卷积 树莓 神经网络 模型
R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25158 原文出处：拓端数据部落公众号 本文拟合具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法，如组lasso套索、组MCP和组SCAD，以及双级选择方法，如组指数lasso、组MCP。还提供了进行交叉验证以及拟合后可 ......
深入 K8s 网络原理（一）- Flannel VXLAN 模式分析
目录1. 概述2. TL;DR3. Pod 间通信问题的由来4. 测试环境准备5. 从 veth 设备聊起6. 网桥 cni06.1 在 Pod 内看网卡信息6.2 在 host 上看网卡信息7. VTEP flannel.18. 最后看下 Flannel 的配置9. 总结 1. 概述 这周集中聊下 ......
阿里-可视化建模-模型部署及训练
快速开始预置了多种预训练模型。您可以基于预训练模型快速上手并使用PAI的训练和部署功能。本文为您介绍如何在快速开始查找适合您业务需求的模型、部署和调试模型、微调训练模型。 前提条件 如果您需要对模型进行微调训练或增量训练，需要创建OSS Bucket存储空间，具体操作请参见控制台创建存储空间。 使用 ......
阿里-可视化建模-评估模型
登录PAI控制台，进入工作流页面。 操作详情请参见step1：进入工作流页面。 构建预测节点。 在组件列表中分别搜索预测组件，找到后将其拖入画布，并将生成的节点作为拆分-1、逻辑回归二分类-1节点的下游节点，拼接为实验。 单击画布中的预测-1节点，在右侧节点配置中，分别单击特征列字段、原样输出列字段 ......
经典卷积神经网络LeNet&AlexNet&VGG
LeNet LeNet-5是一种经典的卷积神经网络结构，于1998年投入实际使用中。该网络最早应用于手写体字符识别应用中。普遍认为，卷积神经网络的出现开始于LeCun等提出的LeNet网络，可以说LeCun等是CNN的缔造者，而LeNet则是LeCun等创造的CNN经典之作网络结构图由下图所示： L ......
虚拟机安装openvswitch管理虚拟机网络 简易交换机
测试环境：VMware® Workstation 16 Pro 虚拟机vm1:centos7 虚拟机vm2:centos7 虚拟机ovs:centos7 1.ovs安装openvswitch 更新系统包 #:yum update 安装osv支持包 #:yum install libibverbs 安 ......
debian11网络配置文件
背景介绍 近期公司新装了一批测试环境的机器，系统是Debian11，第一次配置Debian的静态网络IP，特此记录一下。 （debian11默认的配置文件中的网卡名称未必是对的，请使用ip -a 进行确认后进行修改。） 配置文件 root@server20x:~# cat /etc/network/ ......
数据仓库之星型模型和雪花模型
在了解星型模型和雪花模型之前，我们需要先了解一下事实表和维度表到底是什么？ 一、事实表与维度表 事实表 在数据仓库中，保存度量值的详细值或存储事实记录的表称为事实表。事实数据表通常包含大量的行。 事实数据表的主要特点是包含数字数据（事实），并且这些数字信息可以汇总，以提供有关单位作为历史的数据。事实 ......
C语言实现TCP CS模型代码，客户端服务器
服务端将接受客户端发送的数据并将其转换成大写形式，然后再发送给客户端，客户端将发送一个字符串给服务器，并显示来自服务器的响应内容。 服务器 点击查看代码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <sys/ ......
密码强度的提升与网络安全意识
随着互联网的快速发展，网络安全问题日益突出，其中密码安全作为网络世界的第一道防线，其重要性不言而喻。本文将从密码强度的提升和网络安全意识普及两个方面，探讨如何在日益复杂的网络环境中保障个人信息安全。 随机密码生成器 | 一个覆盖广泛主题工具的高效在线平台(amd794.com) https://am ......
WiMinet 评说1.2：多跳无线网络的困境
1、前言 在工业应用中，低速率，大规模和长距离的无线自组织网络一直没有得到广泛的部署，根本原因在于其稳定性，可靠性和实时性一直无法得到良好的保证。在这种自组织网络中，节点之间的跳转关系大多是根据其相对位置和信号强度来决定的；由于安装位置，部署密度，启动时间等差异，其网络拓扑往往会有比较明显的不同，在 ......
