Kursus peringkat rendah  8692

Pengenalan Kursus：Dalam era Internet hari ini, ramai orang ingin memasuki industri IT, dan kemudian mereka mula gila belajar C/C++, python, Java dan bahasa lain Mereka telah belajar banyak bahasa, tetapi apabila ia datang kepada projek sebenar, mereka masih tidak tahu apa-apa. Saya fikir ramai orang baru berfikir bahawa lebih banyak bahasa yang mereka pelajari, lebih baik, tetapi ini tidak berlaku. Sehingga kemudian, saya mendapat inspirasi daripada beberapa orang besar Bagi orang baru, pengetahuan rangkaian komputer adalah yang paling penting daripada bahasa itu sendiri.

Kursus peringkat rendah  2882

Pengenalan Kursus：Jika anda mempunyai sebarang pertanyaan, sila hantarkan mesej kepada kami melalui WeChat: Le-studyg semasa kursus, kami akan memperkenalkan ciri baharu MySQL 8 terlebih dahulu, termasuk pengoptimuman prestasi, peningkatan keselamatan, jenis data baharu, dsb., untuk membantu pelajar; cepat mengenali ciri-ciri terkini MySQL 8. Seterusnya, kami akan menganalisis secara mendalam mekanisme komunikasi rangkaian MySQL, termasuk protokol, pengurusan sambungan, penghantaran data, dll., supaya pelajar dapat memahami cara MySQL berkomunikasi dengan pelanggan. Di samping itu, kursus ini juga akan memperkenalkan cara mengoptimumkan prestasi komunikasi rangkaian MySQL, termasuk teknologi canggih seperti penyatuan sambungan, pemampatan rangkaian, dan penyulitan SSL. Melalui projek praktikal, pelajar secara peribadi akan mengkonfigurasi dan mengoptimumkan komunikasi rangkaian MySQL untuk meningkatkan prestasi dan keselamatan pangkalan data. Melalui kajian kursus ini, pelajar akan dapat memahami dengan mendalam ciri-ciri baharu dan mekanisme komunikasi rangkaian MySQL 8, dan menguasai cara mencapai komunikasi pangkalan data yang cekap dan stabil dalam aplikasi praktikal. Pada masa yang sama, pelajar juga akan membangunkan keupayaan mereka untuk menganalisis dan menyelesaikan masalah, dan meningkatkan pengurusan pangkalan data dan kemahiran komunikasi rangkaian. Sama ada anda seorang pemula yang berminat dengan MySQL 8 atau pembangun yang ingin mendapatkan pemahaman yang mendalam tentang komunikasi rangkaian pangkalan data, kursus ini akan memberikan anda pengalaman dan inspirasi yang berharga. Marilah kita meneroka misteri MySQL 8 dan komunikasi rangkaian bersama-sama dan memulakan perjalanan pengurusan pangkalan data!

Kursus peringkat rendah  23433

Pengenalan Kursus：Linux ialah satu set sistem pengendalian seperti Unix yang bebas untuk digunakan dan disebarkan secara bebas Ia adalah sistem pengendalian berbilang pengguna, berbilang tugas, berbilang benang dan berbilang CPU berdasarkan POSIX dan UNIX.

Kursus Pertengahan  31912

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Praktikal Perangkak Web Python Scrapy" membolehkan kami membawa anda mengungkap misteri perangkak, menguasai prinsip asas perangkak, memahami dengan mendalam rangka kerja scrapy, menggunakan scrapy untuk menjalankan projek praktikal dan menyelesaikan masalah biasa yang dihadapi dalam data proses merangkak.

Kursus Pertengahan  3467

Pengenalan Kursus：Firewall ialah sistem yang digunakan untuk mengawal capaian kepada rangkaian komputer. Firewall boleh mengasingkan kawasan berisiko daripada kawasan akses selamat dan menghalang capaian luaran yang tidak dapat diramalkan atau tidak dibenarkan daripada menyerang rangkaian dalaman. Mempelajari tembok api di bawah Linux bukan sahaja atas sebab ini, tetapi yang paling penting semasa peringkat pembelajaran, melalui penggunaan tembok api, anda boleh menguasai prinsip komunikasi rangkaian dengan lebih baik, membiasakan diri dengan operasi Linux, dan menguasai perkhidmatan rangkaian dan protokol rangkaian . Ia juga penting untuk mempelajari operasi dan penyelenggaraan Linux atau Cybersecurity berguna. Terdapat banyak tembok api di bawah Linux, termasuk iptables, firewalld, selinux, tcp_warppers, dll. Kursus ini meringkaskan teknologi berkaitan tembok api ini.

