Xalên gihîştinê yên Wi-Fi dikarin bi guheztinên di torên têl de çêtirîn werin berhev kirin?
Xalên gihîştinê û guheztinên Wi-Fi her du jî hêmanên bingehîn in di torên komputerê de, lê ew ji armancên cûda re xizmet dikin û di qatên cihêreng ên mîmariya torê de dixebitin. Dema ku ew hin hevsengiyan parve dikin, girîng e ku meriv fonksiyonên wan ên cihêreng fam bike û ka ew çawa beşdarî binesaziya tevnvî ya torê dibin. Switch amûrek torê ye ku
Ma tora pola hîn jî têkildar e?
Tora çînayetî, ku wekî tora-based çîn jî tê zanîn, rêbazek bû ku di rojên destpêkê yên tora komputerê de ji bo veqetandina navnîşanên IP-yê hate bikar anîn. Lêbelê, bi danasîna rêveçûna nav-domainê ya bê çîn (CIDR) û kêmbûna navnîşanên IPv4, tora çînayetî di mîmarên torê yên nûjen de kêmtir têkildar bûye. Di tora pola de, navnîşanên IP-ê di nav de hatin dabeş kirin
Çima girîng e ku meriv di qonaxên cihêreng de di dema perwerdekirina CNN de şeklê daneya têketinê bişopîne?
Çavdêriya şeklê daneyên têketinê di qonaxên cihêreng de di dema perwerdehiya Tora Neuralî ya Convolutional (CNN) de ji ber çend sedeman pir girîng e. Ew dihêle ku em pê ewle bin ku dane rast têne hilanîn, di tespîtkirina pirsgirêkên potansiyel de dibe alîkar, û di girtina biryarên agahdar de ji bo baştirkirina performansa torê dibe alîkar. Li
Hilbijartina algorîtmaya xweşbîniyê û mîmariya torê çawa bandorê li performansa modelek fêrbûna kûr dike?
Performansa modelek fêrbûna kûr ji hêla faktorên cihêreng ve tê bandor kirin, di nav de bijartina algorîtmaya xweşbîniyê û mîmariya torê. Van her du beşan di destnîşankirina kapasîteya modelê ya fêrbûn û giştîkirina daneyan de rolek girîng dileyzin. Di vê bersivê de, em ê li bandora algorîtmayên xweşbîniyê û mîmarên torê bigerin
Hin hîperparametreyên ku em dikarin biceribînin çi ne ku di modela xwe de rastbûna bilindtir bi dest bixin?
Ji bo ku di modela meya fêrbûna makîneyê de rastbûna bilindtir bi dest bixin, çend hîperparametre hene ku em dikarin bi wan re ceribandinê bikin. Hîperparametre pîvanên verastkirî ne ku berî destpêkirina pêvajoya fêrbûnê têne danîn. Ew tevgera algorîtmaya fêrbûnê kontrol dikin û bandorek girîng li ser performansa modelê dikin. Yek hyperparameterek girîng a ku divê were hesibandin ev e