Python တွင် လေ့ကျင့်ထားသော အမျိုးအစားခွဲခြားမှုကို 'pickle' module ကို အသုံးပြု၍ ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ ကောက်နိုင်သနည်း။
'pickle' module ကို အသုံးပြု၍ Python ရှိ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော အမျိုးအစားခွဲတစ်ခုကို ကောက်ရန်အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရိုးရှင်းသော အဆင့်အနည်းငယ်ကို လိုက်နာနိုင်ပါသည်။ Pickling သည် အရာဝတ္တုတစ်ခုကို အမှတ်အသားပြုပြီး ၎င်းကို ဖိုင်တစ်ခုတွင် သိမ်းဆည်းနိုင်စေပြီး၊ ထို့နောက်တွင် တင်ပြီး နောက်ပိုင်းတွင် အသုံးပြုနိုင်သည်။ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော စက်သင်ယူမှုပုံစံကို သိမ်းဆည်းလိုသည့်အခါတွင် ၎င်းသည် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, ချဉ်ခြင်းနှင့်ချုံ့ချဲ့, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Python ဖြင့် machine learning ၏အခြေအနေတွင် pickling သည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် အဘယ်ကြောင့် အသုံးဝင်သနည်း။
Python ဖြင့် စက်သင်ယူခြင်း၏ ဆက်စပ်ချက်တွင် Pickling သည် Python အရာဝတ္ထုများကို စီစဥ်ပြီး byte stream မှ serializing နှင့် deserialize လုပ်ခြင်းကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ဖိုင်တစ်ခုတွင် အရာဝတ္ထုတစ်ခု၏ အခြေအနေကို သိမ်းဆည်းရန် သို့မဟုတ် ၎င်းကို ကွန်ရက်တစ်ခုသို့ လွှဲပြောင်းနိုင်စေပြီးနောက် နောင်တစ်ချိန်တွင် အရာဝတ္ထု၏အခြေအနေကို ပြန်လည်ရရှိစေမည်ဖြစ်သည်။ ချဉ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, ချဉ်ခြင်းနှင့်ချုံ့ချဲ့, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
စက်သင်ယူမှုတွင် 'ကောက်စားခြင်း' ၏ သဘောတရားမှာ အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် ခန့်မှန်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် မည်သို့ကူညီပေးသနည်း။
စက်သင်ယူမှုတွင် "ကောက်စားခြင်း" ၏သဘောတရားသည် Python အရာဝတ္ထုဖွဲ့စည်းပုံအား byte stream တစ်ခုအဖြစ် အမှတ်အသားပြုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းသည် အရာဝတ္တုအား ဒစ်ခ်တစ်ခုသို့ သိမ်းဆည်းရန် သို့မဟုတ် ကွန်ရက်တစ်ခုသို့ လွှဲပြောင်းနိုင်စေကာ နောက်ပိုင်းတွင် မူလအရာဝတ္တုကို ပြန်လည်တည်ဆောက်ရန် ဖယ်ထုတ်ထားသည်။ စက်သင်ယူမှု၏အခြေအနေတွင်၊ ချဉ်ခြင်းကိုအသုံးများသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python ကို အသုံးပြု၍ EITC/AI/MLP Machine Learning, Regression, Regression ခန့်မှန်းခြင်းနှင့်ကြိုတင်ခန့်မှန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်