Artikeleinführung：Mit der Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz haben neuronale Netze und tiefe neuronale Netze immer mehr Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Sie werden in Bereichen wie Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und maschineller Übersetzung eingesetzt. Wenn Sie lernen möchten, wie Sie PHP für die Entwicklung neuronaler Netzwerke und tiefer neuronaler Netzwerke verwenden, vermittelt Ihnen dieser Artikel einige Grundkenntnisse. Einführung in neuronale Netze und tiefe neuronale Netze Ein neuronales Netz ist ein grafisches Modell, das aus Knoten und Kanten besteht. Jeder Knoten repräsentiert ein Neuron und jede Kante repräsentiert eine Verbindung zwischen Neuronen. Neuronale Netze können zur Klassifizierung, Regression und Clustering verwendet werden

2023-05-21 Kommentar 0  887

Artikeleinführung：Erfahrungsaustausch in der C++-Entwicklung: Praktische Erfahrungen in der C++-Netzwerkprogrammierung Als leistungsstarke Programmiersprache wird C++ auch häufig im Bereich der Netzwerkprogrammierung eingesetzt. Bei der Netzwerkprogrammierung bietet C++ eine Fülle von Bibliotheken und Funktionen, die es Entwicklern ermöglichen, verschiedene Netzwerkanwendungen einfach zu implementieren. In diesem Artikel werde ich meine praktischen Erfahrungen in der C++-Netzwerkprogrammierung weitergeben und hoffe, den Lesern hilfreich zu sein. Erlernen des TCP/IP-Protokollstapels Um Netzwerkprogrammierung in C++ durchzuführen, müssen Sie zunächst mit dem TCP/IP-Protokollstapel vertraut sein. Verstehen Sie die Funktionsweise des TCP/IP-Protokollstapels

2023-11-22 Kommentar 0  1300

Artikeleinführung：Teilen Sie Java-Entwicklungserfahrungen von Grund auf: Erstellen von Anwendungen für soziale Netzwerke Mit der rasanten Entwicklung des Internets und der Beliebtheit intelligenter Geräte sind Anwendungen für soziale Netzwerke zu einem unverzichtbaren Bestandteil des Lebens der Menschen geworden. Heute werde ich meine Erfahrungen mit Ihnen teilen, wie Sie mit Java eine Anwendung für soziale Netzwerke von Grund auf entwickeln und erstellen. 1. Anforderungen und Funktionen ermitteln Bevor wir mit der Entwicklung beginnen, müssen wir zunächst die Anforderungen und Funktionen der Social-Network-Anwendung klären. Zu den Anwendungen in sozialen Netzwerken gehören in der Regel die Benutzerregistrierung und -anmeldung, die Verwaltung persönlicher Informationen, der Aufbau und die Verwaltung von Freundschaftsbeziehungen sowie das Versenden von Nachrichten

2023-11-20 Kommentar 0  1032

Artikeleinführung：Bringen Sie Ihnen Schritt für Schritt bei, wie Sie mit PHP Ihre eigene Online-Finanzinformationsplattform entwickeln. Mit der Entwicklung des Internets und der boomenden Finanzbranche sind Online-Finanzinformationsplattformen zu einer äußerst gefragten Branche geworden. Wenn Sie ein gewisses Interesse am Programmieren haben und Ihre eigene Online-Finanzinformationsplattform entwickeln möchten, erfahren Sie in diesem Artikel ausführlich, wie Sie PHP für die Entwicklung verwenden. Bestimmen Sie die funktionalen Anforderungen Bevor Sie eine Website oder Anwendung entwickeln, müssen Sie zunächst Ihre funktionalen Anforderungen ermitteln. Für eine Finanzinformationsplattform benötigen Sie möglicherweise die folgenden Funktionen: Benutzerregistrierung

