課程 初級  8693

課程介紹：在現在這個網路時代，很多人都想進軍IT產業，然後就開始瘋狂學習什麼C/C++，python,Java等語言，學了一大堆語言，可到了實際專案還是什麼都不會。我想很多小白都認為學習越多的語言越好，其實不然。直到後來，我從一些大佬那裡得到啟發，對於小白來講比起語言本身電腦網路知識才是最重要的。

課程 初級  2882

課程介紹：如有問題加微信：Le-studyg；在課程中，我們將首先介紹MySQL 8的新特性，包括效能最佳化、安全性增強、新資料類型等，幫助學生快速熟悉MySQL 8的最新功能。接著，我們將深入解析MySQL的網路通訊機制，包括協定、連線管理、資料傳輸等，讓學生了解MySQL如何與客戶端進行通訊。 此外，該課程還將介紹如何最佳化MySQL的網路通訊效能，包括連接池、網路壓縮、SSL加密等進階技術。學生將透過實作項目，親手配置和優化MySQL的網路通信，提升資料庫的效能和安全性。 透過本課程的學習，學生將能夠深入理解MySQL 8的新功能和網路通訊機制，掌握如何在實際應用中實現高效、穩定的資料庫通訊。同時，學生也將培養起分析和解決問題的能力，提升資料庫管理和網路通訊的技能。 無論是對MySQL 8感興趣的初學者，還是希望深入了解資料庫網路通訊的開發者，本課程都將為你提供寶貴的經驗和啟示。讓我們一起探索MySQL 8與網路通訊的奧秘，開啟資料庫管理之旅！

課程 初級  23433

課程介紹：Linux是一套免費使用且自由傳播的類Unix作業系統，是一個基於POSIX和UNIX的多用戶、多任務、支援多執行緒和多CPU的作業系統。

課程 中級  31912

課程介紹：《Python Scrapy 網路爬蟲實戰影片教學》讓我們帶你揭開爬蟲的神秘面紗,掌握爬蟲的基本原理,深入理解scrapy框架,使用scrapy進行專案實戰,解決在資料抓取過程中遇到的常見問題。

課程 中級  3467

課程介紹：防火牆是指用於控制電腦網路存取權限的系統。防火牆可以將風險區域與安全存取區域隔離,可以防止外部不可預測或非授權存取侵入內部網路。學習Linux下的防火牆不僅是為了這些， 最主要是在學習階段，透過對防火牆的運用可以更好的掌握網路通訊原理， 熟悉Linux的操作， 掌握網路服務和網路協議，對學習Linux運維或是網路安全都是很有幫助的。 Linux下防火牆很多，包括iptables, firewalld, selinux,tcp_warppers等，這門課將這些防火牆相關技術統一進行了匯總。

課程介紹：量子神經網路是將經典神經運算與量子運算結合的一種新領域。它藉鑒了人腦的結構和功能，透過相互連結的"神經元"來處理訊息。與傳統的神經網路不同，量子神經網路通常是混合型的，包括經典預處理網路、量子網路和經典後處理演算法。這種組合可以充分利用量子運算的優勢，如平行計算和量子態疊加，從而提高計算效率和性能。透過將經典和量子計算相結合，量子神經網路在解決複雜問題和最佳化任務方面具有巨大潛力。量子神經網路的概念是透過經典預處理層學習如何激發量子電路以產生正確的量子位元行為。通常情況下，這種激發會導致量子態在計

2024-01-24 評論 0  1021

課程介紹：隨著人工智慧技術的發展，神經網路和深度神經網路越來越受到關注。它們被應用於電腦視覺、自然語言處理、機器翻譯等領域。如果你想學習如何使用PHP進行神經網路和深度神經網路開發，那麼本文就為你介紹一些基本的知識。神經網路和深度神經網路簡介神經網路是一個由節點和邊組成的圖形模型。每個節點代表一個神經元，每個邊都代表神經元之間的連結。神經網路可以用於分類、迴歸和聚類

2023-05-21 評論 0  848

課程介紹：徑向基函數神經網路（RBF神經網路）和BP神經網路是兩種常見的神經網路模型，它們在工作方式和應用領域上有所不同。 RBF神經網路主要透過徑向基底函數來進行資料映射和分類，適用於非線性問題。而BP神經網路則透過反向傳播演算法進行訓練和學習，適用於迴歸和分類問題。這兩種網路模式各有優勢，可以根據具體問題的需求選擇合適的模式。一、神經元結構不同在BP神經網路中，神經元結構通常由輸入層、隱含層、輸出層所組成。輸入層負責接收原始數據，隱含層則用於進行特徵提取，而輸出層則利用提取的特徵進行分類或回歸預測。每個神經元

2024-01-22 評論 0  906

課程介紹：上週我發表了一篇關於如何建立簡單神經網絡，特別是多層感知器的文章。本文將深入探討神經網路的細節，討論如何透過以下方式最大化神經網路的效能：

2024-10-13 評論 0  919

課程介紹：單元，又稱為節點或神經元，是神經網路的核心。每個單元接收一個或多個輸入，將每個輸入乘以一個權重，然後將加權輸入與偏移值相加。接下來，該值將被輸入到激活函數中。在神經網路中，單元的輸出可以被傳送給其他神經元。多層感知器，又稱為前饋神經網絡，是目前使用最廣泛且最簡單的人工神經網路模型。它由多個層次相互連結而成，每一層都將輸入特徵與目標值連結。這種網路結構被稱為“前饋”，是因為輸入特徵值在網路中以“前向”方式傳遞，每一層都會對特徵值進行轉換，直到最終輸出與目標輸出一致。在前饋神經網路中，有三種類型

2024-01-23 評論 0  909