課程 2857
課程介紹:課程簡介:1、跨域處理、token管理、路由攔截;2、真實介面調試、API層封裝;3、Echarts及分頁元件二次封裝;4、Vue打包優化及常見疑難問題解答。
課程 1795
課程介紹:Apipost是集API設計、API調試、API文件、自動化測試為一體的API研發協同平台,支援grpc、http、websocket、socketio、socketjs類型介面調試,支援私有化部署。在正式學習ApiPost之前, 一定要了解一些相關的概念、發展模式、專業術語。 Apipost官網:https://www.apipost.cn
課程 5521
課程介紹:(諮詢微信:phpcn01)綜合實戰課程旨在鞏固前兩階段的學習成果,達到前端和PHP核心知識點的靈活運用,實踐完成自己的項目,並指導上線。 綜合實戰重點實戰課程包含:社交電商系統後台開發、商品管理、支付/訂單管理、客戶管理、分銷/優惠券體系設計、微信/支付寶支付全流程、阿里雲/寶塔運維、專案上線運營. .....
課程 5172
課程介紹:(諮詢微信:phpcn01)零基礎開始,能解決常規業務邏輯,PHP操作MySQL增刪改查,動態網站資料展示,手擼MVC框架,掌握ThinkPHP6框架基礎,達到學習與靈活掌握PHP開發涉及到的各個知識點。
課程 8713
課程介紹:(諮詢微信:phpcn01)php中文網第二十二期前端開發部分學習目標:1、HTML5/CSS3;2、JavaScript/ES6;3、Node基礎;4、Vue3基礎與進階;5、行動商城/網站後台首頁佈局;6、選項卡/輪播圖/購物車自動計算...
2023-08-17 13:45:14 0 1 313
比如学习强国其中的一个页面是这样的右键查看源码是这样的F12后查看可以显示出正常网页源码请问这是使用了哪种方法请问该这种方法应该如何使用求教 十分感谢
2023-03-20 11:29:18 0 1 308
2020-03-17 19:38:33 0 0 1045
2019-12-05 15:41:15 0 0 899
課程介紹:C++框架在人工智能领域的应用赋能算法与机器学习模型,优势包括:高效性,适合需要快速执行的AI应用;低级内存控制,用于优化内存密集型AI任务;丰富的库和工具,专门用于AI开发。
2024-07-01 評論 0 330
課程介紹:图片一、结论写在前面偏好学习算法(Preferencelearningalgorithms)如RLHF和DPO)常用于引导大型语言模型(LLMs)生成更符合人类偏好的内容。论文探讨了传统观点,即偏好学习训练模型通过排序准确性来赋予更偏好的输出比不太偏好的输出更高的似然性。论文的工作凸显了偏好学习与排序准确性之间显著但关系微弱。尽管学习目标理论上促
2024-06-05 評論 0 854
課程介紹:特征选择是构建机器学习模型过程中的关键步骤。为模型和我们想要完成的任务选择好的特征,可以提高性能。如果我们处理的是高维数据集,那么选择特征就显得尤为重要。它使模型能够更快更好地学习。我们的想法是找到最优数量的特征和最有意义的特征。在本文中,我们将介绍并实现一种新的通过强化学习策略的特征选择。我们先讨论强化学习,尤其是马尔可夫决策过程。它是数据科学领域的一种非常新的方法,尤其适用于特征选择。然后介绍它的实现以及如何安装和使用python库(FSRLearning)。最后再使用一个简单的示例来演示这一过程。强
2024-05-30 評論 842
課程介紹:1.线性回归线性回归是用于预测建模的最简单且使用最广泛的机器学习算法之一。它是一种监督学习算法,用于根据一个或多个自变量预测因变量的值。定义线性回归的核心是根据观察到的数据拟合线性模型。线性模型由以下方程表示:其中是因变量(我们想要预测的变量)是自变量(我们用来进行预测的变量)是直线的斜率是y轴截距(直线与y轴的交点)线性回归算法涉及查找到通过数据点的最佳拟合线。这通常是通过最小化观测值和预测值之间的平方差来完成的。评估指标均方误差(MSE):测量误差平方的平均值。值越低越好。R平方:表示可以根据自变量预
2024-05-30 評論 670
課程介紹:算法选择注意事项为任务选择正确的机器学习算法涉及多种因素,每个因素都会对最终决策产生重大影响。以下是决策过程中需要牢记的几个方面:1.数据集的大小和质量:机器学习算法对输入数据的要求各不相同。某些算法适用于小型数据集,而其他算法适用于大型数据集。此外,数据的准确性、完整性和代表性也1.数据集特征数据集的特征对于算法的选择至关重要。数据集的大小、包含的数据元素的类型、数据是结构化的还是非结构化的等因素都是关键因素。想象一下将结构化数据的算法应用于非结构化数据问题。你可能不会走得太远!大型数据集需要
2024-05-23 評論 0 672