د وخت برید څه شی دی؟
د وخت برید د سایبر امنیت په ساحه کې د اړخ چینل برید یو ډول دی چې د کریپټوګرافیک الګوریتمونو اجرا کولو لپاره اخیستل شوي وخت کې توپیرونه کاروي. د دې وخت توپیرونو تحلیل کولو سره، برید کونکي کولی شي د کارول شوي کریپټوګرافیک کیلي په اړه حساس معلومات وټاکي. د برید دا ډول کولی شي د سیسټمونو امنیت سره موافقت وکړي چې تکیه کوي
د بې اعتباره ذخیره کولو سرورونو ځینې اوسني مثالونه څه دي؟
د باور وړ ذخیره کولو سرورونه د سایبر امنیت په ساحه کې د پام وړ ګواښ رامینځته کوي ، ځکه چې دوی کولی شي په دوی کې د ذخیره شوي معلوماتو محرمیت ، بشپړتیا او شتون سره موافقت وکړي. دا سرورونه په عموم ډول د دوی د مناسبو امنیتي تدابیرو نشتوالي لخوا مشخص شوي، دوی د مختلفو بریدونو او غیر مجاز لاسرسي لپاره زیان منونکي کوي. دا د سازمانونو او سازمانونو لپاره خورا مهم دی
د مخابراتو په امنیت کې د لاسلیک او عامه کیلي رول څه دي؟
د پیغام رسولو امنیت کې، د لاسلیک او عامه کلیدي مفکورې د ادارو ترمنځ د پیغامونو د بشپړتیا، صداقت او محرمیت په یقیني کولو کې مهم رول لوبوي. دا کریپټوګرافیک اجزا د مخابراتو پروتوکولونو خوندي کولو لپاره بنسټیز دي او په پراخه کچه په مختلف امنیتي میکانیزمونو کې کارول کیږي لکه ډیجیټل لاسلیکونه ، کوډ کول ، او د کلیدي تبادلې پروتوکولونو کې. په پیغام کې لاسلیک
څه که چیرې د ماشین زده کړې الګوریتم غوره نه وي او څنګه کولی شي ډاډ ترلاسه کړي چې سم انتخاب کړئ؟
د مصنوعي استخباراتو (AI) او ماشین زده کړې په ډګر کې، د مناسب الګوریتم انتخاب د هرې پروژې بریالیتوب لپاره خورا مهم دی. کله چې ټاکل شوی الګوریتم د یوې ځانګړې دندې لپاره مناسب نه وي، دا کولی شي د فرعي غوره پایلو، د کمپیوټري لګښتونو زیاتوالي، او د سرچینو غیر موثر استعمال لامل شي. له همدې امله، دا اړینه ده چې ولري
څنګه کولای شو چی د ویکتورونو په توګه د کلمو د نمایندګۍ د پلاټ لپاره مناسب محورونه په اتوماتيک ډول وټاکو لپاره د سرایت کولو پرت وکاروو؟
د ویکتورونو په توګه د کلمو نمایندګۍ لیدو لپاره په اوتومات ډول د مناسب محورونو ټاکلو لپاره د سرایت کولو پرت کارولو لپاره ، موږ اړتیا لرو د کلمو ایمبیډینګ بنسټیز مفکورې او په عصبي شبکو کې د دوی غوښتنلیک ته پام وکړو. د کلمې سرایتونه په دوامداره ویکتور ځای کې د کلمو ډیری ویکتور نمایشونه دي چې د کلمو ترمینځ سیمانټیک اړیکې نیسي. دا سرایتونه دي
په CNN کې د اعظمي پولینګ هدف څه دی؟
Max pooling په Convolutional Neural Networks (CNNs) کې یو مهم عملیات دی چې د ځانګړتیاوو په استخراج او د ابعاد کمولو کې مهم رول لوبوي. د عکسونو د ډلبندۍ د دندو په شرایطو کې، د نقشې د نمونې د نمونې کولو لپاره د قناعتي پرتونو وروسته اعظمي پولینګ پلي کیږي، کوم چې د کمپیوټري پیچلتیا کمولو په وخت کې د مهمو ځانګړتیاو په ساتلو کې مرسته کوي. اصلي موخه
د عکس پیژندنې لپاره په کنولوشنال عصبي شبکه (CNN) کې د فیچر استخراج پروسه څنګه پلي کیږي؟
د فیچر استخراج د عکس پیژندنې دندو لپاره پلي شوي د convolutional عصبي شبکې (CNN) پروسې کې یو مهم ګام دی. په CNNs کې، د ځانګړتیاوو استخراج پروسه د ان پټ انځورونو څخه د معنی وړ ځانګړتیاوو استخراج شامل دي ترڅو دقیق طبقه بندي اسانه کړي. دا پروسه اړینه ده ځکه چې د عکسونو خام پکسل ارزښتونه په مستقیم ډول د ډلبندۍ دندو لپاره مناسب ندي. لخوا
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, د جامو عکسونو طبقه بندي کولو لپاره د ټینسور فلو کارول
ایا دا اړینه ده چې په TensorFlow.js کې د ماشین زده کړې ماډلونو لپاره د غیر متناسب زده کړې فعالیت وکاروئ؟
په TensorFlow.js کې د ماشین زده کړې ماډلونو په ساحه کې، د غیر مطابقت لرونکي زده کړې دندو کارول مطلق اړتیا نه ده، مګر دا کولی شي د ماډلونو فعالیت او موثریت ته د پام وړ وده ورکړي. د غیر متناسب زده کړې دندې د کمپیوټري زده کړې موډلونو د روزنې پروسې په ښه کولو کې مهم رول لوبوي ترڅو د کمپیوټرونو ترسره کولو ته اجازه ورکړي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow.js, د درجه بندي کولو لپاره د عصبي شبکې جوړول
د TensorFlow Keras Tokenizer API د کلمو پیرامیټر اعظمي شمیر څه دی؟
د TensorFlow Keras Tokenizer API د متن ډیټا مؤثره نښه کولو ته اجازه ورکوي، د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) دندو کې یو مهم ګام. کله چې په TensorFlow Keras کې د Tokenizer مثال تنظیم کړئ، یو له پیرامیټرونو څخه چې ټاکل کیدی شي د `num_words` پیرامیټر دی، کوم چې د فریکونسۍ پراساس د ساتلو لپاره د کلمو اعظمي شمیر مشخص کوي
ایا TensorFlow Keras Tokenizer API د ډیری مکرر کلمو موندلو لپاره کارول کیدی شي؟
د TensorFlow Keras Tokenizer API په حقیقت کې د متن په کورپس کې د ډیری مکرر کلمو موندلو لپاره کارول کیدی شي. ټوکن کول د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) کې یو بنسټیز ګام دی چې د متن په کوچنیو واحدونو، په ځانګړې توګه د کلمو یا فرعي کلمو ماتول شامل دي، ترڅو نور پروسس اسانه کړي. په TensorFlow کې د Tokenizer API د اغیزمن ټوکن کولو لپاره اجازه ورکوي