世界 网络arp
深度学习的典型神经网络类型——卷积神经网络（CNN）
1.CNN的定位 CNN属于深度学习中的一类典型神经网络，是一种前馈神经网络，它采用的是SGD（随机梯度下降）算法，它的人工神经元可以相应一部分覆盖范围内的单元，在图像处理方面的表现十分出色。 CNN在模式分类领域，因其避免了对图像的前期的预处理，所以它可以直接输入图像得到结果。 2.CNN的构成 ......
简单讲讲网络结构
FCN（Fully Convolutional Network），PSPNet（Pyramid Scene Parsing Network）和DeepLab-v3是在计算机视觉领域中广泛应用的三种网络结构。它们在语义分割任务中具有出色的性能，并在许多实际应用中取得了显著的成果。 首先，我们来了解一下 ......
ARP攻击与欺骗的原理与复现
arp概述 1、arp地址解析协议，把一个已有的ip地址解析成对应的mac地址 2、arp工作在三层，有交换机进行转发，路由器是不会转发ARP协议 arp工作原理 1、现局域网有三台主机A、B、C，一台交换机，三台主机都未互相访问过 2、A主机arp缓存表里没有C主机的MAC地址，A会发送arp广播 ......
神经网络基础-目录
神经网络基础(11)机器学习、深度学习模型、模型训练 神经网络基础(1)激活函数(1)sigmoid与二元逻辑分类的神经元模型 神经网络基础(2)激活函数(2)sigmoid与多分类的神经网络模型 神经网络基础(3)激活函数(3)SoftMax与多分类神经网络模型 神经网络基础(4)逻辑分类标签与O ......
甘肃捐款名单列表 --- 来源于网络所以...
小杨哥，捐出了1200万元人民币 李佳琦捐款500万元。电商主播李佳琦向中华慈善总会捐赠500万元进行震区专项救援 新茶饮公益基金携手古茗、书亦烧仙草、茶百道、蜜雪冰城、沪上阿姨、喜茶、益禾堂、茶颜悦色、7分甜、甜啦啦共计10家新茶饮品牌第一时间响应紧急救援工作，捐赠1000万元驰援甘肃地震，为灾区 ......
2023-2024-1 20232309 《网络空间安全导论》第15（6）周学习总结
2023-2024-1 20232309 《网络空间安全导论》第15（6）周学习总结 教材学习内容总结 教材学习中的问题和解决过程 1.比特币是啥？（想要个更通俗的介绍） 去中心化示意： 百度介绍： 一点解释: 2.区块链？ 基于AI的学习 好像关联性不是很大但随便了。。。 嗯嗯就这样敷衍地结束了（ ......
数字孪生模型：重塑智能世界的关键技术
随着科技的不断发展，数字孪生模型将在更多领域得到广泛应用。未来，我们将会看到更多智能化的城市、工厂、医院等场景的出现。同时，数字孪生模型也将与其他技术如人工智能、大数据等紧密结合，共同推动社会的进步和发展。 ......
Dio网络请求
包 dio: ^4.0.0 http: ^0.13.3 dio_cookie_manager: ^2.0.0 cookie_jar: ^3.0.1 dio_http2_adapter: ^2.0.0 shared_preferences: ^2.0.7 dio_util.dart //使用单例模式进 ......
Dio和http库是Flutter中两种常用的网络请求库
Dio Dio 的优点： 强大的功能：Dio提供了丰富的功能，支持拦截器、文件下载和上传、超时设置等高级特性，满足了大多数网络请求的需求。 支持并发请求：Dio具有良好的并发性能，可以同时处理多个网络请求，并提供了便捷的取消请求功能。 高度可定制性：Dio提供了许多配置选项和扩展点，你可以根据自己的 ......
[转] adb命令设置网络代理
前言全局说明 一、设置代理方法（无需重启）： adb shell settings put global http_proxy 代理IP地址:端口号 二、移除代理方法（移除代理后要重启手机才能生效。）： adb shell settings delete global http_proxy adb ......
