Pengenalan Artikel：ps图层与切图

2016-09-03 komen 0  2223

Pengenalan Artikel：nginx4层是指传输层的tcp / udp，而不是4个层次。这里的层是OSI 7层网络模型，这七层模型分别是物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层。

2019-11-02 komen 0  6180

Pengenalan Artikel：ps中的图层类似于含有文字或图形等元素的胶片，一张张按顺序叠放在一起，组合起来形成页面的最终效果。我们可以透过图层的透明区域看到下面的图层。

2019-05-24 komen 0  49483

Pengenalan Artikel：tcp/ip协议包含4层，分别是：1、应用层，为应用进程提供服务的；2、运输层；3、网络层，可以进行网络连接的建立和终止；4、网络接口层，是传输数据的物理媒介。

2020-06-29 komen 0  58250

Pengenalan Artikel：网络协议分为7层，分别为：1、应用层；2、表示层，主要功能是定义数据格式及加密；3、会话层；4、传输层；5、网络层；6、数据链路层，定义了在单个链路上如何传输数据；7、物理层，常用多个规范完成对所有细节的定义。

2021-05-24 komen 0  22650

Pengenalan Artikel：:本篇文章主要介绍了nginx 实现4层负责均衡，对于PHP教程有兴趣的同学可以参考一下。

2016-07-30 komen 0  1136

Pengenalan Artikel：Lapisan linear adalah salah satu lapisan yang paling biasa digunakan dalam pembelajaran mendalam dan memainkan peranan penting dalam rangkaian saraf. Ia digunakan secara meluas dalam tugas seperti klasifikasi imej, pengesanan objek dan pengecaman pertuturan. Artikel ini akan menumpukan pada peranan lapisan linear pada tensor berbilang dimensi. Pertama, mari kita semak prinsip asas lapisan linear. Untuk tensor input x, formula pengiraan lapisan linear adalah seperti berikut: y=Wx+b di mana W dan b ialah parameter lapisan linear masing-masing, bentuk W ialah (n_out, n_in), dan bentuk b ialah (n_out,). n_in mewakili saiz tensor input, dan n_out mewakili saiz tensor output. Andaikan bahawa tensor input ialah tensor satu dimensi x∈R^n_in, dan tensor output juga ialah tensor satu dimensi y∈R^n_out. Dalam lapisan linear, input

2024-01-22 komen 0  1014

Pengenalan Artikel：Seni bina nod dibahagikan kepada tiga lapisan: 1. Lapisan paparan, bertanggungjawab untuk memproses paparan 2. Lapisan logik perniagaan, bertanggungjawab untuk memproses data daripada lapisan paparan, atau mendapatkan data daripada pelayan untuk memproses dan kembali ke lapisan paparan; 3. Lapisan capaian data , bertanggungjawab untuk memanggil data daripada pangkalan data.

2022-02-28 komen 0  2853

Pengenalan Artikel：tcp/ip参考模型分为4层，分别为：1、数据链路层，实现网卡接口的网络驱动程序，以处理数据在物理媒介上的传输；2、网络层，实现数据包的选路和转发；3、传输层，为两台主机上的应用程序提供端到端的通信；4、应用层，负责处理应用程序的逻辑。

2020-11-25 komen 0  117050

Pengenalan Artikel：TCP/IP协议体系结构四层分别是：1、数据链路层；实现网卡接口的网络驱动程序，以处理数据在物理媒介上的传输。2、网络层；实现数据包的选路和转发。3、传输层；为两台主机上的应用程序提供端到端的通信。4、应用层；负责处理应用程序的逻辑。

2020-12-16 komen 0  75881

Pengenalan Artikel：Halaman hujung hadapan terdiri daripada tiga lapisan: "lapisan struktur", "lapisan persembahan" dan "lapisan tingkah laku". Lapisan struktur ialah rangka halaman, yang dicipta oleh HTML, digunakan untuk membina struktur dokumen. Lapisan pembentangan ialah gaya halaman, dicipta oleh CSS, digunakan untuk menetapkan kesan pembentangan dokumen; ialah gelagat halaman, dicipta oleh JavaScript, digunakan untuk Melaksanakan gelagat dokumen.

2021-10-28 komen 0  8963

Pengenalan Artikel：Menurut berita dari laman web ini pada 19 Oktober, Samsung ialah pembekal memori flash NAND terbesar di dunia dan mempunyai rancangan bercita-cita tinggi untuk pembangunan V-NAND (yang Samsung memanggil 3D NAND oleh Samsung minggu ini). Syarikat itu mengesahkan bahawa ia berada di landasan untuk menghasilkan memori kilat V-NAND generasi kesembilannya dengan lebih daripada 300 lapisan, dengan mengatakan ia akan menjadi NAND 3D lapisan tertinggi dalam industri. "V-NAND generasi kesembilan adalah berdasarkan struktur dua lapisan, dengan bilangan lapisan mencapai tahap tertinggi dalam industri, dan akan memulakan pengeluaran besar-besaran awal tahun depan, presiden Samsung Electronics dan ketua bahagian ingatan, menulis dalam catatan blog. Laman web ini menyedari bahawa pada bulan Ogos terdapat berita bahawa Samsung sedang membangunkan V-NAND generasi kesembilan dengan lebih daripada 300 lapisan.

