記事の紹介：PS レイヤーとカット

2016-09-03 コメント 0  2223

記事の紹介：nginx4層とは4層ではなくトランスポート層のtcp/udpを指します。ここでの層は、OSI 7 層ネットワーク モデルであり、物理層、データリンク層、ネットワーク層、トランスポート層、セッション層、プレゼンテーション層、アプリケーション層です。

2019-11-02 コメント 0  6180

記事の紹介：PS のレイヤーは、テキストやグラフィックなどの要素を含むフィルムに似ており、ページの最終的な効果を形成するために 1 つずつ積み重ねられます。レイヤーの透明な領域を通して、下のレイヤーが見えます。

2019-05-24 コメント 0  49483

記事の紹介：TCP/IP プロトコルには 4 つの層、すなわち、1. アプリケーション プロセスにサービスを提供するアプリケーション層、2. トランスポート層、3. ネットワーク接続を確立および終了できるネットワーク層、4. ネットワーク インターフェイス層が含まれています。伝送層 データの物理媒体。

2020-06-29 コメント 0  58250

記事の紹介：ネットワーク プロトコルは、次の 7 つの層に分かれています: 1. アプリケーション層、2. 主な機能はデータ形式と暗号化を定義することであるプレゼンテーション層、3. セッション層、4. トランスポート層、5. ネットワーク層、6. データリンク層、単一リンク上でデータを送信する方法を定義します。 7. 物理層、すべての詳細を定義するために複数の仕様が一般的に使用されます。

2021-05-24 コメント 0  22650

記事の紹介：:この記事では主に4層バランシングを実装するためのnginxについて紹介します。PHPチュートリアルに興味のある学生は参考にしてください。

2016-07-30 コメント 0  1136

記事の紹介：線形層は深層学習で最も一般的に使用される層の 1 つであり、ニューラル ネットワークで重要な役割を果たします。画像分類、物体検出、音声認識などのタスクで広く使用されています。この記事では、多次元テンソルにおける線形層の役割に焦点を当てます。まず、線形層の基本原理を確認しましょう。入力テンソル x の場合、線形層の計算式は次のとおりです。 y=Wx+b ここで、W と b はそれぞれ線形層のパラメーターです。W の形状は (n_out, n_in)、およびb は (n_out,) です。 n_in は入力テンソルのサイズを表し、n_out は出力テンソルのサイズを表します。入力テンソルが 1 次元テンソル x∈R^n_in であり、出力テンソルも 1 次元テンソル y∈R^n_out であると仮定します。線形層では、入力

2024-01-22 コメント 0  1014

記事の紹介：ノードのアーキテクチャは 3 つの層に分かれています: 1. 表示の処理を担当する表示層、2. 表示層からのデータの処理、または処理して表示層に返すためにサーバーからデータを取得するビジネス ロジック層。 3. データ アクセス層。データベースからデータを呼び出す役割を果たします。

2022-02-28 コメント 0  2853

記事の紹介：tcp/ip 参照モデルは 4 つの層、つまり 1. データ リンク層、物理メディア上のデータ送信を処理するネットワーク カード インターフェイスのネットワーク ドライバーを実装する層、2. ネットワーク層、ルーティングを実装する層に分かれています。転送、 3. 2 つのホスト上のアプリケーションにエンドツーエンド通信を提供するトランスポート層、 4. アプリケーション ロジックの処理を担当するアプリケーション層。

2020-11-25 コメント 0  117050

記事の紹介：TCP/IP プロトコル アーキテクチャの 4 つの層は次のとおりです: 1. データ リンク層; 物理メディア上のデータの送信を処理するネットワーク カード インターフェイスを実装するネットワーク ドライバー。 2. ネットワーク層; データ パケットのルーティングと転送を実装します。 3. トランスポート層。2 つのホスト上のアプリケーションにエンドツーエンド通信を提供します。 4. アプリケーション層; アプリケーションのロジックの処理を担当します。

2020-12-16 コメント 0  75881

記事の紹介：フロントエンドページは「構造層」「プレゼンテーション層」「行動層」の3つの層で構成されています。構造層は、HTML によって作成され、ドキュメントの構造を構築するために使用されるページのスケルトンであり、プレゼンテーション層は、CSS によって作成され、ドキュメントのプレゼンテーション効果を設定するために使用されるページのスタイルです。 JavaScript によって作成されたページの動作であり、ドキュメントの動作を実装するために使用されます。

2021-10-28 コメント 0  8963

記事の紹介：10 月 19 日のこのサイトのニュースによると、Samsung は世界最大の NAND フラッシュ メモリ サプライヤーであり、V-NAND (Samsung では 3D NAND と呼んでいます) の開発に野心的な計画を持っており、今週 Samsung はいくつかの関連情報を共有しました。同社は、300層を超える第9世代V-NANDフラッシュメモリの生産が順調に進んでいることを確認し、業界で最上位の3D NANDになると述べた。 「第9世代V-NANDは二層構造をベースにしており、その層数は業界最高レベルに達しており、来年初めに量産が開始される予定だ」とサムスン電子のイ・ジョンベ社長は述べた。と記憶部門の責任者はブログ投稿に書いた。このサイトは、8月にサムスンが300層以上の第9世代V-NANDを開発しているというニュースがあったことに注目した。