2023-10-27 Kommentar 0  950

Artikeleinführung：Workerman Development Pitfall Guide: Zusammenfassung der Erfahrungen bei der Lösung häufiger Probleme in Netzwerkanwendungen Einführung: Mit der rasanten Entwicklung des Internets ist die Entwicklung von Netzwerkanwendungen immer häufiger geworden. Als leistungsstarkes PHP-Open-Source-Netzwerkanwendungsframework wird Workerman immer häufiger eingesetzt. Während der Entwicklung mit Workerman können jedoch einige häufige Probleme auftreten. In diesem Artikel werden die Erfahrungen zusammengefasst, einige Methoden zur Lösung dieser Probleme vorgestellt und entsprechende Codebeispiele beigefügt. 1. Die Verbindung ist unterbrochen

2023-08-04 Kommentar 0  883

Artikeleinführung：Dies ist das erste Mal, dass ich ein neuronales Netzwerk erstelle, und ich habe beschlossen, es in Golang zu erstellen, einer Sprache, die normalerweise nicht für diesen Zweck verwendet wird, aber ich wollte von Grund auf ein gutes Verständnis davon bekommen, wie sie nur mit den Basisbibliotheken funktionieren. Das Ziel dieses Programms besteht darin, ein neuronales Netzwerk so zu trainieren, dass es zwei Zahlen (1-10) addieren kann. Zu diesem Zweck habe ich eine neuronale Netzwerkklasse namens Rawai (der beste Name, der mir einfällt) erstellt und ihr eine Eingabeebene (Array der Größe 2), eine verborgene Ebene (Array der Größe 2) und eine Ausgabeebene gegeben ( Array der Größe 1). Es gibt zwei 2D-Gewichtungsarrays, eines ist ih (versteckte Eingabe) [2,2] und das andere ist ho, [2,1]. Das Folgende ist, um ai zu starten:

2024-02-06 Kommentar 0  1142

Artikeleinführung：Workerman-Entwicklungserfahrung: Praktische Erfahrung beim Aufbau skalierbarer Netzwerkanwendungen im großen Maßstab. Einführung: Im heutigen digitalen Zeitalter steigt die Nachfrage nach Netzwerkanwendungen, was Entwickler dazu veranlasst, effizientere, skalierbarere und stabilere Netzwerkanwendungen zu entwickeln. Bei der Entwicklung von Webanwendungen ist die Wahl des richtigen Entwicklungsframeworks von entscheidender Bedeutung. Als leistungsstarkes, skalierbares TCP/UDP-Server-Framework auf Basis von PHP bietet Workerman Entwicklern leistungsstarke Funktionalität und Flexibilität. Mit Worke

2023-08-26 Kommentar 0  1024

Artikeleinführung：Workerman Development Pitfall Guide: Zusammenfassung und Erfahrungsaustausch bei der Lösung häufiger Probleme in Netzwerkanwendungen Einführung: Im Prozess der Entwicklung von Netzwerkanwendungen stoßen wir häufig auf einige schwierige Probleme. In diesem Artikel werden einige Erfahrungszusammenfassungen und ein Erfahrungsaustausch zur Lösung dieser Probleme auf der Grundlage tatsächlicher Erfahrungen bereitgestellt. Wir werden Workerman als Entwicklungsframework verwenden und relevante Codebeispiele bereitstellen. 1. EventLoop verstehen und optimieren Workerman ist ein Entwicklungsframework, das auf EventLoop basiert

2023-08-06 Kommentar 0  1312

Artikeleinführung：Workerman Development Pitfall Guide: Zusammenfassung der Erfahrungen bei der Lösung häufiger Probleme in Netzwerkanwendungen Bei der Entwicklung von Netzwerkanwendungen treten häufig verschiedene Probleme auf. Als leistungsstarkes PHP-Kommunikationsframework kann Workerman problemlos eine große Anzahl gleichzeitiger Verbindungen verarbeiten, es gibt jedoch auch einige häufige Probleme, die beachtet und gelöst werden müssen. Dieser Artikel führt Sie durch häufige Probleme und Lösungen während der Entwicklung von Workerman und fügt Codebeispiele bei. Ich hoffe, dass er Ihnen bei den Problemen helfen kann, auf die Sie bei der Entwicklung von Workerman stoßen. fragen

