全网 路径 深度 流量
AutoDL跑深度学习代码
前言：写这篇文章主要是记录自己租用云服务器并跑复现深度学习论文代码的过程。 租用服务器 租用好后，就能够在容器实例中查看。 配置conda环境 对自己租好的容器实例进行开机，点击JupyterLab-->终端，进入Linux系统终端。 进入之后，输入vim ~/.bashrc，按i进入vim的编辑模 ......
动手学深度学习----计算机视觉
向着吃点心的时刻出发！——久岛鸥 锚框 数据集： 首先人手动在图片数据中进行标注，标注的有物体的类型，物体对应的框（框的位置） 框的位置表示方式很多，如左上角x,左上角y,高，宽 这样表示 我们手动标注的框为真实框，锚框是我们程序生成的，经过我们的处理需要与真实框进行匹配，并算出于真正框的偏移 这个 ......
（全网最全）基于250+种优化算法的TVF-EMD参数自适应选择及信号降噪-matlab
近年提出了一种改进的经验模态分解(EMD)方法，时变滤波经验模态分解（time varying filtering based EMD ，TVF-EMD）（论文链接：http://dx.doi.org/10.1016/j.sigpro.2017.03.019）来解决模态混合问题。TVF-EMD的性能 ......
Request 爬虫的 SSL 连接问题深度解析
SSL 连接简介 SSL（Secure Sockets Layer）是一种用于确保网络通信安全性的加密协议，广泛应用于互联网上的数据传输。在数据爬取过程中，爬虫需要与使用 HTTPS 协议的网站进行通信，这就牵涉到了 SSL 连接。本文将深入研究 Request 爬虫中的 SSL 连接问题，并提供解 ......
Modbus转Profinet网关与流量变送器通讯博图配置
通过兴达易控modbus转profinet网关（XD-MDPN100）无需编程即可连接1200plc，实现profinet与modbus的双向协议转换，同时兼容网口modbusTCP协议。 ......
深度学习笔记2：数据增强
上一节由于训练数据集样本量较小，模型过早拟合最终我们在测试数据集的分类精度只达到了70%，本章节我们通过使用数据增强降低过拟合的方法。使用数据增强之后，模型的分类精度将提高到 80%～85%。数据增强是指从现有的训练样本中生成更多的训练数据，做法是利用一些能够生成可信图像的随机变换来增强（augme... ......
基于霍克斯过程的限价订单簿模型下的深度强化学习做市策略
更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。 相关研究总述 最优做市 (MM) 是在限价订单簿 (LOB) 的两侧同时下达买订单和卖订单的问题，目的是最大化交易者的最终收益率，同时最小化相关风险。 可以说，其中最突出的是库存风险，它源于交易者（做市商 ......
图 - 拓扑排序 & 关键路径
图 - 拓扑排序 & 关键路径 拓扑排序 AOV网 DAG图：有向无环图 AOV（Activities On Vertex Network）网：用顶点表示活动，用弧表示活动间的优先关系的网.AOV网中不会出现自环（有向环），这意味着有的活动以他自己为前提。 拓扑排序 按照优先顺序对AOV网中的顶点进 ......
基于流量请求数实现服务自动扩缩容
原文：https://help.aliyun.com/zh/ack/ack-managed-and-ack-dedicated/user-guide/enable-automatic-scaling-for-pods-based-on-the-number-of-requests Knative中提 ......
shell 展开之进程替换# 深度解析 管道符|和输入输出<< >>重定向的区别
参考链接 https://blog.csdn.net/zwlove5280/article/details/113609342 shell 展开中的进程替换可以说是非常难懂的一部分，它的语法为有两种 >(list) ##接受输入 看作一个整体，相当于文件描述 或 <(list) #接受输出 在 << ......
深度分析C#中Array的存储结构
数组是C#中最基础的存储结构之一，很多的存储结构其底层的实现中都是基于数组实现的，如：List、Queue、Stack、Dictionary、Heap等等，如果大家读过这些类型的底层实现源码，其实就可以发现，这些存储结构都是在其内部维护了一个或多个数组。本文重点来学习一下数组存储结构的实现逻辑。 首 ......
深度学习在图像识别中的革命性应用
深度学习在图像识别中的革命性应用标志着计算机视觉领域的重大进步。以下是深度学习在图像识别方面的一些革命性应用： 1. **卷积神经网络（CNN）的崭新时代**： - CNN是深度学习在图像识别中的核心技术，通过卷积层、池化层和全连接层，模拟人类视觉系统。这一技术的引入使得图像识别的准确性显著提高。 ......
增长实验室-ab分流的流量保护功能介绍
介绍ab分流的流量保护功能之前，先普及一下ab分流的一些概念和术语 名词解释： 实验：用来验证某个决定请求处理方式的功能或策略的一部分流量，通常用来验证某个功能或策略对系统指标（如PV/UV，CRT，下单转化率等）的影响。 流量 ：指所有访问用户的请求 Hash因子：可以理解为访问实验用户的uuid ......
人工智能的科普 机器学习、 深度学习 、大模型
很多对于人工智能了解很少 不知道机器学习、 深度学习 、大模型之间的关系 基础班版本 ： 机器学习 升级版本 ：深度学习 高级版本 ：大模型 神经元 神经元是构成人工神经网络（ANN）的基本单元 机器学习算法中的神经网络模型则是通过多个神经元相互连接而成。 在机器学习中，神经网络模型被用来学习输入数 ......
