautomasikan proses latihan dan menggunakan pengkomputeran teragih untuk memendekkan masa latihan menggunakan SparkMLlib untuk melaksanakan latihan teragih dan berskala besar; data pada pemprosesan Set seni bina Apache Spark.

2024-06-04 komen 0  890