Wi-Fi အသုံးပြုခွင့်အချက်များသည် ကြိုးတပ်ကွန်ရက်များရှိ ခလုတ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်လျှင် အကောင်းဆုံးဖြစ်နိုင်ပါသလား။
Wi-Fi access point နှင့် switches များသည် ကွန်ပျူတာကွန်ရက်များတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော အစိတ်အပိုင်းများဖြစ်သည်၊ သို့သော် ၎င်းတို့သည် မတူညီသောရည်ရွယ်ချက်များဖြင့် လုပ်ဆောင်ကြပြီး ကွန်ရက်တည်ဆောက်ပုံ၏ မတူညီသောအလွှာများတွင် လုပ်ဆောင်ကြသည်။ ၎င်းတို့သည် အချို့သောဆင်တူမှုများကို မျှဝေနေချိန်တွင် ၎င်းတို့၏ထူးခြားသောလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများနှင့် ကွန်ရက်အခြေခံအဆောက်အအုံတစ်ခုလုံးကို မည်ကဲ့သို့ပံ့ပိုးပေးသည်ကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ switch သည် networking device တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/CNF ကွန်ပျူတာကွန်ရက်ချိတ်ဆက်ခြင်းဆိုင်ရာ အခြေခံအချက်များ, ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာကွန်ရက်များ, ကြိုးဆွဲကိရိယာများ
classful networking သည် ဆက်နွယ်နေသေးပါသလား။
class-based networking ဟုလည်းသိကြသော classful networking သည် IP address များကိုခွဲဝေရန် computer networking ၏အစောပိုင်းကာလများတွင်အသုံးပြုသည့်နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့ရာတွင်၊ classless inter-domain routing (CIDR) ၏နိဒါန်းနှင့် IPv4 လိပ်စာများ ကုန်ဆုံးသွားသဖြင့်၊ classful networking သည် ခေတ်မီကွန်ရက်တည်ဆောက်ပုံများတွင် သက်ဆိုင်မှုနည်းလာသည်။ အတန်းလိုက်ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှုတွင် IP လိပ်စာများကို ခွဲခြားထားသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး, EITC/IS/CNF ကွန်ပျူတာကွန်ရက်ချိတ်ဆက်ခြင်းဆိုင်ရာ အခြေခံအချက်များ, အင်တာနက် ပရိုတိုကောများ, IP လိပ်စာများကို မိတ်ဆက်ခြင်း။
CNN ကို လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မတူညီသော အဆင့်များတွင် ထည့်သွင်းဒေတာ၏ ပုံသဏ္ဍာန်ကို စောင့်ကြည့်ရန် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
Convolutional Neural Network (CNN) ကို လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း မတူညီသော အဆင့်များတွင် ထည့်သွင်းသည့် အချက်အလက်များ၏ ပုံသဏ္ဍာန်ကို စောင့်ကြည့်ခြင်းသည် အကြောင်းရင်းများစွာအတွက် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ဒေတာကို မှန်ကန်စွာ စီမံဆောင်ရွက်နေကြောင်း သေချာစေရန်၊ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ပြဿနာများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရာတွင် ကူညီပေးပြီး ကွန်ရက်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အသိဉာဏ်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။ ၌
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, Convolution အာရုံကြောကွန်ယက် (CNN), Convnet ကိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် ကွန်ရက်ဗိသုကာဆိုင်ရာရွေးချယ်မှုသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်သနည်း။
နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် ကွန်ရက်တည်ဆောက်ပုံဆိုင်ရာ ရွေးချယ်မှုအပါအဝင် အကြောင်းရင်းအမျိုးမျိုးဖြင့် လွှမ်းမိုးထားသည်။ ဤအစိတ်အပိုင်းနှစ်ခုသည် အချက်အလက်မှ စံနမူနာ၏ သင်ယူနိုင်မှုနှင့် ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ထားသော အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် ကွန်ရက်ဗိသုကာလက်ရာများ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နိဒါန္း, အာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့် TensorFlow နှင့်နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ကျွန်ုပ်တို့၏မော်ဒယ်တွင် ပိုမိုတိကျမှုရရှိရန် ကျွန်ုပ်တို့ စမ်းသပ်နိုင်သည့် ဟိုက်ပါပါရာမီတာအချို့ကား အဘယ်နည်း။
ကျွန်ုပ်တို့၏ စက်သင်ယူမှုပုံစံတွင် ပိုမိုတိကျမှုရရှိရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့ စမ်းသပ်နိုင်သော ဟိုက်ပါပါရာမီတာများစွာရှိသည်။ Hyperparameter များသည် သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်မစတင်မီ သတ်မှတ်ချိန်ညှိနိုင်သော ဘောင်များဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်၏ အပြုအမူကို ထိန်းချုပ်ပြီး မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် သိသာထင်ရှားသော သက်ရောက်မှုရှိသည်။ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန်အရေးကြီးသော hyperparameter တစ်ခုဖြစ်သည်။