课程 2857
课程介绍:课程简介:1、跨域处理、token管理、路由拦截;2、真实接口调试、API层封装;3、Echarts及分页组件二次封装;4、Vue打包优化及常见疑难问题解答。
课程 1795
课程介绍:Apipost是集API设计、API调试、API文档、自动化测试为一体的API研发协同平台,支持grpc、http、websocket、socketio、socketjs类型接口调试,支持私有化部署。在正式学习ApiPost之前, 一定要了解一些相关的概念、开发模式、专业术语。 Apipost官网:https://www.apipost.cn
课程 5521
课程介绍:(咨询微信:phpcn01)综合实战课程旨在巩固前两阶段的学习成果,达到前端和PHP核心知识点的灵活运用,实训完成自己的项目,并指导上线。 综合实战重点实战课程包含:社交电商系统后台开发、商品管理、支付/订单管理、客户管理、分销/优惠券体系设计、微信/支付宝支付全流程、阿里云/宝塔运维、项目上线运营......
课程 5172
课程介绍:(咨询微信:phpcn01)零基础开始,能解决常规业务逻辑,PHP操作MySQL增删改查,动态网站数据展示,手撸MVC框架,掌握ThinkPHP6框架基础,达到学习和灵活掌握PHP开发涉及到的各个知识点。
课程 8713
课程介绍:(咨询微信:phpcn01)php中文网第二十二期前端开发部分学习目标:1、HTML5/CSS3;2、JavaScript/ES6;3、Node基础;4、Vue3基础与进阶;5、移动商城/网站后台首页布局;6、选项卡/轮播图/购物车自动计算......
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
课程介绍: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 评论 0 951
课程介绍: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 评论 994
课程介绍: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 评论 599
课程介绍: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 评论 896
课程介绍: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 评论 0 511