コース 初級  20606

コース紹介：ページがどれほど複雑であっても、ページには特定の構造レベルがあります。HTML5 は、この構造レベルと Web ページの要素を記述するための強力なツールです。私に従って、それを征服してください。

コース 初級  3149

コース紹介：操作やメンテナンスは疲れません、少し疲れるだけです。 Linux 運用保守 Web サイトのアーキテクチャ、運用保守エンジニアとして生き残る方法の学習、企業 Web サイト、サーバー展開、ネットワーク全体の監視、その他の知識ポイントはすべてここにあります。このコースは Bilibili から転載しています: https://www.bilibili。 com/ビデオ/BV16c411T7z4

コース 中級  11003

コース紹介：「独習 IT ネットワーク Linux ロード バランシング ビデオ チュートリアル」では、主に nagin の下で Web、lvs、Linux 上でスクリプト操作を実行することで Linux ロード バランシングを実装します。

コース 上級  17074

コース紹介：「Shangxuetang MySQL ビデオチュートリアル」では、MySQL データベースのインストールから使用までのプロセスを紹介し、各リンクの具体的な操作を詳しく紹介します。

コース紹介：ネットワーク トポロジは、コンピュータ、サーバー、ルーター、スイッチ、その他の機器など、コンピュータ ネットワーク内のさまざまなノード間の物理的または論理的な接続を指します。ネットワーク内のさまざまなノード間のレイアウトと相互接続、およびネットワーク内のデータ フローについて説明します。一般的なネットワークトポロジには、「スタートポロジ」、「バストポロジ」、「リングトポロジ」、「ツリートポロジ」、「メッシュトポロジ」などがあります。

2024-01-05 コメント 0  1623

コース紹介：スター ネットワーク トポロジは、ネットワークを接続するためのシンプルで信頼性の高い方法です。小規模なネットワーク環境、特に集中管理と制御が必要なシナリオに適しています。ただし、大規模なネットワーク環境では、スケーラビリティとフォールト トレランスが優れているため、ツリー構造やメッシュ構造などの他のタイプのトポロジの方が適している場合があります。

2023-10-11 コメント 0  1285

コース紹介：イーサネットのトポロジは「バス型」です。イーサネットで使用されるトポロジは基本的にバス型です。バス型トポロジでは、公衆伝送媒体として 1 本のケーブル トランクが使用され、ネットワーク内のすべてのコンピュータは、対応するハードウェア インターフェイスを介して相互に直接接続されます。共有バス; バス トポロジでは、データが最終的に送信されるときに競合が発生しないようにする必要があります。イーサネットのトポロジーとは何ですか? Ethernetのトポロジーは「バス型」です。イーサネットで使用されるトポロジは基本的にバス タイプです。バス トポロジでは、公衆伝送媒体として単一のケーブル トランクが使用され、ネットワーク内のすべてのコンピュータは、対応するハードウェア インターフェイスとケーブルを介して共有バスに直接接続されます。バス トポロジでは、次のことが必要です。データが最終的に送信されるときに競合がないことを確認します。イーサネットは、現実世界で最も一般的なタイプのコンピュータ ネットワークです。イーサネットには 2 つのタイプがあります。

2023-05-12 コメント 0  2185

コース紹介：Vue 統計グラフのツリー構造とトポロジ図の最適化 Web 開発において、統計グラフは非常に一般的な機能の 1 つです。人気の JavaScript フレームワークとして、Vue はさまざまな複雑なグラフを実装するための豊富なツールとコンポーネントも提供します。この記事では、ツリー構造とトポロジ チャートという 2 つの一般的な統計チャート構造に焦点を当て、Vue を使用して最適化する方法を紹介します。ツリー構造 ツリー構造は、データを階層関係に編成する方法です。統計グラフでは、ツリー構造でデータを明確に表示できます。

2023-08-19 コメント 0  1950

コース紹介：トポロジー強化ニューロエボリューションは、ニューラル ネットワークの構造を最適化するためのアルゴリズムです。その目標は、ネットワークのトポロジーを増やすことでパフォーマンスを向上させることです。このアルゴリズムは、遺伝的アルゴリズムなどの進化的アルゴリズムと進化的戦略を組み合わせて、ニューラル ネットワークのトポロジーを自動的に生成し、重みを最適化します。トポロジ強化ニューロエボリューションでは、ネットワークの重みを最適化することに加えて、新しいノードと接続も追加して、ネットワークのトポロジと機能を強化します。この手法は画像認識、音声認識、自然言語処理、ロボット制御などの分野で広く利用されています。ニューロエボリューションは、ネットワークのトポロジーを増やすことで、ニューラル ネットワークのパフォーマンスを効果的に向上させ、複雑なタスクにおいてニューラル ネットワークをより柔軟かつ効率的に実行できるようにします。強化されたトポロジーの神経進化方法には次のステップが含まれます。 1. 初期化集団: ランダム生成

2024-01-22 コメント 0  1118