Kurs Grundschule  8699

Kurseinführung：Im heutigen Internet-Zeitalter wollen viele Menschen in die IT-Branche einsteigen und beginnen dann verrückt, C/C++, Python, Java und andere Sprachen zu lernen. Sie haben viele Sprachen gelernt, aber wenn es um tatsächliche Projekte geht, tun sie es immer noch weiß nichts. Ich denke, viele Anfänger denken, je mehr Sprachen sie lernen, desto besser, aber das ist nicht der Fall. Bis später habe ich mich von einigen großen Leuten inspirieren lassen. Für Anfänger sind Kenntnisse über Computernetzwerke wichtiger als die Sprache selbst.

Kurs Grundschule  2896

Kurseinführung：Wenn Sie Fragen haben, senden Sie uns bitte eine Nachricht über WeChat: Während des Kurses werden wir zunächst die neuen Funktionen von MySQL 8 vorstellen, einschließlich Leistungsoptimierung, Sicherheitsverbesserungen, neue Datentypen usw., um den Studenten zu helfen Machen Sie sich schnell mit den neuesten Funktionen von MySQL 8 vertraut. Als Nächstes werden wir den Netzwerkkommunikationsmechanismus von MySQL, einschließlich Protokollen, Verbindungsverwaltung, Datenübertragung usw., eingehend analysieren, damit die Schüler verstehen können, wie MySQL mit dem Client kommuniziert. Darüber hinaus wird in dem Kurs auch erläutert, wie die Netzwerkkommunikationsleistung von MySQL optimiert werden kann, einschließlich fortschrittlicher Technologien wie Verbindungspooling, Netzwerkkomprimierung und SSL-Verschlüsselung. Durch praktische Projekte werden die Studierenden die MySQL-Netzwerkkommunikation persönlich konfigurieren und optimieren, um die Datenbankleistung und -sicherheit zu verbessern. Durch das Studium dieses Kurses werden die Studierenden in der Lage sein, die neuen Funktionen und Netzwerkkommunikationsmechanismen von MySQL 8 tiefgreifend zu verstehen und zu beherrschen, wie sie in praktischen Anwendungen eine effiziente und stabile Datenbankkommunikation erreichen können. Gleichzeitig entwickeln die Studierenden analytische Fähigkeiten und Problemlösungsfähigkeiten und verbessern ihre Fähigkeiten im Datenbankmanagement und in der Netzwerkkommunikation. Ganz gleich, ob Sie ein Einsteiger sind, der sich für MySQL 8 interessiert, oder ein Entwickler, der sich ein tiefgreifendes Verständnis der Datenbank-Netzwerkkommunikation aneignen möchte, dieser Kurs wird Ihnen wertvolle Erfahrungen und Inspiration liefern. Lassen Sie uns gemeinsam die Geheimnisse von MySQL 8 und der Netzwerkkommunikation erkunden und die Reise der Datenbankverwaltung beginnen!

Kurs Grundschule  23438

Kurseinführung：Linux ist eine Reihe von Unix-ähnlichen Betriebssystemen, die frei verwendet und verbreitet werden können. Es ist ein Multi-User-, Multi-Task-, Multi-Threading- und Multi-CPU-Betriebssystem, das auf POSIX und UNIX basiert.

Kurs Dazwischenliegend  31915

Kurseinführung：„Python Scrapy Web Crawler Practical Video Tutorial“ ermöglicht es uns, Sie dabei zu unterstützen, das Geheimnis von Crawlern aufzudecken, die Grundprinzipien von Crawlern zu beherrschen, das Scrapy-Framework tiefgreifend zu verstehen, Scrapy zur Durchführung praktischer Projekte zu verwenden und häufig auftretende Probleme in den Daten zu lösen Crawling-Prozess.

Kurs Dazwischenliegend  3470

Kurseinführung：Eine Firewall ist ein System zur Kontrolle des Zugriffs auf ein Computernetzwerk. Firewalls können Risikobereiche von sicheren Zugangsbereichen isolieren und verhindern, dass unvorhersehbare oder unbefugte externe Zugriffe in das interne Netzwerk eindringen. Das Erlernen von Firewalls unter Linux ist nicht nur aus diesen Gründen wichtig. Das Wichtigste ist, dass Sie während der Lernphase durch den Einsatz von Firewalls die Prinzipien der Netzwerkkommunikation besser beherrschen, sich mit der Funktionsweise von Linux vertraut machen und Netzwerkdienste beherrschen Es ist auch wichtig, die Bedienung und Wartung von Linux oder die Cybersicherheit zu erlernen. Unter Linux gibt es viele Firewalls, darunter iptables, firewalld, selinux, tcp_warppers usw. In diesem Kurs werden diese Firewall-bezogenen Technologien zusammengefasst.

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  1022

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  852

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  907

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  926

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  914