Sînorên Dara Berfirehiya Klasîk (802.1d) çi ne û guhertoyên nûtir ên mîna Per VLAN Spanning Tree (PVST) û Rapid Spanning Tree (802.1w) çawa van sînoran çareser dikin?
Protokola Dara Berfireh a Klasîk (STP), ku di IEEE 802.1d de hatî destnîşan kirin, mekanîzmayek bingehîn e ku di torên Ethernetê de tê bikar anîn da ku pêşî li pêlên di torên pir an guhezbar de bigire. Lêbelê, ew bi hin tixûbên ku ji hêla guhertoyên nû yên wekî Per VLAN Spanning Tree (PVST) û Rapid Spanning Tree Protocol (RSTP, 802.1w) ve hatî destnîşan kirin tê. Yek ji
Ger nirxa di pênaseya xala sabît de sînorê sepana dubare ya fonksiyonê be, gelo em dikarin jê re hîn jî wekî xalek sabît bi nav bikin? Di mînaka nîşandayî de heke li şûna 4->4-ê me 4->3.9, 3.9->3.99, 3.99->3.999 hebe, ... ma 4 dîsa jî xala sabît e?
Têgîna xalek sabît di çarçoveya teoriya tevliheviya hesabkerî û vegerandinê de xalek girîng e. Ji bo ku em bersiva pirsa we bidin, bila em pêşî diyar bikin ka xalek sabît çi ye. Di matematîkê de, xala sabit a fonksiyonê ew xalek e ku ji hêla fonksiyonê ve nayê guhertin. Bi gotineke din, eger
- Weşandin Pîroz, EITC/IS/CCTF Bingehên Teoriya Tevliheviya Hesabkirinê, Recursion, Teorema Xala Fixed
Çima girîng e ku rêjeyek fêrbûna guncan hilbijêrin?
Hilbijartina rêjeyek fêrbûna guncan di warê fêrbûna kûr de pir girîng e, ji ber ku ew rasterast bandorê li pêvajoya perwerdehiyê û performansa giştî ya modela tora neural dike. Rêjeya fêrbûnê mezinahiya gavê diyar dike ku model di qonaxa perwerdehiyê de pîvanên xwe nûve dike. Rêjeyek fêrbûna bijartî dikare rêve bibe
Em çawa dikarin algorîtmaya guheztina navînî bi kontrolkirina tevgerê û şikandina lûkê dema ku navend li hev kom bûne baştir bikin?
Algorîtmaya guheztina navîn teknîkek populer e ku di fêrbûna makîneyê de ji bo karên komkirin û dabeşkirina wêneyê tê bikar anîn. Ew algorîtmayek dubareker e ku armanc dike ku mod an lûtkeyan di danegehek diyarkirî de bibîne. Digel ku algorîtmaya guheztina navînî ya bingehîn bi bandor e, ew dikare bi kontrolkirina tevgerê û şikandina guheztinê bêtir were xweş kirin.
Algorîtmaya guheztina navîn çawa bigihîje hevgirtinê?
Algorîtmaya guheztina navîn rêbazek hêzdar e ku di fêrbûna makîneyê de ji bo analîzkirina kombûnê tê bikar anîn. Ew bi taybetî di rewşên ku nuqteyên daneyê bi yekrengî nayên belav kirin û xwedan dendikên cihêreng bi bandor e. Algorîtm bi veguheztina dubare ya nuqteyên daneyê ber bi herêmên bi tîrêjiya bilind ve, di dawiyê de dibe sedema naskirina
Pêvajoya guheztina navîn di dîtina navendên komê û destnîşankirina hevgirtinê de rave bike.
Veguhastina navîn algorîtmayek populer e ku di warê fêrbûna makîneyê de ji bo komkirina xalên daneyê tê bikar anîn. Ew bi taybetî di peydakirina navendên komê û destnîşankirina hevgirtinê de bi bandor e. Di vê bersivê de, em ê ravekirinek berfireh û berfireh a pêvajoya guheztina navgîniyê pêşkêş bikin, nirxa wê ya dîdaktîk a li ser bingeha zanîna rastîn derxînin holê. Guhertina navîn
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Kombûn, veguherîna k-wateyê û wateyê, Wateya danasîna guherînê, Nirxandina îmtîhanê
Algorîtmaya k-means çawa dixebite?
Algorîtmaya k-means teknolojiyek fêrbûna makîneyê ya neçavdêrkirî ya populer e ku ji bo komkirina xalên daneyê di nav komên cûda de tê bikar anîn. Ew bi berfirehî di warên cihêreng ên wekî dabeşkirina wêneyê, dabeşkirina xerîdar, û tespîtkirina anomalî de tê bikar anîn. Di vê bersivê de, em ê ravekirinek berfireh pêşkêşî bikin ka algorîtmaya k-means çawa dixebite, tevî gavên têkildar û