农作 轻量 轻量级 学习网络
计算机网络学习第一天OSI与TCP/IP模型
OSI模型与TCP/IP模型 协议是水平的，由语法、语义和同步三部分组成，服务是垂直的。 从上往下依次封装（PCI+SDU=PDU）。 1. 物理层 主要传输比特，用光、电、其他形式的电磁波传输和表示数据，里面需要中继器和集线器设备。 2. 数据链路层 主要将网络层的IP数据包（分组）封装成帧（包含 ......
python学习---变量类型
变量和数据类型： 1.变量不需要声明类型 2.变量在使用前必须赋值，创建和赋值同时进行 3.允许你同时为多个变量赋值，例如a=b=c=1，1指向内存0x00000000 4.创建变量时会在内存中开辟一个空间。Python虚拟机就会决定为不同的类型数据开辟大小不同的内存空间。 5.分为可变类型（列表， ......
openstack核心组件——neutron网络服务（9）
一、虚拟机获取 ip： 用 namspace 隔离 DHCP 服务 Neutron 通过 dnsmasq 提供 DHCP 服务，而 dnsmasq 通过 Linux Network Namespace 独立的为每个 network 服务隔离 在二层网络上，VLAN 可以将一个物理交换机分割成几个独立 ......
Linux—网络管理
Linux 网络管理 1 、网卡命名方式 1.1 网卡名称的组成格式 前两个字母标识固件 以太网以en开头 无线网卡以wl开头 后一个字母标识设备结构 o：主板上集成的设备的设备索引号 s：扩展槽的索引号 ps：基于拓扑的命名。如enp2s1，表示PCI总线上第2个总线的第1个插槽的设备索引号 x： ......
对神经网络的初步理解
神经网络就是，比如说，我们输入一张图片，这张图片的话比如说是100X100像素值，比如有一层神经网络与之对应，其中里面的每个神经元都是一个数值（激活值）为（0，1）的个体，颜色越亮越接近1，颜色越暗越接近0，然后那层神经网络的每个神经元的不同的激活值就可以大概地组成一张图像，然后比如输出层要输出一个 ......
自用 | Rust 基础学习资料
Rust语言圣经：Github，GitBook Rustt，RusttT 翻译小组的官方仓库，这里有国外优秀的技术文章、学习教程、新闻资讯的高质量翻译。 Rust语言周刊，每周五发布，精选过去一周的技术文章、业界新闻、开源项目和 Rust 语言动态 rust-by-practice，Learning ......
Android学习笔记
一.工具的下载和安装： Android 开发软件：Android Studio 下载地址为：www.androiddevtools.cn/ 工具的下载和安装不建议到官网下载，因为需要VPN，网速较慢，镜像网站上会实时更新最新版本的软件。 配置SDK：联网情况下第一次启动软件时选择取消设置的导入，软件 ......
Rocketmq源码学习1——Rocketmq基础
1.什么是Rocketmq RocketMQ是一款开源的分布式消息中间件，由阿里巴巴团队最初开发，并于2016年贡献给Apache软件基金会，后成为Apache顶级项目。RocketMQ设计用于处理高并发、高吞吐量的场景，支持丰富的消息交互模式。 以下是RocketMQ的一些关键特性： 分布式架构： ......
P5 循环神经网络模型
如何构建一个神经网络来实现从x到y的映射？？？ 实现过程中的困难： 1，输入和输出对于不同的例子会有不同的长度 或许可以给每个例子一个最大长度，将不足长度的部分用0补足，但是不是最好 2，这样一个朴素的神经网络，不能共享从不同文本位置学到的特征，尤其是神经网络学到了训练集中经常出现的词汇，我们希望在 ......
P4 机器学习的基本原则
训练神经网络的基本原则 当训练好了一个最初的神经网络 首先问 这个算法是否有高偏差？？？ 也就是是不是欠拟合 如果是高偏差： 解决高偏差，要么换更大的网络，要么延长训练的时间，（找更好的网络） 等到做完了这些，再判断这个算法是否有高偏差，直到在训练集上能够拟合好数据， 然后问 这个算法是否有高方差？ ......
oban简单学习试用
以前简单介绍过oban 一个强大的elixir任务框架，支持不少类型模式的job 处理，以下是一个简单的试用 环境准备 数据库使用了pg，oban 使用了ecto 这个强大的orm 框架，添加了oban 依赖之后就可以使用包含的mix ecto 命令进行 表的创建了，数据库使用docker-comp ......
Spring学习记录之回顾GoF工厂模式
Spring学习记录之回顾GoF工厂模式 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，至于课程中 ......
深度学习上课内容大纲
1.背景知识：回归与分类 2.intro:全连接神经网络 3.卷积神经网络（CNN） 4.循环神经网络（RNN） 5.特殊的RNN：LSTM 6.自注意机制（self-attention）与transformer 7.对抗神经网络（GAN） 8.模型攻防（model attack & model d ......
\\与\在映射网络驱动器时的避坑指南
当你在C#中使用net use命令来映射网络驱动器时，你可能会遇到一个令人困惑的问题——如何正确地构造含有用户名和密码的网络路径。在本篇博客中，我们将详细剖析这个问题，并提供解决方法。 问题描述 在使用net use命令时，我们需要提供正确的网络路径以及用户名和密码。然而，有时候我们在构造网络路径时 ......
如何迁移轻量应用服务器镜像到本地
如何迁移轻量应用服务器镜像到本地 您好，轻量应用服务器暂不支持直接导出镜像到本地。建议您可以按照下方流程进行操作（如没有ECS，可创建按量付费ECS，生成一个可以导出到本地的镜像；使用完毕后释放就不再计费） 1、给轻量应用服务器创建镜像 2、把镜像共享到ECS 3、共享后的镜像创建一个按量付费的EC ......
