課程 中級 11360
課程介紹：《自學IT網Linux負載平衡影片教學》主要透過對web,lvs以及在nagin下對Linux進行腳本操作來實現Linux負載平衡。
解決問題2003（HY000）：無法連接到MySQL伺服器' db_mysql：3306'（111）的方法
2023-09-05 11:18:47 0 1 854
2023-09-05 14:46:42 0 1 741
2023-09-05 15:18:28 0 1 633
2023-09-05 15:06:32 0 1 604
課程介紹：近年來，神經網路和深度神經網路已成為了人工智慧的主流技術，被廣泛應用於影像辨識、自然語言處理、機器翻譯、推薦系統等領域。而PHP作為一種主流的伺服器端程式語言，也可以應用於神經網路和深度神經網路的實作。本文將介紹如何使用PHP進行神經網路和深度神經網路的模型實作。一、神經網路神經網路是一種模仿生物神經系統的計算模型，由多個神經元之間互相連結組成。神經網路
2023-05-28 評論 0 1209
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 0 879
課程介紹：Python中的神經網路演算法實例神經網路是一種模擬人類神經系統的人工智慧模型，可透過學習資料樣本，自動辨識模式並進行分類、迴歸、聚類等任務。 Python作為一種簡單易學且擁有強大的科學計算庫的程式語言在開發神經網路演算法中表現出色。本文將介紹Python中神經網路演算法的實例。安裝相關庫Python中常用的神經網路庫有Keras、Tensorflow、PyT
2023-06-10 評論 0 1894
課程介紹：貝葉斯神經網路模型（BayesianNeuralNetworks,BNNs）和機率神經網路模型（ProbabilisticNeuralNetworks,PNNs）是神經網路領域中兩種重要的機率模型。它們都處理不確定性，並推斷模型參數的後驗分佈。儘管兩者有相似之處，但在方法和理論上存在一些區別。首先，BNNs使用貝葉斯推論來處理模型參數的不確定性。它們引入先驗分佈來表示對參數的先驗信念，並使用貝葉斯定理更新參數的後驗分佈。透過引入參數的不確定性，BNNs能夠提供對預測的置信度度量，並且能夠靈活地適應
2024-01-24 評論 0 1093
課程介紹：輕量級神經網路模型的效能最佳化問題引言：隨著深度學習的快速發展，神經網路模型已成為機器學習領域的重要工具。然而，隨著模型的複雜化，神經網路模型的計算負載也隨之增加。特別是對於一些輕量級神經網路模型，效能最佳化問題尤其重要。本文將重點討論輕量級神經網路模型的效能最佳化問題，並提供具體程式碼範例。一、模型設計與效能關係分析：模型的複雜度與運算負荷：輕量級神經網路模型通
2023-10-09 評論 0 1295