Pengenalan Kursus：Rangkaian neural kuantum ialah bidang baharu yang menggabungkan pengkomputeran saraf klasik dengan pengkomputeran kuantum. Ia menggunakan struktur dan fungsi otak manusia, yang memproses maklumat melalui "neuron" yang saling berkaitan. Berbeza daripada rangkaian neural tradisional, rangkaian neural kuantum biasanya hibrid, termasuk rangkaian pra-pemprosesan klasik, rangkaian kuantum dan algoritma pasca pemprosesan klasik. Gabungan ini boleh menggunakan sepenuhnya kelebihan pengkomputeran kuantum, seperti pengkomputeran selari dan superposisi keadaan kuantum, dengan itu meningkatkan kecekapan dan prestasi pengkomputeran. Dengan menggabungkan pengkomputeran klasik dan kuantum, rangkaian neural kuantum mempunyai potensi besar untuk menyelesaikan masalah yang kompleks dan mengoptimumkan tugas. Konsep rangkaian neural kuantum adalah untuk belajar melalui lapisan prapemprosesan klasik bagaimana untuk merangsang litar kuantum untuk menghasilkan tingkah laku qubit yang betul. Biasanya, pengujaan ini menyebabkan keadaan kuantum

2024-01-24 komen 0  1021

Pengenalan Kursus：Dengan perkembangan teknologi kecerdasan buatan, rangkaian saraf dan rangkaian saraf dalam telah menarik lebih banyak perhatian. Ia digunakan dalam bidang seperti penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan terjemahan mesin. Jika anda ingin mempelajari cara menggunakan PHP untuk pembangunan rangkaian saraf dan rangkaian saraf dalam, maka artikel ini akan memperkenalkan anda kepada beberapa pengetahuan asas. Pengenalan kepada Rangkaian Neural dan Rangkaian Neural Dalam Rangkaian saraf ialah model grafik yang terdiri daripada nod dan tepi. Setiap nod mewakili neuron, dan setiap tepi mewakili sambungan antara neuron. Rangkaian saraf boleh digunakan untuk pengelasan, regresi dan pengelompokan

2023-05-21 komen 0  847

Pengenalan Kursus：Rangkaian saraf fungsi asas jejari (rangkaian neural RBF) dan rangkaian saraf BP ialah dua model rangkaian saraf biasa, yang berbeza dalam kaedah kerja dan bidang aplikasinya. Rangkaian saraf RBF terutamanya menggunakan fungsi asas jejarian untuk pemetaan dan pengelasan data, dan sesuai untuk masalah tak linear. Rangkaian saraf BP dilatih dan dipelajari melalui algoritma perambatan belakang dan sesuai untuk masalah regresi dan klasifikasi. Kedua-dua model rangkaian mempunyai kelebihan tersendiri, dan model yang sesuai boleh dipilih mengikut keperluan masalah tertentu. 1. Struktur neuron yang berbeza Dalam rangkaian neural BP, struktur neuron biasanya terdiri daripada lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan output. Lapisan input bertanggungjawab untuk menerima data asal, lapisan tersembunyi digunakan untuk pengekstrakan ciri, dan lapisan output menggunakan ciri yang diekstrak untuk pengelasan atau ramalan regresi. setiap neuron

2024-01-22 komen 0  906

Pengenalan Kursus：Minggu lepas saya menyiarkan artikel tentang cara membina rangkaian saraf mudah, khususnya perceptron berbilang lapisan. Artikel ini akan menyelam lebih mendalam ke dalam spesifik rangkaian saraf untuk membincangkan bagaimana kita boleh memaksimumkan prestasi rangkaian saraf dengan t

2024-10-13 komen 0  919

Pengenalan Kursus：Unit, juga dikenali sebagai nod atau neuron, adalah teras rangkaian saraf. Setiap unit menerima satu atau lebih input, mendarab setiap input dengan pemberat, dan kemudian menambah input berwajaran kepada nilai pincang. Seterusnya, nilai ini dimasukkan ke dalam fungsi pengaktifan. Dalam rangkaian saraf, output unit boleh dihantar ke neuron lain. Multilayer perceptron, juga dikenali sebagai rangkaian neural feedforward, kini merupakan model rangkaian saraf tiruan yang paling banyak digunakan dan paling mudah. Ia terdiri daripada berbilang lapisan yang disambungkan antara satu sama lain, setiap lapisan menghubungkan ciri input dengan nilai sasaran. Struktur rangkaian ini dipanggil "feedforward" kerana nilai ciri input dihantar secara "forward" melalui rangkaian, dan setiap lapisan mengubah nilai ciri sehingga output akhir selaras dengan output sasaran. Dalam rangkaian neural suapan, terdapat tiga jenis

2024-01-23 komen 0  909