2023-08-05 Kommentar 0  1212

Artikeleinführung：Als Grundlage der Deep-Learning-Technologie haben neuronale Netze in vielen Anwendungsbereichen effektive Ergebnisse erzielt. In der Praxis kann die Netzwerkarchitektur die Lerneffizienz erheblich beeinflussen. Eine gute neuronale Netzwerkarchitektur kann Vorkenntnisse über das Problem einbeziehen, Netzwerktraining etablieren und die Recheneffizienz verbessern. Zu den klassischen Entwurfsmethoden für Netzwerkarchitekturen gehören derzeit der manuelle Entwurf, die Suche nach neuronalen Netzwerkarchitekturen (NAS) [1] und optimierungsbasierte Netzwerkentwurfsmethoden [2]. Künstlich entworfene Netzwerkarchitekturen wie ResNet usw.; die Suche nach der besten Netzwerkstruktur im Suchraum durch Suche oder Verstärkungslernen ist die Algorithmuserweiterung (Algorithmunrolling), die normalerweise verwendet wird einen expliziten Zweck haben

2024-04-15 Kommentar 0  800

Artikeleinführung：Der Mensch muss in verschiedenen Phasen seines Wachstumsprozesses viele Wissenspunkte beherrschen, um eine große Anzahl mathematischer Probleme zu lösen. Allerdings bedeutet das Verstehen der Wissenspunkte nicht, dass man sie wirklich versteht. Nur wenn man in der Lage ist, die Probleme zu lösen, kann man menschliche Weisheit widerspiegeln. In den letzten Jahren haben neuronale Netze große Erfolge in den Bereichen Computer Vision, Mustervergleich, Verarbeitung natürlicher Sprache, verstärkendes Lernen usw. erzielt. Allerdings ist die Fähigkeit neuronaler Netze zum Denken über diskrete Kombinationen weitaus geringer als die des Menschen. Können neuronale Netze also mathematische Probleme verstehen und lösen? Wenn ja, wie gut ist die Problemlösungsfähigkeit neuronaler Netze? In Bezug auf die Datenform kann ein mathematisches Problem als Sequenz betrachtet werden, und seine Lösung (Problemlösungsschritte oder Ausdrücke) wird häufig in Form einer Sequenz dargestellt. Dann kann das Lösen mathematischer Probleme als Übersetzungsproblem von der natürlichen Sprache in die mathematische Sprache betrachtet werden.

2023-04-09 Kommentar 0  1270

Artikeleinführung：Herausgeber | Allerdings sind quantenchemische Berechnungen der Grundzustandseigenschaften von Positronen-Molekül-Komplexen eine Herausforderung. Hier gehen Forscher von DeepMind und dem Imperial College London dieses Problem an, indem sie eine kürzlich entwickelte Wellenfunktion des Fermionic Neural Network (FermiNet) verwenden, die nicht auf einem Basissatz basiert. Es wurde festgestellt, dass FermiNet hochpräzise und in einigen Fällen hochmoderne Grundzustandsenergien in einer Reihe von Atomen und kleinen Molekülen mit einer Vielzahl qualitativer Positronenbindungseigenschaften erzeugt. Die Forscher berechneten die Bindungsenergie des anspruchsvollen unpolaren Benzolmoleküls und stellten fest, dass sie in hoher Übereinstimmung mit den experimentellen Werten war.

