コース 初級  8699

コース紹介：インターネット時代の今、IT業界に入りたいと思ってC/C++、Python、Javaなどの言語を夢中で学び始める人が多く、たくさんの言語を学んできても、実際のプロジェクトとなるとまだまだです。何も知らない。多くの初心者は、学ぶ言語は多ければ多いほど良いと考えていると思いますが、そうではありません。後になって、私は何人かの偉い人たちからインスピレーションを得ましたが、初心者にとっては、言語自体よりもコンピューター ネットワークの知識が最も重要です。

コース 初級  2896

コース紹介：ご質問がございましたら、WeChat 経由でメッセージをお送りください: Le-studyg; コース中は、まず、生徒を支援するために、パフォーマンスの最適化、セキュリティの強化、新しいデータ型などの MySQL 8 の新機能を紹介します。 MySQL 8 の最新機能にすぐに慣れることができます。次に、学生が MySQL がどのようにクライアントと通信するかを理解できるように、プロトコル、接続管理、データ送信など、MySQL のネットワーク通信メカニズムを詳しく分析します。 さらに、このコースでは、接続プーリング、ネットワーク圧縮、SSL 暗号化などの高度なテクノロジを含む、MySQL のネットワーク通信パフォーマンスを最適化する方法も紹介します。実践的なプロジェクトを通じて、学生は個人的に MySQL ネットワーク通信を構成および最適化し、データベースのパフォーマンスとセキュリティを向上させます。 このコースの学習を通じて、学生は MySQL 8 の新機能とネットワーク通信メカニズムを深く理解し、実用的なアプリケーションで効率的かつ安定したデータベース通信を実現する方法を習得できます。同時に、学生は分析能力と問題解決能力を開発し、データベース管理とネットワーク通信スキルを向上させます。 MySQL 8 に興味のある初心者であっても、データベース ネットワーク通信を深く理解したい開発者であっても、このコースは貴重な経験とインスピレーションを提供します。 MySQL 8 とネットワーク通信の謎を一緒に探索し、データベース管理の旅を始めましょう。

コース 初級  23438

コース紹介：Linux は、無料で使用でき、自由に配布されている Unix に似たオペレーティング システムであり、POSIX と UNIX をベースにしたマルチユーザー、マルチタスク、マルチスレッド、およびマルチ CPU オペレーティング システムです。

コース 中級  31915

コース紹介：「Python Scrapy Web クローラー実践ビデオ チュートリアル」では、クローラーの謎を解き明かし、クローラーの基本原理をマスターし、スクレイピー フレームワークを深く理解し、スクレイピーを使用して実践的なプロジェクトを実行し、データ内で遭遇する一般的な問題を解決することができます。クロールプロセス。

コース 中級  3474

コース紹介：ファイアウォールは、コンピュータ ネットワークへのアクセスを制御するために使用されるシステムです。ファイアウォールは、リスク領域を安全なアクセス領域から分離し、予測不可能または不正な外部アクセスが内部ネットワークに侵入するのを防ぎます。 Linux でファイアウォールを学習する理由はこれらだけではありません。最も重要なことは、学習段階でファイアウォールの使用を通じて、ネットワーク通信の原理をよりよく習得し、Linux の操作に慣れ、ネットワーク サービスを習得できることです。 Linux の運用と保守、またはサイバーセキュリティを学ぶためにも重要です。 Linux には、iptables、firewalld、selinux、tcp_warppers など、多くのファイアウォールがあります。このコースでは、これらのファイアウォール関連のテクノロジを要約します。

コース紹介：量子ニューラル ネットワークは、古典的なニューラル コンピューティングと量子コンピューティングを組み合わせた新しい分野です。これは、相互接続された「ニューロン」を通じて情報を処理する人間の脳の構造と機能を利用しています。従来のニューラル ネットワークとは異なり、量子ニューラル ネットワークは通常、古典的な前処理ネットワーク、量子ネットワーク、および古典的な後処理アルゴリズムを含むハイブリッドです。この組み合わせにより、並列計算や量子状態の重ね合わせなどの量子コンピューティングの利点を最大限に活用でき、計算効率とパフォーマンスが向上します。量子ニューラル ネットワークは、古典的コンピューティングと量子コンピューティングを組み合わせることで、複雑な問題を解決し、タスクを最適化するための大きな可能性を秘めています。量子ニューラル ネットワークの概念は、古典的な前処理層を通じて、量子回路を励起して正しい量子ビットの動作を生成する方法を学習することです。通常、この励起により量子状態は次のようになります。

2024-01-24 コメント 0  1023

コース紹介：人工知能技術の発展に伴い、ニューラルネットワークとディープニューラルネットワークがますます注目を集めています。これらは、コンピューター ビジョン、自然言語処理、機械翻訳などの分野で使用されます。 PHP を使用してニューラル ネットワークおよびディープ ニューラル ネットワーク開発を行う方法を学びたい場合は、この記事で基本的な知識を紹介します。ニューラル ネットワークとディープ ニューラル ネットワークの概要 ニューラル ネットワークは、ノードとエッジで構成されるグラフィカル モデルです。各ノードはニューロンを表し、各エッジはニューロン間の接続を表します。ニューラル ネットワークは分類、回帰、クラスタリングに使用できます。

2023-05-21 コメント 0  852

コース紹介：放射基底関数ニューラル ネットワーク (RBF ニューラル ネットワーク) と BP ニューラル ネットワークは 2 つの一般的なニューラル ネットワーク モデルであり、動作方法と応用分野が異なります。 RBF ニューラル ネットワークは、主にデータのマッピングと分類に動径基底関数を使用し、非線形問題に適しています。 BP ニューラル ネットワークは、バックプロパゲーション アルゴリズムを通じてトレーニングおよび学習されており、回帰および分類問題に適しています。どちらのネットワーク モデルにも独自の利点があり、特定の問題のニーズに応じて適切なモデルを選択できます。 1. 異なるニューロン構造 BP ニューラル ネットワークでは、通常、ニューロン構造は入力層、隠れ層、出力層で構成されます。入力層は元のデータの受信を担当し、隠れ層は特徴抽出に使用され、出力層は抽出された特徴を分類または回帰予測に使用します。それぞれのニューロン

2024-01-22 コメント 0  908

コース紹介：先週、私は単純なニューラル ネットワーク、特に多層パーセプトロンを構築する方法に関する記事を投稿しました。この記事では、ニューラル ネットワークの詳細をさらに詳しく掘り下げ、どのようにしてニューラル ネットワークのパフォーマンスを最大化できるかを説明します。

2024-10-13 コメント 0  926

コース紹介：ノードまたはニューロンとしても知られるユニットは、ニューラル ネットワークの中核です。各ユニットは 1 つ以上の入力を受け取り、各入力に重みを乗算して、重み付けされた入力をバイアス値に加算します。次に、この値がアクティベーション関数に入力されます。ニューラル ネットワークでは、ユニットの出力を他のニューロンに送信できます。フィードフォワード ニューラル ネットワークとしても知られる多層パーセプトロンは、現在最も広く使用されており、最も単純な人工ニューラル ネットワーク モデルです。これは相互に接続された複数のレイヤーで構成され、各レイヤーは入力フィーチャとターゲット値を接続します。このネットワーク構造は、入力特徴値がネットワークを通じて「順方向」に渡され、最終出力がターゲット出力と一致するまで各層が特徴値を変換するため、「フィードフォワード」と呼ばれます。フィードフォワード ニューラル ネットワークには 3 つのタイプがあります

2024-01-23 コメント 0  915