【大语言模型】LLM学习路径-从入门到精通
简述 根据如下两本书： 1）大规模语言模型：从理论到实践 -- 张奇、桂韬、郑锐、黄萱菁 2）ChatGPT原理与实战 按更合理的顺序总结了学习路径，实际可按需学习，后续每个目录将给出相应学习资料和资源（参见Github仓库链接）。 学习目录 第1章 技术发展与需求分析 1.1 市场需求分析 1.1 ......
决策树C4.5算法的技术深度剖析、实战解读
在本篇深入探讨的文章中，我们全面分析了C4.5决策树算法，包括其核心原理、实现流程、实战案例，以及与其他流行决策树算法（如ID3、CART和Random Forests）的比较。文章不仅涵盖了丰富的理论细节和实际应用，还提出了独特的洞见，旨在帮助读者全面了解C4.5算法的优缺点和应用场景。 关注Te ......
TSN流量记录器：验证汽车网络中的以太网聚合,经济高效的解决方案
在未来几年，汽车线束将从不同协议的异质网络转变为分层的同质以太网网络。在这种新情况下，模拟真实车辆网络的实验室测试台需要分析工具，以支持它们在车内通信过程中进行验证。 汽车向以太网聚合原因 随着汽车内部技术变得越来越复杂，相互间的联系变得越来越紧密，最新的应用程序和功能正在对带宽、延迟、同步、高可用 ......
TCP/IP & wireshark抓取QQ流量获取聊天图片
TCP/IP TCP/IP体系的分层特点 •TCP/IP开始仅仅是两个协议：TCP(Transfer Control Protocol，传输控制协议)和IP(Internet Protocol，网际协议)；后来，TCP/IP演变为一种体系结构，即TCP/IP参考模型。现在的TCP/IP已成为一个工业 ......
关联规则挖掘：Apriori算法的深度探讨
在本文中，我们深入探讨了Apriori算法的理论基础、核心概念及其在实际问题中的应用。文章不仅全面解析了算法的工作机制，还通过Python代码段展示了具体的实战应用。此外，我们还针对算法在大数据环境下的性能局限提出了优化方案和扩展方法，最终以独到的技术洞见进行了总结。 关注TechLead，分享AI ......
Realm 流量转发/端口转发工具
1、安装依赖 yum install glibc* -y 2、下载并设置权限 wget https://github.com/zhboner/realm/releases/download/v2.4.5/realm-x86_64-unknown-linux-musl.tar.gz tar -xvf ......
深度剖析GadgetInspector执行逻辑(下)
前言 接着前面分析gadgetInspector工具 GadgetInspector gadgetinspector.PassthroughDiscovery类 和上面类似的格式，存在有discover / save这两个主要的方法 MethodCallDiscoveryClassVisitor类 ......
Kubernetes Gateway API 攻略：解锁集群流量服务新维度！
Kubernetes Gateway API 刚刚 GA，旨在改进将集群服务暴露给外部的过程。这其中包括一套更标准、更强大的 API资源，用于管理已暴露的服务。在这篇文章中，我将介绍 Gateway API 资源，并以 Istio 为例来展示这些资源是如何关联的。通过这个示例，你将了解 Gatewa ......
图的建立与深度、广度遍历
图的建立有两种方式，一种是邻接矩阵，也就是顺序存储。另一种则是邻接表 在遍历过程中我们需要有一个数组，用来标记结点是否被调用过，我们称它为visited数组。 我们需要初始化一个二维矩阵edge[i][j],用来存储边的集合，含义为第i个结点与第j个结点之间有边。 其次我们在创建一个存储顶点的数组， ......
02深度学习笔记
1.二元分类 一些基本符号含义： 输入一幅以特征向量x表示的图像，预测对应的输出的y（0 or 1） 单个样本（x,y） n（x）特征向量，y训练结果 m表示训练集样本总数，{(x(1),y(1)),(x(2),y(2))...,((x(m),y(m))} M=M(train) 训练集 m(test ......
深度优先搜索（DFS）
深度优先搜索（DFS） 我们以二叉树的遍历为例子。 先序遍历 遍历过程 访问根节点 先序遍历其左子树 先序遍历其右子树 中序序遍历 遍历过程 中序遍历其左子树 访问根节点 中序遍历其右子树 后序遍历 遍历过程 后序遍历其左子树 后序遍历其右子树 访问根节点 我们使用数组来模拟二叉数，使用代码实现如下 ......
深度学习笔记1：在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络
本文将介绍如何在一个小型的数据集上使用卷积神经网实现图片的分类。在这个例子中，我们将使用一个经典的数据集，包含24000张猫狗图片（12000张猫的图片和12000张狗的图片），提取2000张用于训练和验证，1000张用于测试。我们将首先在2000个训练样本上训练一个简单的小型卷积神经网络模型，然后... ......
c4w2_深度卷积网络案例探究
深度卷积模型：案例探究 为什么要学习一些案例呢？ 就像通过看别人的代码来学习编程一样，通过学习卷积神经模型的案例，建立对卷积神经网络的（CNN）的“直觉”。并且可以把从案例中学习到的思想、模型移植到另外的任务上去，他们往往也表现得很好。 接下来要学习的神经网络： 经典模型：LeNet5、AlexNe ......
基于HAR包的流量录制回放
什么是HAR包？ HAR（HTTP Archive format），是一种JSON格式的存档格式文件，通用扩展名为 .har。 HAR包是JSON格式的，打开后，重点关注entries里面的request和response，包含了请求和响应信息。 流量录制 怎么获取HAR包呢？可以网上搜索方法，浏览 ......