Mercên ku hewce ne ku werin bicîh kirin çi ne da ku meriv bi danasîna daneyê di databasa ji bo chatbotê de bimeşe?
Ji bo ku bi serfirazî daneyan têxin nav databasek ji bo chatbotek, divê çend şert bêne bicîh kirin. Van şertan piştrast dikin ku dane bi rast têne hilanîn û di dema xebata wê de ji hêla chatbot-ê ve bi bandor têne gihîştin. Di vê bersivê de, em ê şertên sereke yên ku ji bo têxistina daneyan di nav de hewce ne ku bêne bicîh kirin nîqaş bikin
Hin astengên din çi ne ku divê em li ber çavan bigirin dema ku daneyan têxin nav databasê di dema pêvajoya formatkirina daneya chatbot de?
Dema ku di pêvajoya formatkirina databotê ya chatbotê de daneyan têxin nav databasê, çend astengiyên din jî hene ku divê werin hesibandin. Van astengan ji bo misogerkirina yekbûn û hevgirtina daneyan, û hem jî ji bo xweşbînkirina performansa chatbot girîng in. Di vê bersivê de, em ê hin xalên sereke nîqaş bikin
Feydeya bikaranîna wergir û seteran di polê de çi ye?
Di pêşkeftina dersan de di PHP de wergir û sazker rolek girîng dilîzin. Ew rêbaz in ku ji bo gihîştin û guheztina taybetmendiyên taybet ên tiştekê têne bikar anîn. Bi vegirtina taybetmendiyan û peydakirina gihîştina kontrolkirî ji wan re, wergir û sazker gelek feydeyan pêşkêş dikin ku fonksiyona giştî, domdarbûn û ewlehiya çînek zêde dike.
- Weşandin Web Development, Bingehên EITC/WD/PMSF PHP û MySQL, Di PHP-ê de pol û tişt, Çîn û tişt - beşa 2, Nirxandina îmtîhanê
Di pêşkeftina malperê de bi karanîna PHP û MySQL-ê di hilanîna daneyan de li ser databasê çi gavan têkildar in?
Tomarkirina daneyan li ser databasek bi karanîna PHP û MySQL-ê ve aliyek girîng a pêşkeftina malperê ye. Ew çend gavan vedihewîne ku hilanîna serketî ya daneyan di databasê de misoger dike. Di vê bersivê de, em ê pêvajoyek hûrgulî ya hilanîna daneyan li databasê, vegirtina gavên pêwîst û pêşkêşkirina mînakên têkildar bikolin. 1. Avakirin
- Weşandin Web Development, Bingehên EITC/WD/PMSF PHP û MySQL, Bi MySQL pêşve diçin, Daneyên danûstandinê tomar dikin, Nirxandina îmtîhanê
Hin sînorên pejirandina forma bingehîn di PHP de çi ne?
Pejirandina forma bingehîn di PHP-ê de hêmanek girîng a pêşkeftina malperê ye ku ji rastbûn û yekbûna daneyên ku ji hêla bikarhêner ve hatî şandin de dibe alîkar. Ew tê de kontrolkirina daneyên têketinê li hember qaîdeyên pêşdebirkirî pêk tîne da ku pê ewle bibe ku ew pîvanên pêwîst bicîh tîne. Digel ku pejirandina forma bingehîn teknîkek bikêr e, lê hin tixûbên ku divê pêşdebiran hebin hene
Mîmariya pêşniyarkirî ji bo lûleyên TFX yên hêzdar û bikêr çi ye?
Mîmariya pêşniyarkirî ya ji bo lûleyên TFX-ê yên hêzdar û bikêrhatî sêwiranek baş-hizirkirî vedihewîne ku kapasîteyên TensorFlow Extended (TFX) bikar tîne da ku bi bandor rêvekirina xebata fêrbûna makîneyê ya dawî-bi-dawî bi rêve bike û otomatîk bike. TFX çarçoveyek zexm peyda dike ji bo avakirina lûleyên ML-ya berbelav û amade-hilberînê, ku dihêle zanyar û endezyarên daneyê balê bikişîne ser pêşkeftin û bicîhkirina modelan.
Qonaxên cihêreng ên lûleya ML di TFX de çi ne?
TensorFlow Extended (TFX) platformek çavkaniya vekirî ya hêzdar e ku ji bo hêsankirina pêşkeftin û bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê (ML) di hawîrdorên hilberînê de hatî çêkirin. Ew komek amûr û pirtûkxaneyek berfireh peyda dike ku avakirina lûleyên ML-ya dawî-bi-dawî pêk tîne. Ev xetên boriyan ji çend qonaxên cihê pêk tên, ku her yek ji armancek taybetî re xizmet dike û beşdar dibe
TFX çawa pirsgirêkên ku ji hêla guheztina rastiya zevî û daneyan ve di endezyariya ML-yê de ji bo bicîhkirina ML-ya hilberînê vedihewîne çareser dike?
TFX (TensorFlow Extended) çarçoveyek hêzdar e ku pirsgirêkên ku ji ber guheztina rastiya zevî û daneyan di endezyariya ML-yê de ji bo bicîhkirina ML-ya hilberandinê vedihewîne. Ew komek amûr û pratîkên çêtirîn peyda dike da ku van pirsgirêkan bi bandor bi rê ve bibe û xebata bêkêmasî ya modelên ML di hilberînê de misoger bike. Yek ji kêşeyên sereke
Çawa Pipelines Platforma AI-ê hêmanên TFX-ê yên pêş-avakirî bikar tîne da ku pêvajoya fêrbûna makîneyê xweş bike?
AI Platforma Pipelines amûrek hêzdar e ku ji hêla Google Cloud ve hatî peyda kirin ku hêmanên TFX-ê yên pêş-avakirî bikar tîne da ku pêvajoya fêrbûna makîneyê xweş bike. TFX, ku ji bo TensorFlow Extended radiweste, ji bo çêkirin û bicihkirina modelên fêrbûna makîneya amade-hilberînê platformek dawî-bi-dawî ye. Bi karanîna hêmanên TFX-ê di hundurê Pipelines Platforma AI-yê de, pêşdebir û zanyarên daneyê dikarin hêsan bikin û