神经网络优化篇：详解梯度消失/梯度爆炸（Vanishing / Exploding gradients）
梯度消失/梯度爆炸 训练神经网络，尤其是深度神经所面临的一个问题就是梯度消失或梯度爆炸，也就是训练神经网络的时候，导数或坡度有时会变得非常大，或者非常小，甚至于以指数方式变小，这加大了训练的难度。 接下来，将会了解梯度消失或梯度爆炸的真正含义，以及如何更明智地选择随机初始化权重，从而避免这个问题。 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 决策树回归
决策树算法是一种既可以用于分类，也可以用于回归的算法。 决策树回归是通过对输入特征的不断划分来建立一棵决策树，每一步划分都基于当前数据集的最优划分特征。它的目标是最小化总体误差或最大化预测精度，其构建通常采用自上而下的贪心搜索方式，通过比较不同划分标准来选择最优划分。 决策树回归广泛应用于各种回归问 ......
机器学习笔记（四）初识卷积神经网络
前言 第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。 首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。 这种方法固然好，但是它的限 ......
Python学习第1章- Python编程语言及环境安装
此部分内容过于简单，此处省略详细步骤，仅对关键点进行说明。 1.安装最新稳定版的Python编译器（获取途径：官网https://www.python.org） 2.使用Pycharm Community Edition，此版本为免费版，可供初学者使用。Professional版本为付费版。官方提供 ......
JVM大页内存的学习与使用
JVM大页内存的学习与使用 原理和背景 操作系统是计算机的重要组成部分. 现代的操作系统一般都采用 段页式内存管理. 段一般是为了管理和权限 页主要是为了虚拟内存和物理内存的映射. 分页管理可以让物理上不连续的内存在程序看来是逻辑地址连续的. 但是这也意味着分页分页内存管理需要有一个虚拟内存和物理内 ......
Blazor学习之旅 (13) Razor类库的使用
在Web前端应用中，同样也涉及一些基础的功能我们希望在各个Blazor应用中复用，而不是在每个Blazor应用中都重复地写一遍。在Blazor应用中，可以通过Razor类库在多个应用程序之间共享和复用这些基础组件。Razor类库也是一种.NET项目类型，它包含 Razor 组件、页面、HTML、级联... ......
算法学习Day20 构造二叉树，二叉搜索树
Day20 构造二叉树，二叉搜索树 By HQWQF 2024/01/01 笔记 654.最大二叉树 给定一个不重复的整数数组 nums 。 最大二叉树 可以用下面的算法从 nums 递归地构建: 创建一个根节点，其值为 nums 中的最大值。 递归地在最大值 左边 的 子数组前缀上 构建左子树。 ......
《计算机网络——题型》
计算机网络——题型 第三章——数据链路层 1、两台以太网交换机互联 答案： 第四章——网络层 1、网络ID、主机ID和子网掩码 网络ID、主机ID和子网掩码有何区别？_频道和网络id的区别-CSDN博客 2、IP地址的分类及范围 IP地址的分类及范围详解：A、B、C、D、E五类是如何划分的_a类地址 ......
2024.1.1 Java学习
1.前缀自增自减法：先进行自增或自减运算，在进行表达式运算 2.后缀自增自减法：先进行表达式运算，再进行自增或自减运算 3.位运算符，作用在所有的位上。 &：如果相对应位都是1，结果为1 |：相对应位有1位是1，结果为1 ^:相对应位不同，结果为1 ~:按位取反，0变1，1变0 <<:左操作数按位左 ......
Express+Koa2学习笔记(四)
cookie介绍 存储在浏览器的一段字符串(最大5kb) 跨域不共享 格式如k1=v1;k2=v2;k3=v3;因此可以存储结构化数据 每次发送http请求，会将请求域的cookie一起发送给server server可以修改cookie并返回给浏览器 浏览器中也可以通过js修改cookie(有限制 ......
华为OD机试 可以组成网络的服务器
题目描述 在一个机房中，服务器的位置标识在 n*m 的整数矩阵网格中，1 表示单元格上有服务器，0 表示没有。如果两台服务器位于同一行或者同一列中紧邻的位置，则认为它们之间可以组成一个局域网。 请你统计机房中最大的局域网包含的服务器个数。 输入描述 第一行输入两个正整数，n和m，0<n,m<=100 ......
《算法竞赛入门经典（第二版）》学习笔记
算法竞赛入门经典（第二版）学习笔记 本文是《算法竞赛入门经典（第二版）》这本书中的学习总结，如有不足欢迎提出宝贵意见。 第一章 程序设计入门 1.1 算数表达式 实验1 ~ 4 int main(){ printf("%d\n", 3 - 4); // 实验1 printf("%d\n", 5 * ......
2024我决定写博客了,总结自已的学习心得
从事软件开发已经有15年了。 对于软件的规划，架构，编程, 实施，交付都有一些心得体会. 今天最重要的战略目标就是考证. 在当今中国。证书实在是太重要了。 然后在工作要也要学会调整自已的心态。 让自已每天都精力充沛的面对一切困难. ......
单元测试2-gmock及MOCK_METHOD学习
转自：https://www.cnblogs.com/welkinwalker/archive/2011/11/29/2267225.html，https://www.cnblogs.com/pugang/p/9500352.html 1.介绍 #include <gmock/gmock.h> #i ......
Golang学习笔记（四） —— 函数
函数 函数定义 Go语言中定义函数使用 func 关键字，具体格式如下： func (接收者)函数名(参数)(返回值){ 函数体 } 其中： 接收者：只有在定义方法时，才需要设置接收者。（可选项） 函数名：由字母、数字、下划线组成。但函数名的第一个字母不能是数字。在同一个包内，函数名也称不能重名。 ......