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...
并发模型 - python将进程池放在装饰器里为什么不生效也没报错
2017-06-28 09:24:20 0 2 583
python - 使用TensorFlow创建逻辑回归模型训练结果为nan
在TensorFlow中,我想创建一个逻辑回归模型,代价函数如下: 使用的数据集截图如下: 我的代码如下: {代码...}
2017-06-28 09:23:45 0 1 818
我有一个模型,想在其中添加描述它的图片,这个图片数量是不固定的,有没有除了关联之外的办法?
2017-05-18 10:58:46 0 2 406
2017-05-18 10:47:38 0 4 696
python - 关于树模型是否需要对离散型变量作onehot?
具体地,拿sklearn的GBDT的来说如果数据全部是离散型的,能直接训练吗?如果数据中有连续的,也能直接训练吗?
2017-05-18 10:46:59 0 1 655
課程介紹:在Python编程领域,有时候我们会遇到一些复杂的代码或者算法,很难理解其中的逻辑和原理。为了帮助我们更好地理解代码背后的运行机制,ELI5模块应运而生。ELI5模块是一个Python库,可以解释机器学习模型的预测结果。帮助我们理解模型是如何做出决策的。通过ELI5模块,我们可以使用解释器学习模型来了解模型的预测结果。该模块提供了一种简洁的方式,解释模型对特定样本的决策。ELI5模块的工作原理是通过对特征的重要性进行排序和可视化,帮助我们理解模型是如在本文中,我们将探讨eli5模块在不同场景下的
2024-04-23 評論 0 951
課程介紹:语言模型在NLP中扮演着至关重要的角色,它们可以学习语言中的概率分布,从而对文本进行各种处理任务,例如文本生成、机器翻译和情感分析。语言模型类型有两种主要的语言模型类型:n-元语言模型:考虑前面的n个单词来预测下一个单词的概率,n称为阶数。神经语言模型:使用神经网络来学习语言中的复杂关系。Python中的语言模型python中有许多库可以实现语言模型,包括:nltk.lm:提供了n-元语言模型的实现。gensim.
2024-03-21 評論 994
課程介紹:python中的自然语言处理(NLP)模型的性能测量对于评估模型的有效性和效率至关重要。以下是用于评估NLP模型准确性和效率的主要指标:准确性指标:精度(Precision):衡量模型预测为正类的样本中,实际为正类的比例。召回率(Recall):衡量模型预测的所有实际正类样本中,被模型预测为正类的比例。F1得分:精度和召回率的加权平均值,提供了一个衡量模型整体准确性的指标。准确率(Accuracy):衡量模型预测的所有样本中,正确预测比例。混淆矩阵:显示模型预测的实际值和预测值,用于识别假阳性和假阴性。效
2024-03-21 評論 599
課程介紹:python字典是一种无序的数据结构,允许用户使用索引值(键)来访问特定的数据项。与列表不同,字典中的数据项是通过索引值而不是位置来访问的。在机器学习中,字典可以用于构建各种类型的模型。以下是一些常见的应用:特征工程:特征工程是机器学习中的一个关键步骤,涉及到将原始数据转换为模型可以理解的形式。
2024-02-23 評論 896
課程介紹:本文将介绍手势识别模型使用的算法和原理,并使用Python创建一个简单的手势识别训练模型。手势识别模型使用的算法和原理手势识别模型使用的算法和原理是多种多样的,其中包括基于深度学习的模型、传统的机器学习模型、基于规则的方法和传统的图像处理方法。下面将分别介绍这些方法的原理和特点。1、基于深度学习的模型深度学习
2024-01-24 評論 0 511