神经网络可视化新工具：TorchExplorer
TorchExplorer是一个交互式探索神经网络的可视化工具，他的主要功能如下： TorchExplorer是一款创新的人工智能工具，专为使用非常规神经网络架构的研究人员设计。可以在本地或者wandb中生成交互式Vega自定义图表，提供网络结构的模块级可视化。在左边的面板可以模块级方式展现神经网络 ......
2023-2024-1学期20232412《网络空间安全导论》第四周学习总结
教材学习总结 认识系统的定义，掌握系统安全思维 了解系统安全的三类基本原则 认识安全控制，安全检测，安全管理 学习了系统安全结构的知识 接触安全生态系统的概念 思维导图 教材学习中的问题及解决过程 问题1：课本的内容不如前面的章节划分清晰 解决方法：仔细研读，多划线，记录不懂的点 问题2：sqlma ......
powershell 作服务端 响应网络(socket tcp)连接 提供文件夹大小查询服务
包含： 端口占用检测 心跳包网络断线检测 传入的数据是否为合法有效的目录路径检测 读取计算文件夹大小（不含软链接|symlink） 传回查询到的文件夹大小 [cmdletbinding()] Param($Port = 8888) $VerbosePreference = "Continue" # ......
万兆网络中低延迟 PCSPMA 实现
概况 通过学习 GT Wizard 64b66b 万兆网的低延迟解包方案，以及 gearbox 的对齐技术使用 目的 学习 GT Wizard 64b66b 的 IP 基本构架，灵活使用 IP 完成高速数据传输 软件 Vivado 和 modelsim10.7 硬件 支持 10.3125g 的高速接 ......
基于pg driver 的dremio cratedb arp 扩展
实际上pg 驱动是可以直接链接cratedb 的但是因为默认实现会自动添加一个编码造成生成的sql 在cratedb 运行异常 参考代码 核心是arp 方言处理上，移除了关于编码的处理，实际上与mssql server 处理是一样的,主要代码实际上来自ce 版本的pg 扩展 public SqlCo ......
2023-2024-1学期20232412《网络空间安全导论》第三周学习总结
教材学习内容总结 了解当下网络安全面临的威胁 了解网络安全体系结构 初步认识网络安全防护技术的种类 从法律、管理层面认识网络安全 认识当前新兴网络及安全技术 思维导图 教材学习中的问题和解决过程 问题1：对开放系统互联模型的认识不够清晰 解决方案：与AI模型进行苏格拉底挑战来加深理解 问题2：在实际 ......
电信行业客户流失预测：KNN、朴素贝叶斯、逻辑回归、LDA/QDA、随机森林、支持向量机、CART、神经网络
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34635 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Lingzi Lu 客户流失是一个存在于各个行业的严重问题，这一问题也同样受到众多电信服务提供商的关注——因为获得一个新客户的成本远远超过保留一个老客户的成本。因此，探索可能对客户流失产生重要影响的 ......
网络安全一步一步日记
网络安全一步一步日记 看完这个40h的课程 【CRACER 全网最新渗透课程（已获得授权）】DAY01 渗透测试基础 「更新中」_哔哩哔哩_bilibili 2023/11/15 开始学习第一课2h emmmm学完了 2h课反反复复看了大概4h 第一节课我建议大家温故而知新吧 我待会把之前手写 ......
人工智能对网络安全的影响
技术的快速发展带来了不断增长的威胁环境，网络犯罪分子和恶意行为者利用我们互联世界中的漏洞。在这个数字时代，数据泄露和网络攻击呈上升趋势，仅靠传统的安全措施已经不够了。人工智能 （AI） 的进步彻底改变了网络安全格局。 在这篇文章中，我们将探讨人工智能对网络安全的深远影响、它在保护我们的数字领域中的作 ......
以前开发的一些dremio arp 扩展24.3 更新
以前开发过一些简单的arp 扩展（核心还是修改的ce 版本的），dremio 发布24.3版本了，但是有不少调整，造成以前的不能使用了目前已经将以前开发的都更新了 my-dremio-mssql-connector 主要是解决中文乱码问题 cratedb-dremio-connector 支持链接c ......
