卷积 树莓 神经网络 模型

P5333 [JSOI2019] 神经网络

题面传送门 本来以为 \(m\) 这么小是 \(m\sum k_i\log k\) 的 NTT 的,写完发现一点不用( 首先我们发现,这样的图上面的一个哈密顿回路可以表示成原森林若干条链,每个点都在其中一条链上,且相邻两条链不在同一棵树上。 先跑一个 DP 把 \(f_{i,j}\) 表示用 \(j ......
神经网络 神经 P5333 网络 5333

[SNOI2019] 网络 题解

[SNOI2019] 网络 题解 最喜欢这道题。 简要题意 给一颗 \(n\) 个节点的树和一个参数 \(d\),定义两个节点 \(x,y\) 之间的距离为 \(x\) 到 \(y\) 的简单路径上的边数。 定义一个树上连通块的权值为连通块中任意两点的距离之和。定义一个树上连通块的直径为连通块中任意 ......
题解 网络 SNOI 2019

十八,JAVA 多线程,网络编程

线程的休眠 //线程的休眠try { Thread.sleep(3000);// 毫秒 } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace();}// 第二种方式 :try { TimeUnit.MINUTES.sleep(3);} catch ......
网络编程 线程 网络 JAVA

大语言模型生成模型的源码结构复习

modeling_gpt2.py:1099 if labels is not None: # move labels to correct device to enable model parallelism labels = labels.to(lm_logits.device) # Shift ......
模型 源码 语言 结构

7. Java 内存模型

Java 内存模型 Java 内存模型(Java Memory Model)的主要目的是定义程序中各种变量的访问规则,即关注在虚拟机中把变量值存储到内存和从内存中取出变量值这样的底层细节 1. 主内存与工作内存 Java 内存模型规定了 所有的变量都存储在主内存(Main Memory)中(虚拟机内 ......
模型 内存 Java

Runway官宣下场通用世界模型!解决视频AI最大难题,竟靠AI模拟世界?

前言 Runway突然发布公告,宣称要开发通用世界模型,解决AI视频最大难题,未来要用AI模拟世界。 本文转载自新智元 仅用于学术分享,若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【 ......
世界 难题 模型 Runway 视频

查看onnx模型结构-使用Netron模块

查看onnx模型结构-使用Netron模块 1 安装 $pip install netron 2 可选-查看安装的路径 $ pip show netron 3 查看onnx结构 import netron # �??�?ONNX模�??�??件�??路�? onnx_model_path = r'y ......
模块 模型 结构 Netron onnx

logstash抽取clickhouse数据库偶现网络错误异常并提示FORMAT TabSeparatedWithNamesAndTypes格式问题

如上图错误信息所示,可以看到第一次sql查询是正常的,在第二次offset偏移的时候报了网络错误。 起初的想法就是clickhouse的问题,把sql粘贴出来放入clickHouse中单独执行发现sql并无问题。然后又认为是logstash的问题并分别下载了logstash-7.3.1、logsta ......

计算机网络_基础知识

计算机网络_基础知识 常见HTTP状态码以及含义 200~299 成功 200: OK,请求没问题。 204: No Content,响应报文没有实体的主体部分。 300~399 重定向 304: Not Modified,所请求的资源未修改,服务器不会返回任何资源。 400~499 客户端错误 4 ......
计算机网络 基础知识 基础 知识

各种二端口滤波器网络仿真遇到的问题

各种滤波器网络仿真遇到的问题 目录各种滤波器网络仿真遇到的问题1、仿真的前置问题研究2、电路1仿真3、电路2仿真4、电路3仿真 使用软件:LTspice (ADI推荐的仿真软件) 1、仿真的前置问题研究 为什么在LC谐振点会产生大于0的增益? 问题比较突兀,以简单的例子来验证: 上图添加了一个简单L ......
滤波器 端口 问题 网络