网络信息
fun myTest(){ val connectivityManager=getSystemService(CONNECTIVITY_SERVICE) as ConnectivityManager val activeNetWorkInfo=connectivityManager.activeNe ......
神经网络优化篇：详解正则化（Regularization）
正则化 深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少的网络误差。 如果怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方 ......
手绘风格人物3D模型纹理贴图
GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图，还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并，实现模型轻量化，是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
手绘风格3D游戏场景模型纹理贴图
GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图，还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并，实现模型轻量化，是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
写实风格3D植物模型纹理贴图
GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图，还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并，实现模型轻量化，是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
低多边形3D卡通植物模型纹理贴图
GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图，还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并，实现模型轻量化，是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
大模型的旋转位置编码
ROFORMER: ENHANCED TRANSFORMER WITH ROTARY POSITIONEMBEDDING 论文 我们先看hf官网上给的说明: https://hf-mirror.com/docs/transformers/model_doc/roformer RoPE comes w ......
信而泰X-Vision助力网络质量监测
网络背景与挑战 Internet的最早起源于美国国防部高级研究计划署DARPA（Defence Advanced Research Projects Agency）的前身ARPAnet，该网于1969年投入使用。由此，ARPAnet成为现代计算机网络诞生的标志。 网络的数字化发展、业务模式的变化,致 ......
Docker网络模式--network_mode
docker-compose.yml 配置文件中的 network_mode 是用于设置网络模式的，与 docker run 中的 --network 选项参数一样的，可配置如下参数： 一、bridge **默认 **的网络模式。如果没有指定网络驱动，默认会创建一个 bridge 类型的网络。 桥接 ......
三维模型的顶层合并构建中纹理色彩匀色技术方法分析
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，... ......
网络流学习笔记
这个必须写。 先梳理一下，到时候再整理，证明先简写或者跳过。 流网络：一个有向图，每条边有一个容量，有一个源点 \(s\) 和一个汇点 \(t\)。每条边有一个属性称为容量，如果把流网络抽象成水管的话，那么边的容量就是每根水管的每秒最大承受的进水量。每条边也有一个流量，这个值大于等于 \(0\) 且 ......
【THM】Governance&Regulation(网络安全治理与监管)-学习
本文相关的TryHackMe实验房间链接：https://tryhackme.com/room/cybergovernanceregulation 本文相关内容：探索对于规范企业组织的网络安全至关重要的政策和框架。 简介 网络安全是一个快速发展的领域，恶意行为者在不断地试图利用高度敏感的计算机系统中 ......
R语言离散时间马尔可夫链（Markov chain）模型分类案例可视化分析
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34576 原文出处：拓端数据部落公众号 有许多用于马尔可夫链的复杂应用。这些包括用于将多态模型拟合为面板数据的msm和SemiMarkov，用于生存分析应用的mstate，用于估计3状态进行性疾病模型的转移概率的TPmsm，用于将马尔科夫模型应用 ......
基于深度学习网络的疲劳驾驶检测算法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 3.1疲劳检测理论概述 疲劳检测的原理是根据人体疲劳状态下的特征检测，和正常状态下的特征检测做对比。在做疲劳检测之前，首先需要分析人体在疲劳状态下与正常状态下的特征有哪些不同的的表现，这些不同的表现可以通过哪些数 ......
计算机网络第四章部分题目解析，202页
网络层向上提供的服务有哪两种？试比较其优缺点 面向连接的服务（Connection-Oriented Service）： 优点： 可靠性高： 通过建立连接、传输数据、最后释放连接的过程，可以保证数据的可靠性。 有序性： 数据传输是有序的，不会乱序到达。 流量控制： 可以通过连接的建立和释放来控制流量 ......
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions 可变形卷积v3
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions * Authors: [[Wenhai Wang]], [[Jifeng Dai]], [[Zhe Chen]], [[Z ......
Deformable ConvNets V2: More Deformable, Better Results 可变形卷积v2
Deformable ConvNets V2: More Deformable, Better Results * Authors: [[Xizhou Zhu]], [[Han Hu]], [[Stephen Lin]], [[Jifeng Dai]] DOI: 10.1109/CVPR.2019. ......