OSI七层模型如何帮助网络通信？
OSI（开放系统互联）七层模型是计算机网络体系结构的一种描述方式，它为不同系统之间的通信提供了统一的标准。这个模型从低到高分别是：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。 以下是每个层次的主要功能和它们如何帮助网络通信： 物理层（Physical Layer）：这一层主要负责将比 ......
论文精读：ST2Vec：道路网络中的时空轨迹相似性学习（ST2Vec: Spatio_Temporal Trajectory Similarity Learning in Road Networks）
论文精读：ST2Vec 道路网络中的时空轨迹相似性学习 《ST2Vec: Spatio-Temporal Trajectory Similarity Learning in Road Networks》 论文链接：https://doi.org/10.48550/arXiv.2112.09339 一 ......
WPF显示网络图片的几种方法
1、利用数据流 1 Image img; 2 byte[] btyarray = GetImageFromResponse(imageUrl); 3 4 //字节数据转流 5 MemoryStream ms = new MemoryStream(btyarray); 6 7 //重点：设置Image ......
APP应用加固指南：如何有效辨别，网络上伪造的地理位置？
在数字互联时代，已经离不开地理位置数据。地理位置数据不仅仅是一个简单的坐标，更是一种数字足迹，描绘了人们在数字世界中的实际存在。这些数据为我们提供了关键的背景信息，让人们在享受数字服务的同时，也能更好地理解人们的生活环境。 首先，基于地理位置数据的地图和导航服务。通过提供准确、实时的位置信息，地图和 ......
java读取网络文件和本地文件
java读取网络文件和本地文件： package com.mybatisplustest.test; import java.io.*; import java.net.URL; /** * Created by Administrator on 2023/12/21. */ public clas ......
pytorch——基于循环神经网络的情感分类
任务目标 基于给定数据集，进行数据预处理，搭建以LSTM为基本单元的模型，以Adam优化器对模型进行训练，使用训练后的模型进行预测并计算预测分类的准确率。 数据集信息 IMDB数据集是一个对电影评论标注为正向评论与负向评论的数据集，共有25000条文本数据作为训练集，25000条文本数据作为测试集。 ......
dremio arp 扩展开发icon问题
好久没太注意dremio 内部的变动了，结果今天在自己开发arp 扩展i升级到24.3 的时候发现icon 看不到，刚好官方发布了 24.3 的源码，顺着看了下发现是icon 已经不在arp 扩展中提供了，而是直接放到了ui 组件中了 参考图 解决方法 直接替换ui-lib jar 包 自己编译ui ......
同事突然问我：异步网络请求编码的方法
本文分享自华为云社区《异步网络请求编码》，作者：张俭 。 本文介绍常见的异步网络请求编码手法。尽管像golang这些的语言，支持协程，可以使得Programmer以同步的方式编写代码，大大降低编码者的心智负担。但网络编程中，批量又非常常见，这就导致即使在Golang中，也不得不进行协程的切换来满足批 ......
神经网络优化篇：详解dropout 正则化（Dropout Regularization）
dropout 正则化 除了\(L2\)正则化，还有一个非常实用的正则化方法——“Dropout（随机失活）”。 假设在训练上图这样的神经网络，它存在过拟合，这就是dropout所要处理的，复制这个神经网络，dropout会遍历网络的每一层，并设置消除神经网络中节点的概率。假设网络中的每一层，每个节 ......
dremio 24.3.0 arp 扩展变动
dremio 24.3.0 版本发布了，在测试arp 扩展的是否发现有一些问题，通过对于历史版本，发现主要是一个包的变动 参考对比 24.3.0 之前的 24.3.0 版本的 说明 对于以前开发的arp 扩展都需要重新调整并构建，才能确保与24.3.0 版本兼容，我以前开发的一些扩展后边会更新下 参 ......