从规则到神经网络:机器翻译技术的演化之路

在本文中,我们深入探讨了机器翻译的历史、核心技术、特别是神经机器翻译(NMT)的发展,分析了模型的优化、挑战及其在不同领域的应用案例。同时,我们还提出了对未来机器翻译技术发展的展望和潜在的社会影响。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理 ......
神经网络 神经 规则 机器 技术

vmware vmnat1和vmnat8在真机网络适配器中消失

在真机的网络适配器中,发现只有两张网卡。缺少vmnat1和vmnat8 一,查看虚拟网络编辑器是否连接 二,如果没有连接,勾选连接就好了。 三,如果连接了,真机网络适配器仍然只有两张网络适配器。 1.右键此电脑,管理 2.在左侧导航栏选择系统工具,设备管理器。在中间选择展开网络适配器。 3.查看1和 ......
vmnat 适配器 vmware vmnat1 vmnat8

一名普通程序员的正确理财方式:建立思维模型,选中好公司,坚持长期主义

记得在有了第一次的公司股票之后,通过公司开通了美股和港股的银行账户,我当时就嗨起来了,因为大陆人民想直接开通香港或者海外的一些银行卡是非常麻烦的,要不就是亲自去国外,要不就是有雄厚的资金证明。因此当开通了这个银行卡后,我觉得自己可牛逼了,毕竟我已经超过了中国至少十几亿老百姓,能够拥有国外的账户了。 ......
程序员 模型 思维 主义 方式

利用地面控制点实现倾斜摄影三维模型数据的几何坐标纠正技术方法分析

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作,从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大,模型轻量化效率高,自动化处理能力高;采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理,精度高,... ......
控制点 坐标 几何 模型 地面

神经网络优化篇:如何理解 dropout(Understanding Dropout)

理解 dropout Dropout可以随机删除网络中的神经单元,为什么可以通过正则化发挥如此大的作用呢? 直观上理解:不要依赖于任何一个特征,因为该单元的输入可能随时被清除,因此该单元通过这种方式传播下去,并为单元的四个输入增加一点权重,通过传播所有权重,dropout将产生收缩权重的平方范数的效 ......

【大语言模型基础】60行Numpy教你实现GPT-原理与代码详解

写在前面 本文主要是对博客 https://jaykmody.com/blog/gpt-from-scratch/ 的精简整理,并加入了自己的理解。 中文翻译:https://jiqihumanr.github.io/2023/04/13/gpt-from-scratch/#circle=on 项目 ......
模型 原理 语言 代码 基础

R语言软件套保期限GARCH VAR模型对沪深300金融数据可视化分析

全文链接:https://tecdat.cn/?p=34670 原文出处:拓端数据部落公众号 金融市场的波动性一直是投资者和决策者关注的焦点之一。为了应对市场波动的风险,套保成为了一种重要的金融手段。在这个背景下,使用R语言软件中的GARCH VAR模型对沪深300金融数据进行分析,可以帮助我们更好 ......
期限 模型 语言 金融 数据

R语言估计多元标记的潜过程混合效应模型(lcmm)分析心理测试的认知过程|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=24172 最近我们被客户要求撰写关于潜过程混合效应模型(lcmm)的研究报告,包括一些图形和统计输出。 每个动态现象都可以用一个潜过程(Λ(t))来表征,这个潜过程在连续的时间t中演化。有时,这个潜过程是通过几个标志来衡量的,因此潜过程是它们的共同 ......
过程 心理测试 标记 效应 模型

卷积

目录 卷积 卷积层的结构参数 计算公式 特殊卷积 卷积的矩阵表示 转置卷积 空洞卷积 可分离卷积 空间可分离卷积 深度可分离卷积 分组卷积 可变形卷积 卷积 卷积层的结构参数 **卷积核大小(Kernel Size): **定义卷积操作的感受野。 步幅(Stride): 定义卷积核遍历图像时的步幅大 ......
卷积

