卷积 树莓 神经网络 模型
Docker_harbor-网络排查以及redi排查
仓库registry 公共仓库 Docker Hub 这样的公共仓库 本地仓库 docker-registry 是官方提供的工具，可以用于构建私有的镜像仓库。 Harbor 是构建企业级私有docker镜像的仓库的开源解决方案，它是Docker Registry的更高级封装 还整合了两个开源的安全组 ......
设备的能量模型【ChatGPT】
https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/power/energy-model.html 设备的能量模型 1. 概述 能量模型（EM）框架充当了一个接口，连接了了解各种性能水平下设备功耗的驱动程序和愿意利用该信息做出节能决策的内核子系统。 关于设备功耗的信息来源在不同 ......
transformer模型
Transformer由谷歌团队在论文《Attention is All You Need》提出，是基于attention机制的模型，最大的特点就是全部的主体结构均为attention。 以下部分图片来自论文，部分图片来自李宏毅老师的transformer课程 课程链接：强烈推荐！台大李宏毅自注意力 ......
安防视频监控系统-网络摄像机(IPC)技术
转载自: https://it.sohu.com/a/675025754_121687424 1.网络摄像机(IPC)概述 网络摄像机又称为IPCamera(简称IPC)由网络编码模块和模拟摄像机组合而成。网络编码模块将模拟摄像机采集到的模拟视频信号编码压缩成数字信号，从而可以直接接人网络交换机及路 ......
网络空间安全导论第六周 学期：2023-2024-1 学号：20232328
教材学习内容总结 我还学习了应用安全的一些实践。例如，我了解了安全管理的重要性，包括制定安全策略、进行风险评估和定期进行安全审计等。我还学习了进行安全意识培训的重要性，以提高员工对应用安全的重视和防范能力。这些实践可以帮助组织建立一个安全可靠的网络环境。我学习了应用安全的基本概念和原理。应用安全是指 ......
Linux IO模型之多路复用模型
文件描述符：当我们创建一个文件或者打开一个文件，内核就会向进程返回一个文件描述符fd IO多路复用之select：应用进程通过调用select函数可以同时监控多个fd，在监控的fd中只要有一个数据准备就绪，select就会返回可读状态，应用进程就会发起read系统调用 同步非阻塞模型中需要多次使用r ......
计算机网络查看路由表命令,如何查看、添加、修改、删除路由器内部的路由表项
计算机网络查看路由表命令,如何查看、添加、修改、删除路由器内部的路由表项 https://www.cnblogs.com/yp730/p/17076667.html 路由设置 windows https://www.cnblogs.com/fangyh/p/6188817.html ......
three.js 3d模型使用|vue项目使用three.js
three.js 3D模型使用 安装 安装three.js npm install three 安装轨道控件插件 npm install three-orbit-controls 安装加载.obj和.mtl文件的插件 npm install --save three-obj-mtl-loader 安 ......
openstack虚拟网络的管理
学完之后，回答这些问题 1）了解虚拟网络，子网，端口的功能 2）了解网桥的功能 3）理解网络，子网，端口的管理命令 4）理解网桥的命令 一：虚拟网络的管理 1：网络管理 语法格式： openstack network 操作 选项 网络名 常用的操作： create 创建网络 delete 删除网路 ......
论文精读：STMGCN利用时空多图卷积网络进行移动边缘计算驱动船舶轨迹预测（STMGCN: Mobile Edge Computing-Empowered Vessel Trajectory Prediction Using Spatio-Temporal Multigraph Convolutional Network）
《STMGCN: Mobile Edge Computing-Empowered Vessel Trajectory Prediction Using Spatio-Temporal Multigraph Convolutional Network》 论文链接：https://doi.org/10. ......
calico网络实验
一.部署 1.手动安装calico curl https://raw.githubusercontent.com/projectcalico/calico/v3.26.4/manifests/calico.yaml -O kubectl apply -f calico.yaml 官网地址： http ......
Transformer架构在大型语言模型(LLM)中的应用与实践
Transformer架构是当今最前沿的语言模型技术之一，它已经在谷歌的BERT、OpenAI的GPT系列中取得了显著的成就。这一架构之所以独特，是因为它打破了传统的序列处理模式，引入了创新的“自注意力”机制。 Transformer架构的核心是自注意力机制，它使模型能够识别和重视输入数据中不同部分 ......
金牌导航-网络流模型及应用
网络流模型及应用 例题A题解 直接对于每个限制连边，然后跑最小割，最小割等于最大流。 例题A代码 #include<bits/stdc++.h> #define int long long using namespace std; inline int read(){ int x = 0, f =1 ......
