课程 中级  11343

课程介绍：《自学IT网Linux负载均衡视频教程》主要通过对web,lvs以及在nagin下对Linux进行脚本操作来实现Linux负载均衡。

课程 高级  17648

课程介绍：《尚学堂MySQL视频教程》向大家介绍了如何从安装到使用MySQL数据库的这么一个过程，详细的介绍的每个环节的具体操作。

课程 高级  11354

课程介绍：《兄弟连前端实例展示视频教程》向大家介绍了html5和css3技术的实例，让大家更加熟练掌握使用html5和css3.

课程介绍：在C++中训练ML模型涉及以下步骤：数据预处理：加载、转换并工程化数据。模型训练：选择算法并训练模型。模型验证：划分数据集，评估性能，并调整模型。通过遵循这些步骤，您可以成功地在C++中构建、训练和验证机器学习模型。

2024-06-01 评论 0  639

课程介绍：数据预处理在模型训练中的重要性及具体代码示例引言：在进行机器学习和深度学习模型的训练过程中，数据预处理是一个非常重要且必不可少的环节。数据预处理的目的是通过一系列的处理步骤，将原始数据转化为适合模型训练的形式，以提高模型的性能和准确度。本文旨在探讨数据预处理在模型训练中的重要性，并给出一些常用的数据预处理代码示例。一、数据预处理的重要性数据清洗数据清洗是数据

2023-10-08 评论 0  1269

课程介绍：Java框架可通过以下方式加速人工智能模型训练：利用TensorFlowServing部署预训练模型进行快速推理；使用H2OAIDriverlessAI自动化训练过程并利用分布式计算缩短训练时间；通过SparkMLlib在ApacheSpark架构上实现分布式训练和大规模数据集处理。

2024-06-04 评论 0  886

课程介绍：1、背景在GPT等大模型出现后，语言模型这种Transformer+自回归建模的方式，也就是预测nexttoken的预训练任务，取得了非常大的成功。那么，这种自回归建模方式能不能在视觉模型上取得比较好的效果呢？今天介绍的这篇文章，就是Apple近期发表的基于Transformer+自回归预训练的方式训练视觉模型的文章，下面给大家展开介绍一下这篇工作。图片论文标题：ScalablePre-trainingofLargeAutoregressiveImageModels下载地址：https://ar

2024-01-29 评论 0  997

课程介绍：北京大学与EVLO创新团队共同提出面向自动驾驶的四维时空预训练算法DriveWorld。该方法采用世界模型进行预训练，设计记忆状态空间模型进行四维时空建模，通过预测场景的占据栅格，降低自动驾驶面临的随机不确定性和知识不确定性。该论文已被CVPR2024接收。论文题目：DriveWorld:4DPre-trainedSceneUnderstandingviaWorldModelsforAutonomousDriving论文链接：https://arxiv.org/abs/2405.04390一、动

2024-08-07 评论 0  825