2024-07-16 Kommentar 0  565

Artikeleinführung：Herausgeber |. XSNature veröffentlichte im November 2023 zwei wichtige Forschungsergebnisse: die Proteinsynthesetechnologie Chroma und die Kristallmaterialdesignmethode GNoME. In beiden Studien wurden graphische neuronale Netze als Werkzeug zur Verarbeitung wissenschaftlicher Daten eingesetzt. Tatsächlich waren graphische neuronale Netze, insbesondere geometrische graphische neuronale Netze, schon immer ein wichtiges Werkzeug für die wissenschaftliche Intelligenzforschung (KI für die Wissenschaft). Dies liegt daran, dass physikalische Systeme wie Partikel, Moleküle, Proteine ​​und Kristalle im wissenschaftlichen Bereich in einer speziellen Datenstruktur – geometrischen Graphen – modelliert werden können. Im Gegensatz zu allgemeinen topologischen Diagrammen fügen geometrische Diagramme zur besseren Beschreibung des physikalischen Systems unverzichtbare räumliche Informationen hinzu und müssen die physikalische Symmetrie von Translation, Rotation und Spiegelung erfüllen. Wohingegen

2024-03-07 Kommentar 0  895

Artikeleinführung：Laut Nachrichten dieser Website vom 18. Juli ist Thors offizielles neues Gaming-Notebook Thor Hunting Blade 162024 jetzt im Angebot. Es verfügt über die Konfigurationskombination „i7-14650HX+RTX4070“, integrierte 16 GB RAM+1 TBSD-Speicherkombination, der offizielle Preis beträgt 8.499 Yuan und die erste Veröffentlichung kostet 7.999 Yuan. Diese Website gliedert die Highlights dieses Computers wie folgt: Der Gaming-Laptop Thor Hunting Blade 162024 ist mit einem Intel Core i7-14650HX-Prozessor, 16 Kernen und 24 Threads sowie einem einzelnen P-Kern mit einer maximalen Turbofrequenz von 5,2 GHz ausgestattet; von einer Nvidia GeForce RTX4070-Grafikkarte, 8 GB Videospeicher und GPU AI Computing Li 321TPOS, voller Stromverbrauch 140 W. Die neue Konfiguration des Hunter Blade 162024 verwendet eine Speicherkombination von 16 GB + 1 TB.

2024-07-19 Kommentar 0  316

Artikeleinführung：Im Jahr 2005 brachte die Veröffentlichung des bahnbrechenden Werks „TheGraphNeuralNetworkModel“ graphische neuronale Netze für jedermann. Zuvor bestand die Art und Weise, wie Wissenschaftler Diagrammdaten verarbeiteten, darin, das Diagramm während der Datenvorverarbeitungsphase in eine Reihe von „Vektordarstellungen“ umzuwandeln. Das Aufkommen von CNN hat die Nachteile dieses Informationsverlusts völlig verändert. In den letzten 20 Jahren haben sich Generationen von Modellen weiterentwickelt und den Fortschritt im ML-Bereich gefördert. Heute gab Google offiziell die Veröffentlichung von TensorFlowGNN1.0 (TF-GNN) bekannt – einer produktionserprobten Bibliothek für den Aufbau von GNNs im großen Maßstab. Es unterstützt sowohl die Modellierung und das Training in TensorFlow als auch die Extraktion von Eingabediagrammen aus großen Datenspeichern. TF-GNN ist

2024-02-07 Kommentar 0  543

Artikeleinführung：Die Entwicklung von KI mit Python war für mich ziemlich schwierig, da ich Python noch nie zuvor verwendet habe. Aber ich kenne C und Mathematik, warum kann ich es also nicht in C entwickeln? So begann meine Geschichte. Ich habe beschlossen, es zu entwickeln. Ich habe mir zum ersten Mal Tsoding Dailys ml in C pla angesehen

2024-10-05 Kommentar 0  301

Artikeleinführung：So verwenden Sie C# zum Schreiben von neuronalen Netzwerkalgorithmen. Einführung: Ein neuronales Netzwerk ist ein Algorithmus, der das Nervensystem des menschlichen Gehirns nachahmt und zur Simulation und Lösung komplexer Probleme verwendet wird. C# ist eine leistungsstarke Programmiersprache mit umfangreichen Klassenbibliotheken und Tools und eignet sich daher ideal zum Schreiben von Algorithmen für neuronale Netze. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit C# Algorithmen für neuronale Netzwerke schreiben, und es werden konkrete Codebeispiele aufgeführt. 1. Verstehen Sie die Grundprinzipien neuronaler Netze. Bevor Sie mit dem Schreiben eines neuronalen Netzes beginnen, müssen Sie zunächst die Grundprinzipien neuronaler Netze verstehen. Ein neuronales Netzwerk besteht aus mehreren Neuronen, jedem Neuron

