강의 중급 11329
코스소개:"IT 네트워크 리눅스 로드밸런싱 자습 영상 튜토리얼"은 nagin 하에서 web, lvs, Linux에서 스크립트 연산을 수행하여 Linux 로드밸런싱을 주로 구현합니다.
강의 고급의 17632
코스소개:"Shangxuetang MySQL 비디오 튜토리얼"은 MySQL 데이터베이스 설치부터 사용까지의 과정을 소개하고, 각 링크의 구체적인 작동 방법을 자세히 소개합니다.
강의 고급의 11346
코스소개:"Band of Brothers 프런트엔드 예제 디스플레이 비디오 튜토리얼"은 HTML5 및 CSS3 기술의 예를 모든 사람에게 소개하여 모든 사람이 HTML5 및 CSS3 사용에 더욱 능숙해질 수 있도록 합니다.
문제 2003(HY000) 해결 방법: MySQL 서버 'db_mysql:3306'에 연결할 수 없습니다(111).
2023-09-05 11:18:47 0 1 822
2023-09-05 14:46:42 0 1 724
CSS 그리드: 하위 콘텐츠가 열 너비를 초과할 때 새 행 생성
2023-09-05 15:18:28 0 1 615
AND, OR 및 NOT 연산자를 사용한 PHP 전체 텍스트 검색 기능
2023-09-05 15:06:32 0 1 577
2023-09-05 15:34:44 0 1 1004
코스소개:기억력은 어린이의 인지 발달에 중요한 부분을 차지하며 학업 성취도와 일상 생활에 중요한 영향을 미칩니다. 이 기사에서는 부모가 자녀의 기억력을 향상시키고 학습과 생활에서 더욱 자신감을 갖고 성공할 수 있도록 돕는 몇 가지 효과적인 방법과 기법을 소개합니다. 1. 명확한 학습 목표를 설정하십시오. 명확한 학습 목표를 설정하면 어린이가 장기 기억에 정보를 집중하고 저장하는 데 도움이 되어 기억 효과가 향상됩니다. 아이들에게 오늘 배울 내용을 알려주고 배우면서 생각하고 질문하도록 격려하십시오. 2. 합리적인 학습 계획을 세우세요. 합리적인 학습 계획을 세우면 아이들이 시간을 할당하고 기억의 골든타임을 최대한 활용할 수 있습니다. 학습과제를 단기목표와 장기목표로 나누고, 목표별 명확한 시간표와 마일리지를 설정합니다.
2024-08-24 논평 0 620
코스소개:기하 딥 러닝(Geometric Deep Learning)이란 무엇입니까? 끊임없이 진화하는 인공 지능과 기계 학습 분야에서 기하 딥 러닝(GDL)이라는 강력한 패러다임이 등장하여 점점 더 두각을 나타내고 있습니다. 그래프 이론과 기하학을 기반으로 GDL은 소셜 네트워크, 분자, 3D 객체 등 복잡한 관계가 있는 데이터를 분석하는 혁신적인 방법을 제공합니다. 1. 그래픽 관점 기하학 이해 딥러닝의 핵심은 그래픽 개념입니다. 그래프는 노드와 간선으로 구성되며 엔터티 간의 관계 모델입니다. GDL은 이 구조를 사용하여 기존 딥 러닝 모델로는 해결하기 어려운 데이터의 복잡한 종속성을 캡처합니다. 2. 공간 및 스펙트럼 도메인 수용 GDL은 공간 및 스펙트럼 도메인 모두에서 작동합니다. 데이터와 해당 관계는 그래프의 공간 영역에서 직접 인코딩됩니다. 스펙트럼 영역에서 패턴 신호는 다음과 같이 변환됩니다.
2023-09-20 논평 0 677
코스소개:편집자 | XSNature는 2023년 11월에 단백질 합성 기술인 Chroma와 결정 재료 설계 방법 GNoME라는 두 가지 중요한 연구 결과를 발표했습니다. 두 연구 모두 과학 데이터를 처리하기 위한 도구로 그래프 신경망을 채택했습니다. 실제로 그래프 신경망, 특히 기하학적 그래프 신경망은 항상 과학 지능(AI for Science) 연구에 중요한 도구였습니다. 과학 분야의 입자, 분자, 단백질, 결정 등의 물리적 시스템을 특수한 데이터 구조인 기하학적 그래프로 모델링할 수 있기 때문입니다. 일반적인 토폴로지 다이어그램과 달리 기하학적 다이어그램은 물리적 시스템을 더 잘 설명하기 위해 필수적인 공간 정보를 추가하고 병진, 회전 및 뒤집기의 물리적 대칭성을 충족해야 합니다. 반면
2024-03-07 논평 0 887
코스소개:Editor | Radish Skin 단백질 설계 및 엔지니어링은 딥 러닝의 발전 덕분에 전례 없는 속도로 발전하고 있습니다. 그러나 현재 모델은 설계 과정에서 비단백질 개체를 자연스럽게 설명할 수 없습니다. 여기서 스위스 EPFL(Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne)의 연구원들은 서로 다른 분자 서열에 의해 부과된 제약을 받는 백본 스캐폴드를 기반으로 단백질을 예측할 수 있는 원자 좌표 및 요소 이름의 기하학적 변환기를 기반으로 하는 딥 러닝 방법을 제안합니다. 이 방법을 사용하여 연구자들은 열 안정성이 높고 촉매 활성이 높은 효소를 높은 성공률로 생산할 수 있습니다. 이는 원하는 기능을 달성하기 위해 단백질 설계 파이프라인의 다양성을 높일 것으로 예상됩니다. 본 연구에서는 "Context-awaregeometricde"를 사용합니다.
2024-08-05 논평 0 978
코스소개:빛과 사실적인 시뮬레이션은 신경망 복사장(NeRF)의 발전으로 디지털 3D 자산을 자동으로 생성하여 확장성을 높일 수 있는 자율 주행과 같은 응용 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. 그러나 거리 장면의 재구성 품질은 거리에서 카메라 모션의 높은 공선성과 고속에서 희박한 샘플링으로 인해 저하됩니다. 반면, 애플리케이션에서는 차선 변경과 같은 동작을 정확하게 시뮬레이션하기 위해 입력 관점에서 벗어나 카메라 관점에서 렌더링해야 하는 경우가 많습니다. LidaRF는 LiDAR 데이터를 더 잘 활용하여 거리 뷰에서 NeRF의 품질을 향상시킬 수 있는 몇 가지 통찰력을 제시합니다. 첫째, 프레임워크는 LiDAR 데이터로부터 기하학적 장면 표현을 학습하며, 이는 암시적 메시 기반 디코더와 결합되어 표시된 포인트 클라우드에서 제공하는 더 강력한 기하학적 정보를 제공합니다.
2024-05-09 논평 0 855