2023-10-19 komen 0  1365

Pengenalan Artikel：物联网分为的三层分别是网络层、应用层、感知层；网络层相当于人的神经中枢和大脑，负责传递和处理感知层获取的信息，应用层是物联网和用户的接口，感知层由各种传感器以及传感器网关构成。

2021-03-18 komen 0  75855

Pengenalan Artikel：Pembelajaran bersekutu menggunakan berbilang pihak untuk melatih model sambil melindungi privasi data. Walau bagaimanapun, kerana pelayan tidak dapat memantau proses latihan yang dilakukan secara tempatan oleh peserta, peserta boleh mengusik model latihan tempatan, sekali gus menimbulkan risiko keselamatan kepada keseluruhan model pembelajaran bersekutu, seperti serangan pintu belakang. Artikel ini memfokuskan pada cara melancarkan serangan pintu belakang terhadap pembelajaran bersekutu di bawah rangka kerja latihan yang dilindungi secara pertahanan. Makalah ini mendapati bahawa implantasi serangan pintu belakang lebih berkaitan dengan beberapa lapisan rangkaian saraf, dan memanggil lapisan ini sebagai lapisan utama serangan pintu belakang. Dalam pembelajaran bersekutu, pelanggan yang mengambil bahagian dalam latihan diedarkan pada peranti yang berbeza Mereka masing-masing melatih model mereka sendiri, dan kemudian memuat naik parameter model yang dikemas kini ke pelayan untuk pengagregatan. Oleh kerana pelanggan yang menyertai latihan tidak boleh dipercayai, terdapat risiko tertentu, jadi

2024-04-07 komen 0  1142

Pengenalan Artikel：背景层，所有图层的最下方，名称必需是“背景”。文字层，创建文字工具而产生的图层。蒙版层，依附在其它图层之后。效果层，在当前层上添加图层效果时产生的特殊图层。调整层，专为调整图像色彩、明暗产生的图像。普通层，没有任何特殊标志的图层。

2020-08-18 komen 0  26851

Pengenalan Artikel：Internet Perkara terutamanya dibahagikan kepada empat lapisan, iaitu: 1. Lapisan persepsi dan pengenalan, bertanggungjawab untuk mengumpul dan mendapatkan maklumat untuk Internet Perkara 2. Lapisan pembinaan rangkaian, bertanggungjawab untuk menghantar maklumat penderiaan ke lapisan atas dan menghantar arahan ke lapisan bawah; 3. Lapisan perkhidmatan pengurusan platform , bertanggungjawab untuk menyepadukan dan menggunakan maklumat yang dikumpul oleh lapisan persepsi secara berkesan melalui data besar, pengkomputeran awan dan teknologi lain 4. Lapisan aplikasi yang komprehensif.

2022-02-22 komen 0  74568

Pengenalan Artikel：Seni bina Internet of Things mempunyai tiga lapisan, iaitu: 1. Lapisan persepsi, yang mana Internet Perkara bergantung untuk mengenal pasti objek dan mengumpul maklumat 2. Lapisan rangkaian, yang melaksanakan gabungan dan pemprosesan maklumat yang dihantar; lapisan, iaitu Internet Perkara Antara muka dengan pengguna boleh menyediakan platform pengurusan dan platform pengendalian yang sepadan untuk pengguna dan aplikasi yang berbeza dalam industri yang berbeza.

2022-01-21 komen 0  106191

Pengenalan Artikel：BERT ialah model bahasa pra-latihan yang menggunakan Transformer sebagai struktur rangkaian. Berbanding dengan rangkaian neural berulang (RNN), Transformer boleh dikira secara selari dan boleh memproses data jujukan dengan berkesan. Dalam model BERT, Transformer berbilang lapisan digunakan untuk memproses jujukan input. Lapisan Transformer ini menggunakan mekanisme perhatian kendiri untuk memodelkan korelasi global bagi jujukan input. Oleh itu, model BERT dapat memahami maklumat kontekstual dengan lebih baik, seterusnya meningkatkan prestasi tugasan bahasa. Model BERT terdiri daripada dua peringkat utama: pra-latihan dan penalaan halus. Peringkat pra-latihan menggunakan korpus berskala besar untuk pembelajaran tanpa pengawasan untuk mempelajari maklumat kontekstual teks dan mendapatkan parameter model bahasa.

2024-01-22 komen 0  669

Pengenalan Artikel：Menganalisis tindanan teknologi Java: Mendedahkan misteri pelbagai lapisannya memerlukan contoh kod khusus Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, teknologi Java telah digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan perisian. Sebagai bahasa pengaturcaraan berorientasikan objek merentas platform, Java telah menjadi pilihan pertama banyak pembangun melalui fungsinya yang berkuasa dan perpustakaan kelas kaya. Walau bagaimanapun, tidak mudah untuk memahami dan menguasai susunan teknologi Java secara mendalam. Artikel ini akan menganalisis setiap peringkat tindanan teknologi Java daripada JVM yang mendasari kepada rangka kerja peringkat atas, dan mendedahkan rahsia di sebaliknya. Mula-mula, mari belajar tentang Java

2024-01-10 komen 0  879

Pengenalan Artikel：Menurut laporan pada 30 Jun, media Korea TheElec melaporkan bahawa eksekutif perniagaan storan Samsung baru-baru ini mengambil bahagian dalam Persidangan Musim Panas 2023 Institut Jurutera Elektronik dan mendedahkan perkembangan terkini dalam teknologi Samsung V-NAND kepada peserta. Menurut eksekutif Samsung, mereka merancang untuk menyusun teknologi V-NAND kepada lebih daripada 1,000 lapisan menjelang 2030. Sejak Samsung mula-mula melancarkan teknologi V-NAND 24-lapisan pada 2013, selepas sepuluh tahun pembangunan, Samsung telah berjaya mengembangkan teknologi tersebut kepada lebih daripada 200 lapisan. Ini menjadikan Samsung pencapaian penting dalam mencipta teknologi dan ekosistem di Korea Selatan dan meneruskan sejarah teknologi NAND. Eksekutif Samsung berkata persaingan untuk teknologi V-NAND akan berterusan melebihi 1,000 lapisan, mencatatkan kemajuan dalam mencapai

2023-07-02 komen 0  1223