Kursusperingkat rendah2737

Pengenalan Kursus：Bagaimana untuk menggunakan skrip pra-pelaksanaan dan skrip pasca-pelaksanaan Apipost? Bagaimana untuk menambah parameter permintaan secara dinamik menggunakan skrip pra-pelaksanaan? Bagaimana untuk menyelesaikan kebergantungan parameter dan merealisasikan pemindahan data antara antara muka? Gunakan Apipost untuk membantu anda menyelesaikan masalah ini!

Kursusperingkat rendah54235

Pengenalan Kursus："HTML5 From Beginner to Mastery Tutorial" memperkenalkan secara terperinci bahawa HTML5 telah menambah banyak kandungan baharu berdasarkan HTML, dengan lebih banyak fungsi dan kesan yang lebih mempesonakan.

Kursusperingkat rendah27063

Pengenalan Kursus："Tutorial Asas Javascript" akan membawa anda mempelajari pengetahuan asas javascript dengan cepat dan menerangkannya melalui contoh, supaya anda boleh lebih memahami bahasa skrip javascript.

Kursusperingkat rendah30925

Pengenalan Kursus：Tutorial ini akan bermula dari asas dan tidak memerlukan anda mempunyai pengetahuan pengaturcaraan. "Tutorial HTML" mengandungi pengetahuan kami tentang HTML5, benar-benar mencapai pembelajaran HTML yang komprehensif.

Kursusperingkat rendah24207

Pengenalan Kursus："Tutorial Pembelajaran Kendiri Pantas HTML5" sesuai untuk pembelajaran kemasukan berasaskan sifar HTML5 ialah versi kelima pembangunan HTML Dengan sokongan teknologi pelayar, ia juga telah mula digunakan secara meluas untuk pembangunan WEB Kursus ini akan menyediakan pembaca dengan Terangkan semua ciri teras HTML5.

Pengenalan Kursus：Pembelajaran tetulang (RL) telah berkembang pesat dalam beberapa tahun kebelakangan ini, didorong oleh pembelajaran mendalam, dan pelbagai penemuan dalam bidang yang terdiri daripada permainan hingga robotik telah merangsang minat dalam mereka bentuk algoritma dan sistem RL berskala besar yang kompleks. Walau bagaimanapun, penyelidikan RL sedia ada secara amnya membolehkan ejen belajar dari awal apabila berhadapan dengan tugasan baharu, menjadikannya sukar untuk menggunakan pengetahuan sedia ada yang telah diperoleh untuk membantu membuat keputusan, mengakibatkan overhed pengiraan yang tinggi. Dalam bidang pembelajaran diselia, paradigma pra-latihan telah terbukti sebagai cara yang berkesan untuk mendapatkan pengetahuan sedia ada yang boleh dipindahkan Dengan pra-latihan pada set data berskala besar, model rangkaian boleh menyesuaikan diri dengan tugas hiliran yang berbeza. Idea yang sama juga telah dicuba dalam RL, terutamanya dalam penyelidikan baru-baru ini mengenai agen "generalis" [1, 2]

2023-04-09 komen 01659

Pengenalan Kursus：Panduan Pra Tag dalam HTML. Di sini kita membincangkan pengenalan, cara Pra teg berfungsi dan digunakan dalam HTM serta contoh untuk dilaksanakan dengan kod.

2024-09-04 komen 0539

Pengenalan Kursus：Prestasi menakjubkan ChatGPT dalam senario beberapa pukulan dan sifar pukulan telah menjadikan penyelidik lebih bertekad bahawa "pra-latihan" adalah laluan yang betul. Model asas pra-latihan (PretrainedFoundationModels,PFM) dianggap sebagai asas untuk pelbagai tugas hiliran di bawah mod data yang berbeza, iaitu, berdasarkan data berskala besar, model asas pra-latihan seperti BERT, GPT-3, MAE, DALLE- E dan ChatGPT dilatih, menyediakan permulaan parameter yang munasabah untuk aplikasi hiliran. Idea pra-latihan di sebalik PFM memainkan peranan penting dalam aplikasi model besar Berbeza daripada kaedah pengekstrakan ciri sebelum ini menggunakan modul konvolusi dan rekursif, yang baharu

2023-04-15 komen 01351

Pengenalan Kursus：Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pasukan Sun Maosong dari Jabatan Sains Komputer di Universiti Tsinghua telah meneroka secara mendalam mekanisme dan ciri kaedah penalaan halus yang cekap untuk parameter model bahasa yang besar, dan bekerjasama dengan pasukan lain yang berkaitan di sekolah untuk menyelesaikan penyelidikan hasil "Penalaan Halus Parameter Cekap untuk Model Bahasa Pra-latihan Berskala Besar" (Parameter- Penalaan Halus Cekap bagi Model Bahasa Pra-latihan Skala Besar) telah diterbitkan dalam "Kepintaran Mesin Alam" pada 2 Mac. Hasil penyelidikan disumbangkan oleh Sun Maosong, Li Juanzi, Tang Jie, Liu Yang, Chen Jianfei, Liu Zhiyuan dari Jabatan Sains Komputer dan Zheng Haitao dari Sekolah Siswazah Antarabangsa Shenzhen.

2023-04-11 komen 01267

Pengenalan Kursus：1. Latar belakang carian industri 1. Gambaran besar kecerdasan bahasa semulajadi DAMO Academy Gambar di atas ialah gambarajah blok teknikal kecerdasan pemprosesan bahasa semulajadi DAMO Academy, ia termasuk: data NLP, leksikon asas NLP, sintaks dan semantik, dan teknologi analisis , dan aplikasi industri teknologi NLP peringkat atas: Selain melakukan penyelidikan asas, DAMO Academy juga memperkasakan Alibaba Group dan menggabungkan Alibaba Cloud untuk memperkasakan industri. Banyak senario industri untuk pemerkasaan adalah carian. 2. Sifat carian industri Sifat carian untuk industri dan Internet pengguna adalah sama: pengguna mempunyai keperluan pemerolehan maklumat dan pada masa yang sama mempunyai perpustakaan sumber maklumat, dan kedua-duanya dirapatkan melalui enjin carian. Ambil senario e-dagang sebagai contoh. Sebagai contoh, pengguna mencari kasut baharu biru aj1 North Carolina di kedai e-dagang. Untuk lebih memahami a

2023-04-08 komen 01639