Cours Intermédiaire  11344

Introduction au cours："Tutoriel vidéo d'auto-apprentissage sur l'équilibrage de charge Linux du réseau informatique" implémente principalement l'équilibrage de charge Linux en effectuant des opérations de script sur le Web, lvs et Linux sous nagin.

Cours Avancé  17649

Introduction au cours："Tutoriel vidéo Shang Xuetang MySQL" vous présente le processus depuis l'installation jusqu'à l'utilisation de la base de données MySQL, et présente en détail les opérations spécifiques de chaque lien.

Cours Avancé  11359

Introduction au cours：« Tutoriel vidéo d'affichage d'exemples front-end de Brothers Band » présente des exemples de technologies HTML5 et CSS3 à tout le monde, afin que chacun puisse devenir plus compétent dans l'utilisation de HTML5 et CSS3.

Introduction au cours：Avec le développement de la technologie de l’intelligence artificielle, les réseaux de neurones et les réseaux de neurones profonds attirent de plus en plus d’attention. Ils sont utilisés dans des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la traduction automatique. Si vous souhaitez apprendre à utiliser PHP pour le développement de réseaux neuronaux et de réseaux neuronaux approfondis, cet article vous présentera quelques connaissances de base. Introduction aux réseaux de neurones et aux réseaux de neurones profonds Un réseau de neurones est un modèle graphique composé de nœuds et de bords. Chaque nœud représente un neurone et chaque bord représente une connexion entre neurones. Les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour la classification, la régression et le clustering

2023-05-21 commentaire 0  876

Introduction au cours：Méthode de configuration pour utiliser PyCharm pour le développement de réseaux neuronaux sur les systèmes Linux Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage profond, les réseaux neuronaux sont devenus un domaine de recherche populaire. En tant que puissant environnement de développement intégré Python, PyCharm peut fournir des outils et des fonctions pratiques et efficaces pour le développement de réseaux neuronaux. Cet article présentera la méthode de configuration d'utilisation de PyCharm pour le développement de réseaux neuronaux sur un système Linux et fournira des exemples de code. Étape 1 : Installez PyCharm. Tout d'abord, nous avons besoin

2023-07-04 commentaire 0  1642

Introduction au cours：Partager l'expérience de développement Java à partir de zéro : créer des applications de réseaux sociaux Avec le développement rapide d'Internet et la popularité des appareils intelligents, les applications de réseaux sociaux sont devenues un élément indispensable de la vie des gens. Aujourd'hui, je vais partager avec vous mon expérience sur la façon de développer et de créer une application de réseau social en utilisant Java à partir de zéro. 1. Déterminer les exigences et les fonctions Avant de commencer le développement, nous devons d'abord clarifier les exigences et les fonctions de l'application de réseau social. Les applications de réseaux sociaux incluent généralement l'enregistrement et la connexion des utilisateurs, la gestion des informations personnelles, l'établissement et la gestion de relations amicales, la messagerie.

2023-11-20 commentaire 0  1023

Introduction au cours：Bonjour à tous. Aujourd'hui, j'aimerais partager avec vous un projet open source très sympa. J'ai développé un framework d'apprentissage profond en utilisant Numpy. La syntaxe est fondamentalement la même que celle de Pytorch. Aujourd'hui, nous prenons comme exemple un simple réseau neuronal convolutif pour analyser le code source des étapes principales impliquées dans le processus de formation du réseau neuronal, telles que la propagation vers l'avant, la propagation arrière et l'optimisation des paramètres. Les ensembles de données et les codes utilisés ont été regroupés et il existe des moyens de les obtenir à la fin de l'article. 1. Préparation : préparez d'abord les données et le code. 1.1 Construire le réseau Tout d'abord, téléchargez le code source du framework sur : https://github.com/duma-repo/PyDyNetgit clone https://github.com/duma-re

2023-04-12 commentaire 0  920