网络 - 什么是 CIDR

什么是 CIDR? 无类别域间路由 (CIDR) 是一种 IP 地址分配方法,可提高互联网上的数据路由效率。每台连接到互联网的计算机、服务器和最终用户设备都有一个与之关联的唯一编号,称为 IP 地址。设备通过使用这些 IP 地址相互查找和通信。组织使用 CIDR 在其网络中灵活高效地分配 IP 地址 ......
网络 CIDR

网络最大流

关于 vector 存图 很多网上的资料(视频、题解)的最大流算法为了方便找反边,都使用了链式前向星。 但是! vector 党表示不服! 于是在进行学习后,笔者归纳出了两种 vector 存图并快速找反边的方法。 存储反边编号 一般 vector 实现邻接表是形如这样的:(在最大流相关算法中) s ......
网络

数据通信与网络 4th

《数据通信与网络》 ......
数据通信 数据 网络 4th th

2023"安洵杯"第六届网络安全挑战赛-Misc WP

dacongのsecret 题目 我的解答: 题目给出一张png图片和一个加密压缩包,压缩包里面还存在另一张jpg图片 看名字就知道是盲水印。由于压缩包里的图片提不出来,因此是单图盲水印,我们使用工具得密码 d@C0ng 1s cUt3!!! 解压得到另一张图片,010分析一下得到一串字符 一眼丁真 ......
挑战赛 quot 第六届 网络安全 网络

《软件需求开发最佳实践:基于模型驱动的需求开发过程》笔记三

在阅读《软件需求开发最佳实践:基于模型驱动的需求开发过程》的七到最后一章后,我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧,以及持续改进和评估等方面的内容,为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面,书中通过多个真实的案例分析了需求 ......
需求 模型 过程 笔记 软件

《软件需求开发最佳实践:基于模型驱动的需求开发过程》笔记二

在阅读《软件需求开发最佳实践:基于模型驱动的需求开发过程》的四到六后,我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧,以及持续改进和评估等方面的内容,为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面,书中通过多个真实的案例分析了需求开发过 ......
需求 模型 过程 笔记 软件

《软件需求开发最佳实践:基于模型驱动的需求开发过程》笔记一

在阅读《软件需求开发最佳实践:基于模型驱动的需求开发过程》的一到三章后,我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧,以及持续改进和评估等方面的内容,为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面,书中通过多个真实的案例分析了需求开发 ......
需求 模型 过程 笔记 软件

水星 SG108 PRO/1.0 网络端口镜像 使用流程

水星 SG108 PRO/1.0 网络端口镜像 使用流程 购买链接 https://item.jd.com/100001913315.html 水星智能网管交换机客户端应用程序 1.0.3 https://service.mercurycom.com.cn/download-1830.html 如上 ......
水星 端口 镜像 流程 网络

BERT模型

BERT模型介绍 BERT模型的全称是:BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名字中可以看出,BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation,即:文本的语义表示,然后将文本 ......
模型 BERT

2023-2024-1学期20232412《网络空间安全导论》第六周学习总结

教材学习总结 初步认知应用安全在不同领域的应用 了解身份认证与信任管理的方式 认识隐私的定义及隐私保护方法 了解云计算、物联网、人工智能的相关知识 思维导图 教材学习中的问题及解决方法 问题1:对差分隐私的知识不够理解 解决方式:向ChatGPT询问,寻求清晰的解释 问题2:对比特币比较感兴趣,但书 ......
导论 20232412 学期 网络 空间

VMware的网络环境

虚拟机网络: 1.检查虚拟机网络编辑器 - 以管理员方式运行VMware - 打开虚拟网络编辑器 - 查看NAT方式下,虚拟子网的网段 流程: 打开VM虚拟机 》选择`Edit`下的`Virtual Network Editor` 》查看NAT方式下,虚拟子网的网段 2.检查虚拟网卡 3.检查虚拟机 ......
环境 VMware 网络