神经网络是如何工作的？
作为一名程序员，我们习惯于去了解所使用工具、中间件的底层原理，本文则旨在帮助大家了解AI模型的底层机制，让大家在学习或应用各种大模型时更加得心应手，更加适合没有AI基础的小伙伴们。 ......
【Pytorch基础实战】第一节，BP神经网络
项目地址 https://gitee.com/wxzcch/pytorchbase/tree/master/leason_1 实现代码 import pandas as pd import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim ......
倾斜摄影三维模型根节点合并的模型层级和块大小划分规则探讨
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，... ......
Maya/ZBrush教程 次世代游戏模型《深掘奇遇》全流程制作案例分享
《深掘奇遇》次世代游戏模型全流程制作案例教程” 是一份详尽的指南，旨在揭示游戏开发领域中最先进的技术和实践。该教程覆盖了从概念设计到最终渲染的整个制作过程，深入探讨了模型建模、纹理映射、动画设计以及高级渲染技术等方面。通过这份教程，读者将获得深入了解游戏开发流程的机会，为打造引人入胜的游戏世界提供有 ......
捉虫日记：使用OpenGL加载模型 (2023/12/11)
前天晚上，花了一个小时解决了编译Assimp时的报错问题，顺便写了篇随笔。今天继续OpenGL的学习，不出意料地再次踩坑，好在最后都解决了。 今天主要学习使用Assimp加载模型，原理很简单：一个模型可以看作是许多个网格(Mesh)组成，只需要把这些Mesh画出来就好。写好代码后点击编译，出现了最让 ......
树莓派设置开启启动程序
通过修改 /etc/rc.local 文件设置开机启动程序 打开 /etc/rc.local 文件： sudo nano /etc/rc.local 在文件的 exit 0 之前，添加你的启动程序命令。确保在命令末尾加上 &，使其在后台运行。例如： /path/to/your/startup_scr ......
学期2023-2024-1学号20232417《网络》第5周学习总结
教材内容总结 通过对本章内容的学习，我了解了学习内容安全的定义、信息内容安全威胁的由来以及种类、信息内容的获取流程以及模型和技术以及网络舆情相关的内容。 教材学习中的问题及解决过程： 问题：对于网络爬虫的定义以及工作的原理还是不太清楚 解决办法：1.参考博客网络爬虫的基本原理是什么 2.询问Chat ......
Socket.D 网络应用协议，v2.1.6 发布
基于事件和语义消息流的网络应用协议
有用户说，“Socket.D 之于 Socket，尤如 Vue 之于 Js、Mvc 之于 Http” ......
机器学习-线性回归-模型解析解-02
1. 解析解 解析解的公式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 有监督机器学习 # X y X = 2 * np.random.rand(100, 1) # np.random.rand # 100行 1列的 [0, 1) 之间均 ......
模型理论知识
人工智能：机器学习、对环境的感知、实现动作 机器学习 学习： 2.机器学习三要素：数据、算法、模型 机器学习研究的是从数据中通过选取合适的算法，自动的归纳逻辑或规则，并根据这个归纳的结果(模型)与新数据来进行预测。 3.深度学习是在机器学习的基础上实现的，得益于机器性能的提升。神经网络则是深度学习的 ......
第三单元 模型创建
模型创建分为正向工程（CodeFirst）与反向工程(DbFirst). 正向工程的模型配置也可以创建任意的数据库关系对象，如：字段，字段说明，表，索引，外键等等。 可在派生上下文中替代 OnModelCreating 方法，并使用 ModelBuilder API 来配置模型。 此配置方法最为有效 ......
金牌导航-网络流初探
网络流初探 例题B题解 从源点向每个猪圈连边，每个人向汇点连边。然后对于每个人所能打开的猪圈，如果在此之前没有被其他人连过，就让这个猪圈连向这个人，否则让这个人连向之前那个人。 例题B代码 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; inline int ......
三维模型的顶层合并构建的模型质量提升方法探讨
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，... ......
论文精读：基于具有时空感知的稀疏多图卷积混合网络的大数据驱动船舶轨迹预测（Big data driven trajectory prediction based on sparse multi-graph convolutional hybrid network withspatio-temporal awareness）
论文精读：基于具有时空感知的稀疏多图卷积混合网络的大数据驱动船舶轨迹预测 《Big data driven vessel trajectory prediction based on sparse multi-graph convolutional hybrid network with spati ......
2023第八届上海市大学生网络安全大赛-磐石行动(misc+crypto) WP
Crypto bird 题目 docx文档出现： 我的解答： 使用在线工具即可：https://www.dcode.fr/birds-on-a-wire-cipher flag{birdislovely} crackme 题目 import os import string from random ......