卷积 深度 案例 网络
深度学习（四）——torchvision中数据集的使用
前面的transform只是对单个数据图像的处理，本文着重讲对多个数据图像的处理，并介绍科研中常用数据集的下载方式。 ......
助教工作总结（网络安全技术）
###一、助教工作的具体职责和任务 * 负责课后作业、实验的批改和统计 * 提前对实验进行验证并实现 * 对于一些实验需要提前录制视频，以供学生参考 * 在云班课上发布课后作业 * 对同学的疑问进行解答 ###二、助教工作的每周时长和具体安排 * 主要是每周的课后作业的批改，需要对各个同学的实验结果 ......
计算机网络 笔记
* 五层网络协议 1. 应用层 (application layer)： 直接为应用进程提供服务。应用层协议定义的是应用进程间通讯和交互的规则。 不同的应用有着不同的应用层协议，如 HTTP协议（万维网服务）、FTP协议（文件传输）、SMTP协议（电子邮件）、DNS（域名查询）等。 2. 运输层(t ......
网络流学习笔记
## 前言 因为网络流非常的重要，并且之前的理解都比较模糊，模板什么的整理的也不全，所以写一篇博客用来整理网络流的知识。也是供自己复习使用。 ## 一些基本的定义 - 流量 ## 大致思路 网络流，其实就是一种在图上的带悔贪心，网络流有很多种做法，这里主要介绍dinic算法。 在网络流中，最重要的就 ......
狄利克雷卷积前缀和
title: 狄利克雷卷积前缀和 feature: false mathjax: true date: 2022-09-08 10:16:23 tags: - 数论 categories: Math cover: https://pic.imgdb.cn/item/63195ceb16f2c2beb ......
深度学习基础知识的名词解释【无规则】
凸优化【Convex Optimization】： 求取函数（凸函数）最小值的优化问题 自回归模型： 适合预测时间序列数据 过拟合： 训练集上好（训练误差小），测试集上差（测试误差大）。 或者说属于完全记忆式模型/过度复杂模型 欠拟合 较好 过拟合 解决方法： a.减少特征数量 b.正则化 L1（特 ......
人工智能、机器学习和深度学习
这一年来，AI领域层出不穷的技术和应用，真的有点让人疲于奔命。其中AIGC领域的diffusion model 和 NLP领域的 ChatGBT 引领了这一轮风潮。AI取代越来越多脑力工作者的趋势已经不可逆转，在这经济下行内卷严重的当代，竞争将越发的残酷。作为走在风口前沿的技术人，用stable d ......
day118 - 基于xml管理bean的入门案例
基于xml管理bean 入门案例 导入依赖 <dependencies> <!-- 基于Maven依赖传递性，导入spring-context依赖即可导入当前所需所有jar包 --> <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artif ......
淘宝API接口技术开发分享，商品页面详情数据，接口高并发案例，Java语言请求示例，也可接入其他多语言
淘宝/天猫页面整体数据 taobao.item_get-获得淘宝商品详情 公共参数 名称类型必须描述 key String 是 调用key（必须以GET方式拼接在URL中）注册key和secret接入 secret String 是 调用密钥 api_name String 是 API接口名称（ ......
【图论，网络流】CF1525F Goblins And Gnomes
[Problem Link](https://codeforces.com/problemset/problem/1525/F) 你在打怪。你有一个 $n$ 个点 $m$ 条边的 DAG，接下来会有 $k$ 波怪来袭，第 $i$ 波怪有 $i$ 个，它们会各自选择走一条路径，要求它们所选的路径点不相 ......
linxu学习笔记-网络
[TOC] ### 经典的网络拓扑图 ![service life image][service_life] ### ifconfig 说明：network interfaces configuring，用来显示和配置 linux 内核中网络接口的网络参数。 注：用 ifconfig 命令配置的网卡 ......
wireshark网络抓包详解
一、简介 Wireshark是一款非常流行的网络封包分析软件，可以截取各种网络数据包，并显示数据包详细信息。 为了安全考虑，wireshark只能查看封包，而不能修改封包的内容，或者发送封包。 wireshark能获取HTTP，也能获取HTTPS，但是不能解密HTTPS，所以wireshark看不懂 ......
Socket | 大小端问题和网络字节序转换函数
不同 CPU 中，4 字节整数 1 在内存空间的存储方式是不同的。4 字节整数 1 可用 2 进制表示如下： 00000000 00000000 00000000 00000001 有些 CPU 以上面的顺序存储到内存，另外一些 CPU 则以倒序存储，如下所示： 00000001 00000000 ......
