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【pytorch深度学习报错】AttributeError: module 'torch' has no attribute '_six'
1.AttributeError: module 'torch' has no attribute '_six'报错: 答:指的是安装的pytorch版本里面没有_six.py文件,因为在pytorch2.0版本以后不在具有此文件。 2.两个解决方法 答:①将2.0版本以前的_six.py文件复制到 ......
神经网络优化篇:详解神经网络的权重初始化(Weight Initialization for Deep NetworksVanishing / Exploding gradients)
神经网络的权重初始化 这是一个神经单元初始化地例子,然后再演变到整个深度网络。 来看看只有一个神经元的情况,然后才是深度网络。 单个神经元可能有4个输入特征,从\(x_{1}\)到\(x_{4}\),经过\(a=g(z)\)处理,最终得到\(\hat{y}\),稍后讲深度网络时,这些输入表示为\(a ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 随机森林回归
随机森林回归(Random Forest Regression)是一种在机器学习领域广泛应用的算法,由美国科学家 Leo Breiman 在2001年提出。它是一种集成学习方法,通过整合多个决策树的预测结果来提高预测精度和稳定性。 随机森林回归适用于各种需要预测连续数值输出的问题,如金融领域的股票价 ......
推荐一款免费开源的网络监测工具InternetTest
Internet Test 是一种多合一的解决方案,适用于那些喜欢通过手动检查其可用性来密切关注其首选网站正常运行时间的人。当然,InternetTest 中也随带了定位 IP 以及地图显示定位等功能。InternetTest 是基于 MIT 许可证的免费开源软件。 当用户想要测试其网络连接速度时, ......
基于遗传算法的风光发电互补Matlab仿真模型
down 资源文件列表 基于遗传算法的风光发电互补Matlab仿真模型/ceshi.m , 1500基于遗传算法的风光发电互补Matlab仿真模型/fun.m , 1496基于遗传算法的风光发电互补Matlab仿真模型/genetic/bs2rv.M , 3356基于遗传算法的风光发电互补Matla ......
文件摆渡系统如何实现网络隔离后的数据交换及业务流转?
近年来全球网络安全威胁态势的加速严峻,使得企业对于网络安全有了前所未有的关注高度。即便没有行业性的强制要求,但在严峻的安全态势之下,企业的网络安全体系建设正从“以合规为导向”转变到“以风险为导向”,从原来的“保护安全边界”转换到“保护核心数据资产”的思路上来。 很多企业为了防止知识产权、商业机密数据 ......
Spring Boot学习随笔- 集成MyBatis-Plus(三)自定义SQL、分页实现(PaginationInterceptor )、更新和删除详细方法
这篇文章涵盖了自定义SQL、分页、更新和删除等操作。在自定义SQL部分,提及了配置mapper文件的路径以及对应的XML配置文件示例,以及如何在测试中调用自定义的方法。分页部分介绍了MyBatis-Plus中的物理分页和内存分页的区别,以及如何配置分页插件和进行分页查询。更新方法详解部分演示了不同方... ......
【算法】【线性表】矩阵归零
1 题目 给定一个 m x n 的矩阵,如果一个元素为 0 ,则将其所在行和列的所有元素都设为 0 。请使用 原地 算法。 示例 1: 输入:matrix = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]] 输出:[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]] 示例 2: 输入:matrix ......
一种新的基于平面的双激光雷达校准算法
一种新的基于平面的双激光雷达校准算法 摘要——移动车辆上使用多个激光雷达来呈现广阔的视野,以增强感知系统的性能。然而,多个激光雷达的精确校准是具有挑战性的,因为扫描点中的特征对应关系对于提供足够的约束是稀疏的。为了解决这个问题,现有的方法需要场景中固定的校准目标,或者完全依赖于额外的传感器。在本文中 ......
java学习
Java简介 Java编程语言 简单 面向对象 分散式 多线程 动态 架构中立 便携式 高性能 强大的 安全 MyProgram.java >Compier >MyProgram.class >Java VM >机器码 >MyProgram 所有源代码先以扩展名结尾的纯文本文件编写,编译器将源文件编 ......
linux磁盘管理、网络
一 磁盘管理 1 查看磁盘空间的占用 df -h 显示人类易读的方式 linux下磁盘命名格式 /dev/sd[a-z] 2 查看目录的占用空间 du -s 查看目录 -h 显示人类易读的方式 du -sh /* 3 dd dd if=/dev/zero of=file bs=size count= ......
