Kurs Grundschule  8630

Kurseinführung：在现在这个互联网时代，很多人都想进军IT行业，然后就开始疯狂学习什么C/C++，python,Java等语言，学了一大堆语言，可到了实际项目还是什么都不会。我想很多小白都认为学习越多的语言越好，其实不然。直到后来，我从一些大佬那里得到启发，对于小白来讲比起语言本身计算机网络知识才是最重要的。

Kurs Grundschule  2810

Kurseinführung：如有问题加微信：Le-studyg；在课程中，我们将首先介绍MySQL 8的新特性，包括性能优化、安全增强、新数据类型等，帮助学生快速熟悉MySQL 8的最新功能。接着，我们将深入解析MySQL的网络通信机制，包括协议、连接管理、数据传输等，让学生了解MySQL如何与客户端进行通信。 此外，课程还将介绍如何优化MySQL的网络通信性能，包括连接池、网络压缩、SSL加密等高级技术。学生将通过实践项目，亲手配置和优化MySQL的网络通信，提高数据库的性能和安全性。 通过本课程的学习，学生将能够深入理解MySQL 8的新特性和网络通信机制，掌握如何在实际应用中实现高效、稳定的数据库通信。同时，学生还将培养起分析和解决问题的能力，提高数据库管理和网络通信的技能。 无论是对MySQL 8感兴趣的初学者，还是希望深入了解数据库网络通信的开发者，本课程都将为你提供宝贵的经验和启示。让我们一起探索MySQL 8与网络通信的奥秘，开启数据库管理之旅！

Kurs Grundschule  23388

Kurseinführung：Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统，是一个基于POSIX和UNIX的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。

Kurs Dazwischenliegend  31863

Kurseinführung：《Python Scrapy 网络爬虫实战视频教程》让我们带你揭开爬虫的神秘面纱,掌握爬虫的基本原理,深入理解scrapy框架,使用scrapy进行项目实战,解决在数据抓取过程中遇到的常见问题。

Kurs Dazwischenliegend  3425

Kurseinführung：防火墙是指用于控制计算机网络访问权限的系统。防火墙可以将风险区域与安全访问区域隔离,可以防止外部不可预测或非授权访问侵入内部网络。学习Linux下的防火墙不仅是为了这些， 最主要是在学习阶段，通过对防火墙的运用可以更好的掌握网络通信原理， 熟悉Linux的操作， 掌握网络服务和网络协议，对学习Linux运维或是网络安全都是很有帮助的。Linux下防火墙很多，包括iptables, firewalld, selinux,tcp_warppers等，这门课将这些防火墙相关技术统一进行了汇总。

Kurseinführung：Quanten-Neuronale Netzwerke sind ein neues Feld, das klassisches neuronales Computing mit Quantencomputing kombiniert. Es basiert auf der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns, das Informationen über miteinander verbundene „Neuronen“ verarbeitet. Im Gegensatz zu herkömmlichen neuronalen Netzen sind quanten-neuronale Netze in der Regel hybride Systeme, die klassische Vorverarbeitungsnetze, Quantennetze und klassische Nachverarbeitungsalgorithmen umfassen. Diese Kombination kann die Vorteile des Quantencomputings, wie etwa paralleles Computing und Quantenzustandsüberlagerung, voll ausnutzen und dadurch die Recheneffizienz und -leistung verbessern. Durch die Kombination von klassischem und Quantencomputing verfügen Quanten-Neuronale Netze über ein großes Potenzial zur Lösung komplexer Probleme und zur Optimierung von Aufgaben. Das Konzept eines neuronalen Quantennetzwerks besteht darin, durch klassische Vorverarbeitungsschichten zu lernen, wie man Quantenschaltkreise anregt, um das richtige Qubit-Verhalten zu erzeugen. Normalerweise führt diese Anregung dazu, dass sich der Quantenzustand ändert

2024-01-24 Kommentar 0  1000

Kurseinführung：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  838

Kurseinführung：Das neuronale Netzwerk mit radialer Basisfunktion (RBF-Neuronales Netzwerk) und das BP-Neuronale Netzwerk sind zwei gängige neuronale Netzwerkmodelle, die sich in ihren Arbeitsmethoden und Anwendungsbereichen unterscheiden. Das neuronale RBF-Netzwerk verwendet hauptsächlich radiale Basisfunktionen für die Datenzuordnung und -klassifizierung und eignet sich für nichtlineare Probleme. Das neuronale BP-Netzwerk wird durch den Backpropagation-Algorithmus trainiert und gelernt und eignet sich für Regressions- und Klassifizierungsprobleme. Beide Netzwerkmodelle haben ihre eigenen Vorteile, und das geeignete Modell kann entsprechend den Anforderungen spezifischer Probleme ausgewählt werden. 1. Verschiedene Neuronenstrukturen Im neuronalen BP-Netzwerk besteht die Neuronenstruktur normalerweise aus einer Eingabeschicht, einer verborgenen Schicht und einer Ausgabeschicht. Die Eingabeschicht ist für den Empfang der Originaldaten verantwortlich, die verborgene Schicht wird zur Merkmalsextraktion verwendet und die Ausgabeschicht verwendet die extrahierten Merkmale zur Klassifizierung oder Regressionsvorhersage. jedes Neuron

2024-01-22 Kommentar 0  894

Kurseinführung：Letzte Woche habe ich einen Artikel darüber gepostet, wie man einfache neuronale Netze aufbaut, insbesondere mehrschichtige Perzeptrone. In diesem Artikel werden wir uns eingehender mit den Besonderheiten neuronaler Netze befassen, um zu diskutieren, wie wir die Leistung eines neuronalen Netzes um t maximieren können

2024-10-13 Kommentar 0  899

Kurseinführung：Einheiten, auch Knoten oder Neuronen genannt, sind der Kern neuronaler Netze. Jede Einheit empfängt eine oder mehrere Eingaben, multipliziert jede Eingabe mit einer Gewichtung und addiert dann die gewichteten Eingaben zum Bias-Wert. Anschließend wird dieser Wert in die Aktivierungsfunktion eingespeist. In einem neuronalen Netzwerk kann die Ausgabe einer Einheit an andere Neuronen gesendet werden. Das mehrschichtige Perzeptron, auch bekannt als Feedforward-Neuronales Netzwerk, ist derzeit das am weitesten verbreitete und einfachste künstliche neuronale Netzwerkmodell. Es besteht aus mehreren miteinander verbundenen Schichten, wobei jede Schicht Eingabemerkmale mit Zielwerten verbindet. Diese Netzwerkstruktur wird als „Feedforward“ bezeichnet, da die eingegebenen Merkmalswerte „vorwärts“ durch das Netzwerk geleitet werden und jede Schicht die Merkmalswerte transformiert, bis die endgültige Ausgabe mit der Zielausgabe übereinstimmt. Bei vorwärtsgerichteten neuronalen Netzen gibt es drei Typen

2024-01-23 Kommentar 0  900