G1、生成对抗网络（GAN）入门
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客 🍖 原作者：K同学啊 🚀 文章来源：K同学的学习圈子 本周任务： 📌 基础任务： 了解什么是生成对抗网络（GAN） 学习本文代码，并跑通代码 🎈进阶任务： 调用训练好的模型生成新图像 一、理论基础¶ GAN，Generative Ad ......
linux查看网络端口是万兆还是千兆
1、ethtoolethtool 网络接口名#ethtool em4(网络接口名)Settings for em4:Supported ports: [ TP ]Supported link modes: 10baseT/Half 10baseT/Full100baseT/Half 100baseT ......
【动手学深度学习v2】03 环境安装
**动手学深度学习v2** https://www.bilibili.com/video/BV18p4y1h7Dr?p=2&spm_id_from=pageDriver&vd_source=a55dead799d92b4a482121a8ea042a5d 云平台：阿里云计算 操作系统：Ubuntu ......
react-d3-tree自定义节点使用案例
react-d3-tree 主要 API 及其中文解释： 1. Tree 组件的 props：这些 API 提供了丰富的配置选项，可以用来定制树的外观和行为。例如，可以使用 nodeSize 属性调整节点的大小，使用 pathFunc 属性绘制自定义的连线，使用 onClick 属性处理节点的点击事 ......
振弦传感器、振弦采集仪及在线监测系统的岩土工程监测案例
振弦传感器、振弦采集仪及在线监测系统的岩土工程监测案例 以下是一个振弦传感器和振弦采集仪及在线监测系统形成一套完整链条的岩土工程监测案例： 项目名称：某高速公路路基沉降监测项目 项目背景：一条高速公路修建工程正在进行中，路基沉降是一个重要的监测指标。振弦传感器和振弦采集仪及在线监测系统被选为该项目的 ......
Linux和Windows系统下安装深度学习框架所需支持:Anaconda、Paddlepaddle、Paddlenlp、pytorch，含GPU、CPU版本详细安装过程
Linux和Windows系统下安装深度学习框架所需支持:Anaconda、Paddlepaddle、Paddlenlp、pytorch，含GPU、CPU版本详细安装过程 ......
网络net服务名配置
网络net服务名配置 oracle 服务 连接其他服务器上的oracle服务器 需要配置net服务。如果需要连接169.254.10.121这台机器的oracle服务 服务端需要确认的信息 需要服务的端口号 默认是1521 需要让对方对1521这个端口进行放行，取消防火墙设置。 要进行测试网络是否通 ......
【网络】【TCP】TCP 连接，一端断电和进程崩溃有什么区别？
1 前言 这节我们来看个问题，就是 TCP 连接，一端断电和进程崩溃有什么区别？ 这个属于 TCP 异常断开连接的场景，这部分内容在我的「图解网络」还没有详细介绍过，这次就乘着这次机会补一补。 这个问题有几个关键词： 没有开启 keepalive； 一直没有数据交互； 进程崩溃； 主机崩溃； 我们先 ......
【网络】【TCP】如果 TIME_WAIT 状态持续时间过短或者没有，会有什么问题？
1 前言 这节我们来看个问题，就是 TIME_WAIT 状态持续时间过短或者没有，会有什么问题？ 或者net.ipv4.tcp_tw_reuse 参数可以快速复用处于 TIME_WAIT 状态的 TCP 连接，那为什么 Linux 默认是关闭状态呢？也就是为什么要保留这个 TIME_WAIT 状态呢 ......
Java零基础入门与实战 多场景 | 多案例 | 全栈项目
第1章 课程引言 试看3 节 | 14分钟开篇和大家聊聊为什么要学习 Java 语言，介绍课程的主要内容、课程特色、适合人群，以及十二个编程好习惯，带领大家正式开始入门 Java。 第2章 选对赛道，快速上路2 节 | 13分钟本章搭建 Java 开发环境，安装 Java 基础环境 JDK 和 In ......
R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=23050 最近我们被客户要求撰写关于线性混合效应模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，我们将用R语言对数据进行线性混合效应模型的拟合，然后可视化你的结果 线性混合效应模型是在有随机效应时使用的，随机效应发生在对随机抽样的单位进行多 ......
Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23573 最近我们被客户要求撰写关于Keras神经网络序列模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 我们可以很容易地用Keras序列模型拟合回归数据并预测测试数据。 在这篇文章中，我们将简要地学习如何用Python中的Keras神经网络API拟合回 ......
网络拓扑图
网络拓扑图 https://www.cnblogs.com/ixiaoyang8/p/14226369.html 关于网络拓扑图，你想知道的都在这 https://www.zhihu.com/tardis/bd/art/347160391?source_id=1001 ......
向量数据库的崛起：从矢量搜索到深度学习 (二)
## 前言 在[上一节](./what-is-vector-database-01.md)中，我们简要介绍了向量数据库的背景以及对非结构化数据进行向量化的方法，即 Embedding。那么我们如何将这些特征向量应用于搜索任务呢？在搜索任务中，最常见的情况是从数据库中查找与给定向量最相似的数据。因此， ......