机器学习-决策树系列-简单决策树-26
目录1. 决策树2. 举个例子 计算信息增益2. 信息熵与Gini指数关系 1. 决策树 决策树是属于有监督机器学习的一种,起源非常早,符合直觉并且非常直观, 模型生成:通过大量数据生成一颗非常好的树,用这棵树来预测新来的数据 预测:来一条新数据,按照生成好的树的标准,落到某一个叶子节点上 决策树的 ......
简易机器学习笔记(六)不同优化算法器
前言 我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛,就是那个 这样梯度下降公式涉及两个问题,一是梯度下降的策略,二是涉及到参数的选择,如果我们选择固定步长的时候,就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡,很难选择到我们期望的值。 假设上图中,x0为我们期望的极小值,yB = xA - yA'xA的时候,xB ......
机器学习笔记(五)更换损失函数:交叉熵
前言 我们之前用的是均方差作为我们神经网络的损失函数评估值,但是我们对于结果,比如给定你一张应该是0的照片,它识别成了6,这个时候这个均方差表达了什么特别的含义吗?显然你识别成6并不代表它比识别成1的情况误差更大。 所以说我们需要一种全新的方式,基于概率的方案来对结果进行规范。也就是我们说的交叉熵损 ......
JUC源码学习系列02
ReentrantLock 学习 ReentrantLock 最特别的点在于他的可重入特性,允许同一个线程多次获得同一个锁,而不被阻塞. 内部维护了表示锁占用状态的 state 变量,当同一个线程来获取锁时,state 会+1 并 继续获得锁,依次达到锁可重入效果,同时若获取失败进入到 CLH 队列 ......
【THM】Burp Suite:Intruder(Burp Suite攻击器·更新版)-学习
本文相关的TryHackMe实验房间链接:https://tryhackme.com/room/burpsuiteintruder 本文相关内容:了解如何使用 Intruder 在 Burp Suite 中自动化执行请求。 简介 在本文中,我们将探索Burp Suite的Intruder模块,该模块 ......
实验二(网络嗅探与身份认证)
1. 实验目的和要求 实验目的: 1、通过使用Wireshark软件掌握Sniffer(嗅探器)工具的使用方法,实现捕捉HTTP等协议的数据包,以理解TCP/IP协议中多种协议的数据结构、通过实验了解HTTP等协议明文传输的特性。 2、研究交换环境下的网络嗅探实现及防范方法,研究并利用ARP协议的安 ......
基于深度学习网络的手势识别算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 基于深度学习网络的手势识别算法是一种通过训练模型来识别手势的技术。其原理主要利用深度学习网络对图像或视频序列进行特征提取和分类。 手势识别算法基于深度学习网络,通过训练模型来识别输入图像或视频序列中的手势。具体而 ......
实验一(网络扫描与网络侦察)
1. 实验目的和要求 实验目的:理解网络扫描、网络侦察的作用;通过搭建网络渗透测试平台,了解并熟悉常用搜索引擎、扫描工具的应用,通过信息收集为下一步渗透工作打下基础。 系统环境:Kali Linux 2、Windows 网络环境:交换网络结构 实验工具: Metasploitable2(需自行下载虚 ......
微软的一些公开课,Python、机器学习、SQL、AI,全部免费
大家好,我是老章,刷X看到一位博主Alif Hossain⚡@alifcoder总结了微软的一些公开课,全部免费,蛮不错的。感兴趣可以学一波,还能领徽章。 1. 机器学习简介 本课程是学习机器学习基础知识和用例的好方法。 → 11 个模块 → 2.5 小时 → 适合初学者 → 免费徽章 链接: ht ......