2023-09-19 Kommentar 0  1438

Artikeleinführung：Mit der rasanten Entwicklung des Internets ist Webcasting nach und nach zu einer wichtigen Möglichkeit für die Unterhaltung und Kommunikation der Menschen geworden. Es sind auch Online-Live-Streaming-Communitys entstanden, die den Nutzern mehr Möglichkeiten zur Interaktion und Teilnahme bieten. Wenn Sie auch daran interessiert sind, eine Webcast-Community aufzubauen, ist die PHP-Sprache eine sehr geeignete Wahl. Dieser Artikel beginnt bei Null und zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie mit PHP eine Webcast-Community entwickeln. Schritt 1: Entwicklungsumgebung einrichten Bevor wir mit der Entwicklung beginnen, müssen wir eine geeignete Entwicklungsumgebung installieren und konfigurieren. Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie einen PHP-Interpreter installiert haben. du kannst

2023-10-28 Kommentar 0  1510

Artikeleinführung：Anwendung neuronaler Netze in der Paketverwaltung Neuronale Netze können auf viele Aspekte der Paketverwaltung angewendet werden: Abhängigkeitsauflösung: Neuronale Netze können Code analysieren, Abhängigkeiten identifizieren und analysieren und automatisch Abhängigkeitsdiagramme erstellen. Paketempfehlung: Basierend auf den Codierungsmustern und dem Installationsverlauf eines Entwicklers kann ein neuronales Netzwerk geeignete Pakete empfehlen. Auswahl der Paketversion: Neuronale Netze können dabei helfen, die beste Paketversion basierend auf der Verfügbarkeit, Kompatibilität und Sicherheitsproblemen des Pakets auszuwählen. Erkennung von Paketkonflikten: Neuronale Netze können Konflikte zwischen Paketen erkennen und lösen, um die Softwarestabilität sicherzustellen. Vorteile des Paketmanagers für neuronale Netze Im Vergleich zu herkömmlichen Paketmanagern bieten Paketmanager für neuronale Netze die folgenden Vorteile: Automatisierung: Neuronale Netze können Aufgaben wie Abhängigkeitsauflösung, Paketempfehlung und Versionsauswahl automatisieren und dadurch verbessern

2024-04-01 Kommentar 0  422

Artikeleinführung：Kürzlich veröffentlichte eine Unterzeitschrift von Nature die Ergebnisse einer Studie, die herausfinden könnte, wo neuronale Netze schief gehen. Das Forschungsteam stellt eine Visualisierungsmethode bereit, die mithilfe der Topologie die Beziehung zwischen den Inferenzergebnissen neuronaler Netze und ihrer Klassifizierung beschreibt. Dieses Ergebnis kann Forschern dabei helfen, auf die spezifischen Umstände der Verwirrung beim Denken in neuronalen Netzen zu schließen und Systeme der künstlichen Intelligenz transparenter zu machen. Forscher decken Fehlerstellen beim Denken neuronaler Netze auf. Spitzen neuronaler Netze offenbaren Denkfehler: Untersuchungen haben Datendiagrammspitzen beim Denken neuronaler Netze gefunden, die mit unscharfen Urteilen und Fehlern verbunden sind. Die Beobachtung von Spitzen kann dabei helfen, Fehlerquellen in KI-Systemen zu identifizieren. Mangelnde Transparenz bei Denkprozessen neuronaler Netze: Neuronale Netze können Probleme gut lösen, ihre Denkprozesse sind jedoch undurchsichtig, was Bedenken hinsichtlich der Zuverlässigkeit aufkommen lässt. neu

2024-07-15 Kommentar 0  927