2023-10-19 コメント 0  1365

記事の紹介：モノのインターネットは、ネットワーク層、アプリケーション層、知覚層の 3 つの層に分かれており、ネットワーク層は人間の神経中枢や脳に相当し、知覚層で得られた情報の伝達と処理を担当します。アプリケーション層はモノのインターネットとユーザーの間のインターフェースです 知覚層 さまざまなセンサーとセンサーゲートウェイで構成されます。

2021-03-18 コメント 0  75855

記事の紹介：フェデレーテッド ラーニングでは、データ プライバシーを保護しながら、複数の当事者を使用してモデルをトレーニングします。ただし、サーバーは参加者がローカルで実行するトレーニング プロセスを監視できないため、参加者がローカル トレーニング モデルを改ざんする可能性があり、バックドア攻撃など、フェデレーテッド ラーニング モデル全体に​​セキュリティ リスクが生じる可能性があります。この記事では、防御的に保護されたトレーニング フレームワークの下でフェデレーション ラーニングに対してバックドア攻撃を開始する方法に焦点を当てます。この論文では、バックドア攻撃の埋め込みがいくつかのニューラル ネットワーク層とより密接に関連していることを発見し、これらの層をバックドア攻撃の重要な層と呼んでいます。フェデレーション ラーニングでは、トレーニングに参加するクライアントはさまざまなデバイスに分散されており、それぞれが独自のモデルをトレーニングし、更新されたモデル パラメーターをサーバーにアップロードして集約します。トレーニングに参加するクライアントは信頼できないため、一定のリスクが伴いますので、

2024-04-07 コメント 0  1142

記事の紹介：すべてのレイヤーの一番下にある背景レイヤーには、「Background」という名前を付ける必要があります。テキストレイヤー。テキストツールで作成されます。他のレイヤーの後ろに付けられたマスクレイヤー。エフェクト レイヤー。現在のレイヤーにレイヤー エフェクトを追加するときに作成される特別なレイヤーです。調整レイヤーは、画像の色や明暗を調整するために作成された画像です。通常のレイヤー、特別なマーキングのないレイヤー。

2020-08-18 コメント 0  26851

記事の紹介：モノのインターネットは主に 4 つの層に分かれています: 1. モノのインターネットのための情報の収集と取得を担当する認識および識別層 2. センシング情報を上位層に送信し、コマンドを送信することを担当するネットワーク構築層3. プラットフォーム管理サービス層、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、その他のテクノロジーを通じて認識層によって収集された情報を効果的に統合して活用する責任を負います; 4. 包括的なアプリケーション層。

2022-02-22 コメント 0  74568

記事の紹介：モノのインターネットのアーキテクチャには 3 つの層があります: 1. モノのインターネットがオブジェクトを識別して情報を収集するために依存する知覚層; 2. 送信された情報の融合およびその他の処理を実装するネットワーク層; 3. アプリケーションユーザーとのインターフェイスは、さまざまな業界のさまざまなユーザーやアプリケーションに対応する管理プラットフォームとオペレーティング プラットフォームを提供できます。

2022-01-21 コメント 0  106191

記事の紹介：BERT は、ネットワーク構造として Transformer を使用する、事前トレーニングされた言語モデルです。 Transformer はリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) と比較して並列計算が可能で、シーケンス データを効率的に処理できます。 BERT モデルでは、入力シーケンスを処理するために多層の Transformer が使用されます。これらの Transformer レイヤーは、セルフ アテンション メカニズムを利用して、入力シーケンスのグローバル相関をモデル化します。したがって、BERT モデルはコンテキスト情報をよりよく理解できるため、言語タスクのパフォーマンスが向上します。 BERT モデルは、事前トレーニングと微調整という 2 つの主要な段階で構成されます。事前トレーニング段階では、教師なし学習用の大規模コーパスを使用して、テキストの文脈情報を学習し、言語モデルのパラメーターを取得します。

2024-01-22 コメント 0  669

記事の紹介：Java テクノロジー スタックの分析: さまざまなレイヤーの謎を明らかにするには、特定のコード サンプルが必要です 近年、Java テクノロジーはソフトウェア開発の分野でますます広く使用されるようになりました。 Java は、クロスプラットフォームのオブジェクト指向プログラミング言語として、その強力な機能と豊富なクラス ライブラリにより、多くの開発者の最初の選択肢となっています。ただし、Java テクノロジー スタックを深く理解し、習得するのは簡単ではありません。この記事では、基礎となる JVM から上位レベルのフレームワークに至る Java テクノロジー スタックの各レベルを分析し、その背後にある秘密を明らかにします。まずはJavaについて学びましょう

2024-01-10 コメント 0  879

記事の紹介：6月30日の報道によると、韓国メディアTheElecは、サムスンのストレージ事業幹部らが最近、電子学会の2023年夏期会議に参加し、サムスンのV-NAND技術の最新開発を参加者に公開したと報じた。サムスン幹部によると、2030年までにV-NAND技術を1,000層以上積層する計画だという。 Samsung は 2013 年に初めて 24 層 V-NAND テクノロジーを発表して以来、10 年間の開発を経て、このテクノロジーを 200 層以上に拡張することに成功しました。これにより、サムスンは韓国におけるテクノロジーとエコシステムの構築における重要な功績となり、NAND テクノロジーの歴史を継続していきます。サムスン幹部は、V-NAND技術の競争は1,000層を超えて続くだろうと述べ、達成の進展に言及した。

2023-07-02 コメント 0  1223