微软真是活菩萨,面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费
微软真是活菩萨,面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好,我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址:https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/#/ 学习经典机器学习,主要使用 Sciki ......
改进搜索算法框架学习笔记
用途:主要用来解决不能写出解析解的、但有可微目标函数、约束条件的问题求解。 步骤: 获得初始解 基于初始解获得当前位置的梯度——找改进迭代方向 邻域内目标函数变化约等于步长*(梯度与实际改变向量的内积)。如沿梯度方向改变则约等于步长*梯度的二范数。梯度点乘改变向量可用于判断改变是增大还是缩小目标函数 ......
01_机器学习概述
概述 机器学习是什么 与人工智能的关系 机器学习 是 人工智能 的一个实现途径 人工智能 是用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能 定义 机器学习 是从数据中自动分析获得 模型 ,并利用 模型 对未知数据进行 预测 解释 我们人从大量的日常经验中归纳规律,当面临新的问题的时候,就可以利用以往总结的规 ......
JUC源码学习系列01
JUC 源码阅读 JUC 指的是 Java Util Concurrency,即 Java 工具包下的并发工具类库(Java Util Concurrency Utilities)。JUC 提供了一系列用于并发编程的工具类、接口和工具方法,帮助开发者更容易地实现多线程程序,并提供了更高级别、更灵活、 ......
Markdown学习
Markdown学习笔记 1、标题 +空格+文字(几级标题就加几个#) 三级标题 四级标题 五级标题 六级标题 2、字体 加粗:**+文字+** Hello World! 斜体:*+文字+* Hello World! 加粗且斜体:***+文字+*** Hello World! 删除线:~+文字+~ ......
代码随想录算法训练营第二十一天|530.二叉搜索树的最小绝对差,501.二叉搜索树中的众数,236. 二叉树的最近公共祖先
一、530.二叉搜索树的最小绝对差 题目链接: LeetCode 530.二叉搜索树的最小绝对差 学习前: 思路: 中序遍历(递归+迭代)。首先中序遍历,将数值按照递增的方式存储,然后再计算最小绝对差 学习后: 中序遍历+双指针。在中序遍历中,一直存在指针指向前序结点,故在遍历过程中就可计算最小绝对 ......
3ds Max网络渲染结果不一致怎么解决?
3ds Max网络渲染是影视动画、效果图等领域都在使用的方式,但在使用云渲染时,不少人都关注到了渲染结果与个人电脑上渲染的结果不一致,不少新手都比较关注这点,本文整理的3ds Max网络渲染结果不一致问题的内容,希望帮助到大家! 3ds Max网络渲染结果不一致原因 1、检查渲染引擎设置 - 确保在 ......
【Kafka学习-3】Kafka命令
【Kafka学习-3】Kafka命令 Kafka的命令都是基于bin目录下的脚本来使用的。 Topic命令 Topic的命令脚本是kafka-topics.sh,常见命令参数说明: --bootstrap-server <String: server toconnet to> 连接的Kafka Br ......
Spring学习记录之Bean的实例化方式
Spring学习记录之Bean的实例化方式 前言 这篇文章是我第二次学习b站老杜的spring相关课程所进行的学习记录,算是对课程内容及笔记的二次整理,以自己的理解方式进行二次记录,其中理解可能存在错误,欢迎且接受各位大佬们的批评指正; 关于本笔记,只是我对于相关知识遗忘时快速查阅了解使用,至于课程 ......
openEuler网络配置
配置 IP 使用nmcli命令 说明:使用nmcli命令配置的网络配置可以立即生效且系统重启后配置也不会丢失。 nmcli介绍 nmcli是NetworkManager的一个命令行工具,它提供了使用命令行配置由NetworkManager管理网络连接的方法。nmcli命令的基本格式为: # nmcl ......