课程  6644

课程介绍：在现在这个互联网时代，很多人都想进军IT行业，然后就开始疯狂学习什么C/C++，python,Java等语言，学了一大堆语言，可到了实际项目还是什么都不会。我想很多小白都认为学习越多的语言越好，其实不然。直到后来，我从一些大佬那里得到启发，对于小白来讲比起语言本身计算机网络知识才是最重要的。

课程  2620

课程介绍：如有问题加微信：Le-studyg；在课程中，我们将首先介绍MySQL 8的新特性，包括性能优化、安全增强、新数据类型等，帮助学生快速熟悉MySQL 8的最新功能。接着，我们将深入解析MySQL的网络通信机制，包括协议、连接管理、数据传输等，让学生了解MySQL如何与客户端进行通信。 此外，课程还将介绍如何优化MySQL的网络通信性能，包括连接池、网络压缩、SSL加密等高级技术。学生将通过实践项目，亲手配置和优化MySQL的网络通信，提高数据库的性能和安全性。 通过本课程的学习，学生将能够深入理解MySQL 8的新特性和网络通信机制，掌握如何在实际应用中实现高效、稳定的数据库通信。同时，学生还将培养起分析和解决问题的能力，提高数据库管理和网络通信的技能。 无论是对MySQL 8感兴趣的初学者，还是希望深入了解数据库网络通信的开发者，本课程都将为你提供宝贵的经验和启示。让我们一起探索MySQL 8与网络通信的奥秘，开启数据库管理之旅！

课程  30488

课程介绍：《Python Scrapy 网络爬虫实战视频教程》让我们带你揭开爬虫的神秘面纱,掌握爬虫的基本原理,深入理解scrapy框架,使用scrapy进行项目实战,解决在数据抓取过程中遇到的常见问题。

课程  22309

课程介绍：Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统，是一个基于POSIX和UNIX的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。

课程  2564

课程介绍：防火墙是指用于控制计算机网络访问权限的系统。防火墙可以将风险区域与安全访问区域隔离,可以防止外部不可预测或非授权访问侵入内部网络。学习Linux下的防火墙不仅是为了这些， 最主要是在学习阶段，通过对防火墙的运用可以更好的掌握网络通信原理， 熟悉Linux的操作， 掌握网络服务和网络协议，对学习Linux运维或是网络安全都是很有帮助的。Linux下防火墙很多，包括iptables, firewalld, selinux,tcp_warppers等，这门课将这些防火墙相关技术统一进行了汇总。

课程介绍：量子神经网络是将经典神经计算与量子计算相结合的一种新领域。它借鉴了人脑的结构和功能，通过相互连接的"神经元"来处理信息。与传统的神经网络不同，量子神经网络通常是混合型的，包括经典预处理网络、量子网络和经典后处理算法。这种组合可以充分利用量子计算的优势，如并行计算和量子态叠加，从而提高计算效率和性能。通过将经典和量子计算相结合，量子神经网络在解决复杂问题和优化任务方面具有巨大潜力。量子神经网络的概念是通过经典预处理层学习如何激发量子电路以产生正确的量子比特行为。通常情况下，这种激发会导致量子态在计

2024-01-24 评论  619

课程介绍：随着人工智能技术的发展，神经网络和深度神经网络越来越受到关注。它们被应用于计算机视觉、自然语言处理、机器翻译等领域。如果你想学习如何使用PHP进行神经网络和深度神经网络开发，那么本文就为你介绍一些基本的知识。神经网络和深度神经网络简介神经网络是一个由节点和边组成的图形模型。每个节点代表一个神经元，每个边都代表神经元之间的连接。神经网络可以用于分类、回归和聚类

2023-05-21 评论 0  573

课程介绍：径向基函数神经网络（RBF神经网络）和BP神经网络是两种常见的神经网络模型，它们在工作方式和应用领域上有所不同。RBF神经网络主要通过径向基函数来进行数据映射和分类，适用于非线性问题。而BP神经网络则通过反向传播算法进行训练和学习，适用于回归和分类问题。这两种网络模型各有优势，可以根据具体问题的需求选择合适的模型。一、神经元结构不同在BP神经网络中，神经元结构通常由输入层、隐含层和输出层组成。输入层负责接收原始数据，隐含层则用于进行特征提取，而输出层则利用提取的特征进行分类或回归预测。每个神经元

2024-01-22 评论 0  458

课程介绍：近年来，神经网络和深度神经网络已经成为了人工智能的主流技术，被广泛应用于图像识别、自然语言处理、机器翻译、推荐系统等领域。而PHP作为一种主流的服务器端编程语言，也可以应用于神经网络和深度神经网络的实现。本文将介绍如何使用PHP进行神经网络和深度神经网络的模型实现。一、神经网络神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型，由多个神经元之间互相联结组成。神经网络

2023-05-28 评论 0  647

课程介绍：单元，又称为节点或神经元，是神经网络的核心。每个单元接收一个或多个输入，将每个输入乘以一个权重，然后将加权输入与偏置值相加。接下来，该值将被输入到激活函数中。在神经网络中，单元的输出可以被发送给其他神经元。多层感知器，又称为前馈神经网络，是目前使用最广泛且最简单的人工神经网络模型。它由多个层次相互连接而成，每一层都将输入特征与目标值进行连接。这种网络结构被称为“前馈”，是因为输入特征值在网络中以“前向”方式传递，每一层都会对特征值进行转换，直到最终输出与目标输出一致。在前馈神经网络中，有三种类型

2024-01-23 评论  583