ကန့်သတ်ချက်များ အများအပြားရှိသော အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည့် အလားအလာပြဿနာအချို့ကား အဘယ်နည်း၊ ဤပြဿနာများကို မည်သို့ဖြေရှင်းနိုင်မည်နည်း။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ ကန့်သတ်ချက်များအများအပြားရှိသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ဖြစ်နိုင်ချေပြဿနာများစွာကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ဤပြဿနာများသည် ကွန်ရက်၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်၊ ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနှင့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။ သို့သော်လည်း ဤစိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းရန် နည်းလမ်းမျိုးစုံနှင့် ချဉ်းကပ်မှုများ ရှိပါသည်။ ကြီးမားသောအာရုံကြောပြဿနာများထဲမှတစ်ခု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောကွန်ရက်များတွင် သုညနှင့် တစ်ခု သို့မဟုတ် အနုတ်တစ်ခုနှင့် တစ်ခုအကြား ထည့်သွင်းဒေတာကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ တိုင်းတာရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
သုညနှင့် တစ်ခု သို့မဟုတ် အနုတ်တစ်ခုနှင့် တစ်ခုကြားတွင် ထည့်သွင်းသည့်ဒေတာကို ချဲ့ထွင်ခြင်းသည် အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအဆင့်တွင် အရေးကြီးသောအဆင့်ဖြစ်သည်။ ဤပုံမှန်ပြန်လည်ပြင်ဆင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ကွန်ရက်၏အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ထိရောက်မှုကိုဖြစ်စေသော အရေးကြီးသောအကြောင်းပြချက်များနှင့် သက်ရောက်မှုများစွာရှိသည်။ ပထမဦးစွာ၊ ထည့်သွင်းမှုဒေတာကို ချဲ့ထွင်ခြင်းသည် အင်္ဂါရပ်အားလုံးကို သေချာစေရန် ကူညီပေးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုရှိ နိုးကြားမှုလုပ်ဆောင်မှုသည် နျူရွန်တစ်ခု "မီးလောင်သည်" ရှိမရှိကို မည်သို့ဆုံးဖြတ်သနည်း။
အာရုံကြောကွန်ရက်ရှိ အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်သည် နျူရွန် "မီးလောင်သည်" ရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းသည် နျူရွန်ဆီသို့ အလေးချိန်ပေါင်းသွင်းအားများကို ယူဆောင်ကာ အထွက်တစ်ခုထုတ်ပေးသည့် သင်္ချာလုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ထို့နောက်တွင် ဤအထွက်ကို အကျိုးသက်ရောက်စေသည့် နျူရွန်၏ တက်ကြွမှုအခြေအနေအား ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အာရုံကြောကွန်ရက်များဖြင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုတွင် အရာဝတ္ထု-ဦးတည်သည့် ပရိုဂရမ်ကို အသုံးပြုရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အဘယ်နည်း။
Object-oriented programming (OOP) သည် အချက်အလက်နှင့် အပြုအမူများကို အရာဝတ္တုများအဖြစ် စုစည်းခြင်းဖြင့် modular နှင့် ပြန်သုံးနိုင်သော code များဖန်တီးနိုင်စေမည့် programming paradigm တစ်ခုဖြစ်သည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်များဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းနယ်ပယ်တွင် OOP သည် ရှုပ်ထွေးသောမော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုနှင့် ချဲ့ထွင်မှုတို့ကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန်အတွက် အရေးကြီးသော ရည်ရွယ်ချက်ကို ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် ဒီဇိုင်းဆွဲရန် နည်းစနစ်ကျသော ချဉ်းကပ်မှုကို ပေးသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2