5 Beste VnStat PHP-alternatieven voor netwerkmonitoring

Monitoring van de netwerkbandbreedte is essentieel voor systeembeheerders om het gegevensgebruik bij te houden, verkeerspatronen te analyseren en de netwerkprestaties te optimaliseren.

VnStat PHP is een populaire keuze vanwege de eenvoudige webgebaseerde interface, maar het mist moderne functies zoals real-time monitoring, deep packet inspection en geavanceerde visualisaties. Bovendien wordt het niet langer actief onderhouden, waardoor het minder geschikt is voor moderne netwerkbewakingsbehoeften.

Als je op zoek bent naar krachtige, moderne alternatieven, dan be

Wereldwijde pooling in convolutionele neurale netwerken

Introductie

Pooling-operaties zijn al geruime tijd een steunpilaar in convolutionele neurale netwerken. Hoewel processen als max pooling en average pooling vaak meer centraal hebben gestaan, zijn hun minder bekende neven en nichten global max pooling en global average pooling net

Automatiseer het maken van VPC-mesh-netwerken

Introductie

Het creëren van een mesh-netwerk over meerdere Virtual Private Clouds (VPC's) is een krachtige manier om naadloze communicatie tussen uw cloudresources te garanderen met behoud van isolatie en beveiliging. Een VPC-mesh-netwerk is een netwerktopologie waarbij elke VPC is verbond

Opvulling in convolutionele neurale netwerken

Opvulling is een essentieel proces in convolutionele neurale netwerken. Hoewel het niet verplicht is, is het een proces dat vaak wordt gebruikt in veel state-of-the-art CNN-architecturen. In dit artikel gaan we onderzoeken waarom en hoe het wordt gedaan.

Het mechanisme van convolutie

Con

Neurale netwerken vanaf nul opbouwen: deel 1

Met de aanwezigheid van populaire deep learning-frameworks zoals TensorFlow, Keras, PyTorch en andere soortgelijke bibliotheken, is het voor een beginner in het veld veel gemakkelijker geworden om het onderwerp neurale netwerken in een sneller tempo op te pikken. Hoewel deze frameworks je een pad bieden om de meest complexe ber

Weersvoorspelling met behulp van LSTM-netwerken

Introductie

Long Short-Term Memory (LSTM)-netwerken zijn een klasse van terugkerende neurale netwerken (RNN) die in staat zijn tot sequentievoorspellingsproblemen. Met name RNN's en LSTM's verschillen van andere neurale netwerken doordat ze een temporele dimensie hebben en rekening houden met tijd en

Capsulenetwerken: een snelle inleiding

Introductie

Of je nu nieuw bent in deep learning of een serieuze onderzoeker, je bent vast wel eens de term convolutionele neurale netwerken (CNN's) tegengekomen. Ze zijn een van de meest onderzochte en best presterende arch

Filters in convolutionele neurale netwerken

In Multi Layer Perceptrons (MLP) zijn leerbare parameters de gewichten van het netwerk die worden toegewezen aan functievectoren. In de context van convolutionele neurale netwerken worden leerbare parameters echter filters genoemd, filters die 2-dimensionale matrices/arrays zijn die gewoonlijk vierkant van grootte zijn. In dit ar

Pooling in convolutionele neurale netwerken

Introductie

De term 'pooling' klinkt bekend in de oren van iedereen die bekend is met convolutionele neurale netwerken, omdat het een proces is dat vaak wordt gebruikt na elke convolutielaag. In dit artikel onderzoeken we het waarom en hoe achter dit fundamentele proces in CNN-architecturen.

Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) veelbelovend alternatief voor meerlaags Perceptron?

Introductie

Er is een nieuw artikel over machine learning langsgekomen dat stoutmoedig een nieuw pad presenteert op het gebied van deep learning. De recente publicatie over Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) is precies een van die baanbrekende werken. Van