卷积 深度 案例 网络
在树莓派启动分区创建配置文件，使其加入无线网络
在树莓派的启动分区创建一个名为“wpa_supplicant.conf”配置文件，在文件中输入以下内容： country=CN ctrl_interface=DIR=/var/run/wpa_supplicant GROUP=netdev update_config=1 network={ ssid ......
数据分享|用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24127 最近我们被客户要求撰写关于预测鲍鱼年龄的研究报告，包括一些图形和统计输出。 鲍鱼是一种贝类，在世界许多地方都被视为美味佳肴 养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此，判断鲍鱼的年龄很困难，主要是因为它们的大小不仅取决 ......
BP神经网络算法
BP是反向的意思 神经网络并不能建立先验关系，而是黑箱关系  的网络安全_A_Survey_on_Space-Air-Ground-Sea_Integrated_Network_Security_in_6G
** 恢复内容开始 ** ## 空天地一体化(SAGIN)的网络安全 **目前关注的方面：** 集中在安全通信、入侵检测、侧通道攻击、GPS欺骗攻击、网络窃听、消息修改/注入等方面，有些侧重于分析现有的安全威胁[20]、[21]，有些提出了他们的攻击方法[14]、[22]，还有一些则更多地侧重于SA ......
网络编程 p2 InetAddress
# **InetAddress类** **相关方法：** 1. **getLocalHost()：**获取本机InetAddress对象； 2. **getByName()：**根据指定主机名/域名获取IP地址对象； 3. **getHostName()：**获取Inet Address对象的主机名 ......
我不知道的threejs（7）-材质深度-
材质深度 决定多个物体渲染层级【遮挡如何显示的问题】： materal.depthFunc (默认是THREE.LessEqualDpeth) material depthWrite material depthTest 材质混合 实例中的问题 默认类似于这种组合， 多个透明物体的渲染时候，thre ......
API接口技术开发分享，获得亚马逊AMAZON国际站商品详情案例，可以多语言请求，支持高并发演示
响应参数数据展示 名称类型必须示例值描述 detail_url String 0 https://www.amazon.cn/dp/B014QN8RG0?th=1&psc=1 商品链接 crumbs Mix 0 {"162371071": "徒步鞋、登山鞋", "2029189051": "鞋靴 ......
算法_贝叶斯网络学习_bayesian networks
###基本概念 条件概率 联合概率 边缘概率 链式法则 随机变量的独立性 条件独立性 贝叶斯规则、贝叶斯概率推理和贝叶斯网络模型。 stochastic，主要用作形容词，主要意思为“随机的；猜测的” ###R语言包 R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析 lme4广义 ......
【计算机网络】soap和rest简单比较整理
https://www.bilibili.com/video/BV1ht411U7fC/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=d11276664e3a69665cdbcae735af16dc 一、从定义上他们就是完全不同的，soap ......
深度学习
import os import mmcv import time import torch import numpy as np import cv2 import PIL from mmcv import Config from mmcls.apis import inference_model ......
Linux网络编程(socket的udp通信)
UDP是无连接的,即发送数据之前不需要建立连接，它尽最大努力交付,即不保证可靠交付，在一些要求实时性的通信中多有用到如游戏，视频等，UDP是面向报文的，有别于tcp的一对一通信，udp支持一对一、一对多、多对一和多对多的交互通信等。 一、udp通信用到的相关函数解析 int socket(int d ......
教师学生双网络
1. 声明教师，学生网络 backbone_model = Net(gps=opt.gps, blocks=opt.blocks) backbone_model = backbone_model.to(device) ema_model = Net(gps=opt.gps, blocks=opt.b ......
生成式对抗网络在宏基因组研究中的应用
生成式对抗网络（GAN）在宏基因组研究中也有一些应用，以下是一些具体的应用领域： 宏基因组数据生成：宏基因组研究中，往往需要大规模的微生物组成和功能数据。使用GAN可以生成逼真的宏基因组数据，包括微生物的相对丰度、基因功能注释等，从而扩充数据集的规模和多样性。 数据降噪与去偏：宏基因组数据中存在大量 ......
生成式对抗网络与基因表达模拟
假设我们想要利用深度学习技术来进行基因表达模拟，主要目标是通过模型学习基因表达的规律，并生成合成的基因表达数据。以下是一个通俗易懂的举例： 假设我们有一个基因表达数据集，其中包含了许多基因的表达水平数据。我们想要训练一个深度学习模型，能够学习到这些基因表达数据的分布和规律，并且能够生成与之类似的合成 ......
数字时代下的实用型网络安全人才如何培养？
如何解决网络安全人才培养困境、提高人才实战能力，以应对数字化转型过程中的安全风险挑战，成为政企用户网络安全能力建设的重要命题。 ......
生成式对抗网络在生物领域有哪些应用
生成式对抗网络（GANs）在生物领域有许多应用。以下是一些例子： 药物发现：GANs可以被用来生成具有特定化学结构和治疗特性的新药物。生成器可以生成具有潜在药理学活性的化合物，而判别器可以评估这些化合物的有效性。 图像合成：GANs可以用于合成逼真的生物图像，如细胞、组织或器官图像。这对于医学图像处 ......
什么是生成式对抗网络
生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）是一种用于生成逼真图像、音频、文本等内容的深度学习模型。它由两个主要部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成虚假的图像或数据样本，而判别器则负责判别输入的图像 ......
给vmware，ubuntu22配置桥接网络，并设置固定ip
1、设置桥接网络 2、配置固定ip 2.1、确认版本，不同版本的linux配置的位置及文件是不同的 root@ubuntu:/# lsb_release -a # 进入虚拟机 No LSB modules are available. Distributor ID: Ubuntu Descripti ......
linux网络传输
下载和网络请求 ping命令，检查指定的网络服务器是否可联通状态 ping [-c num] ip或主机名 选项-c，检查的次数，不使用将无线此持续检查 参数IP或主机名，被检查服务器的ip地址或主机名地址 wget是非交互式的文件下载器，可以再命令行内下载网络文件 wget [-b] url 选项 ......
C#代码重构的几个典型案例
前段时间小编检查同事代码，发现居然写的太复杂看不太懂，代码命名不规范，重复冗长代码一堆，这时候就可以通过重构来改进代码的质量。代码重构是提高代码质量和可维护性的关键过程，它旨在通过优化代码结构和设计来提高代码的可读性、可理解性和可扩展性。本文讲述在C#中重构代码的几个案例，供大家参考。 **1、命名 ......
Scrapy集成selenium-案例-淘宝首页推荐商品获取
scrapy特性就是效率高，异步，如果非要集成selenium实际上意义不是特别大....因为selenium慢.... 案例：淘宝首页推荐商品的标题获取 爬虫类 toabao.py ```Python import scrapy from scrapy.http import HtmlRespon ......
Scrapy-CrawlSpider爬虫类使用案例
CrawlSpider类型的爬虫会根据指定的rules规则自动找到url比自动爬取。 优点：适合整站爬取，自动翻页爬取 缺点：比较难以通过meta传参，只适合一个页面就能拿完数据的。 ```Python import scrapy from scrapy.http import HtmlRespon ......