在這篇文章中，我們將編寫一個 Go 語言程式，併發地列印 1 到 100 的數字，每個數字由一個單獨的 goroutine 列印。併發意味著同時並獨立地執行多個任務，並確保利用系統的全部資源。這可以透過 goroutine（輕量級執行緒）和通道來實現。語法 func make ([] type, size, capacity) Go 語言中的 make 函式用於建立陣列/對映，它接受要建立的變數型別、大小和容量作為引數。演算法 ... 閱讀更多

在這篇 Go 語言文章中，我們將編寫程式來接收整數切片並使用併發計算它們的和。併發有助於同時執行多個任務或操作。它有助於高效利用系統資源。它是使用 goroutine（輕量級執行緒）和通道實現的，通道有助於 goroutine 之間的通訊。語法 func make ([] type, size, capacity) Go 語言中的 make 函式用於建立陣列/對映，它接受要建立的變數型別、大小和容量作為引數。func range(variable) ... 閱讀更多

在這篇文章中，我們將編寫 Go 語言程式，使用併發合併排序對整數切片進行排序。這是一個使程式的各個部分獨立並行執行以提高程式效率的過程。goroutine 和通道用於執行併發。合併排序是一種分治演算法，用於透過將輸入切片劃分為較小的子切片、遞迴地分別對它們進行排序，然後將它們合併成一個已排序的切片來對未排序的陣列或切片進行排序。語法 func make ([] type, size, capacity) make 函式... 閱讀更多

在這篇文章中，我們將編寫 Go 語言程式，使用併發計算數字的階乘。這是一項同時實現多個操作的任務，可以使用 goroutine 和通道來實現。goroutine 是輕量級執行緒，通道有助於例程之間無衝突的通訊。語法 func make ([] type, size, capacity) Go 語言中的 make 函式用於建立陣列/對映，它接受要建立的變數型別、大小和容量作為引數。演算法 此程式匯入必要的包 main 和 fmt。在這個... 閱讀更多

在這篇 Go 語言文章中，我們將編寫程式，使用併發執行計算給定數字以內所有素數。併發執行是同時執行多個任務的過程。在 Golang 中，使用 goroutine 和通道建立併發程式。goroutine 是由 Go 執行時管理的輕量級執行緒，通道有助於 goroutine 之間的無衝突通訊。語法 func make ([] type, size, capacity) Go 語言中的 make 函式用於建立陣列/對映，它接受要建立的變數型別、大小... 閱讀更多

在這篇文章中，我們將編寫 Go 語言程式，使用動態規劃返回斐波那契數列中的第 n 個數。這是一種透過將複雜問題分解成較小的問題來解決複雜問題的技術。記憶化是將函式呼叫的輸出儲存在某些資料結構中的過程，這樣下次呼叫時就不需要再次計算輸出，它可以使用該值進行計算，從而減少執行時間。語法 func make ([] type, size, capacity) Go 語言中的 make 函式用於... 閱讀更多

簡介 機器學習的核心是教計算機學習模式並在沒有明確程式設計的情況下做出決策。它透過支援能夠解決複雜問題的智慧系統徹底改變了多個行業。機器學習中一個經常被忽視的關鍵方面是學習曲線。這些曲線反映了模型隨著時間的推移改進其預測能力的基本過程。在這篇文章中，我們將透過創造性的示例和詳細的解釋，探索機器學習中學習曲線的引人入勝的世界。機器學習中的學習曲線 學習曲線是圖形表示，視覺化模型效能隨... 閱讀更多

簡介 車牌識別 (LPR) 框架在各種應用中越來越流行，包括交通管理、停車系統和執法。這些框架依賴於計算機視覺過程來識別和提取影像或影片流中的車牌資訊。在這篇文章中，我們將探討如何使用功能強大的計算機視覺庫 OpenCV 和著名的光學字元識別引擎 Tesseract OCR 來實現基本的 License Plate Recognition 系統。我們將深入研究關鍵步驟，包括影像預處理、字元分割和內容識別，以實現準確的車牌識別。瞭解車牌識別的組成部分 在... 閱讀更多

簡介 在當今快節奏的世界中，使用 Keras 等框架開發的機器學習模型已經改變了各個行業。但是，對於資料科學家和開發人員來說，跟蹤這些模型及其迭代可能會成為一項具有挑戰性的任務。CodeMonitor 是一種創新工具，它簡化了模型版本控制、監控和協作，從而實現了無縫的實驗和開發工作流程。在這篇文章中，我們將透過一個實際示例深入探討 CodeMonitor 如何輕鬆增強 Keras 模型的管理。使用 CodeMonitor 的 Keras 模型 版本控制：每次對模型進行訓練或修改都會儲存為單獨的提交或拉取請求... 閱讀更多

引言 機器學習徹底改變了各個行業，為其賦能預測分析和智慧決策。然而，在機器學習之前，它需要資料進行訓練。機器學習流程中一個至關重要的步驟是將可用資料分成不同的子集，用於訓練、驗證和測試目的。本文探討了機器學習模型資料分割的確切含義，以及它為什麼對模型效能至關重要。機器學習模型的資料分割 對於大多數傳統的機器學習任務，這涉及建立三個主要子集：訓練集、驗證集（可選）和測試集。本質上，資料分割……閱讀更多