卷积 深度 案例 网络
深度学习深入浅出
深度学习是机器学习的一个分支，其核心思想是利用深层神经网络对数据进行建模和学习，从而实现识别、分类、预测等任务。在过去几年中，深度学习技术取得了许多突破性的成果，如在图像识别、语音识别、自然语言处理、游戏AI等领域中。 本文将简要介绍深度学习的基本原理，并使用Python中的TensorFlow库演 ......
centos里如何查看网络使用情况,列出所有端口的 网络使用情况
sudo yum install iftop 这将显示网络流量的实时视图，包括源和目标IP地址、传输的数据量和当前传输速率。您可以使用箭头键滚动连接列表，并按 q 退出。 sudo iftop sudo iftop -P ......
什么是网络爬虫？有什么用？怎么爬？
以前常听见爬取这个名词，今天搜了搜，展示如下： 导读：网络爬虫也叫做网络机器人，可以代替人们自动地在互联网中进行数据信息的采集与整理。在大数据时代，信息的采集是一项重要的工作，如果单纯靠人力进行信息采集，不仅低效繁琐，搜集的成本也会提高。 此时，我们可以使用网络爬虫对数据信息进行自动采集，比如应用于 ......
1615. 最大网络秩
题目链接：1615. 最大网络秩 方法：暴力求解 解题思路 初始化每个节点邻接点的数量以及用矩阵保存边的信息，暴力枚举节点对，取其中秩的最大值。 代码 class Solution { public: int maximalNetworkRank(int n, vector<vector<int>> ......
利用网络准入把好企业网入网第一道关
原创 Grodd2018-10-22 12:33:37博主文章分类：NetOps©著作权 文章标签802.1x文章分类网络安全阅读数5113 最近完成了公司的准入项目，项目历时3个多月，部署点位将近上千个。在部署的过程中，也曾踩过各种各样的坑。公司采用某第三方软件系统作为准入控制平台。该套系统采用双 ......
读写分离案例
背景： 面对日益增加的系统访问量，数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。对于同一时刻有大量并发读操作和较少写操作类型的应用系统来说，将数据库拆分为主库和从库，主库负责处理事务性的增删改操作，从库负责处理查询操作，能够有效的避免由数据更新导致的行锁，使得整个系统的查询性能得到极大的改善。 Sharding-J ......
AY-Linux同步网络时间
环境：Centos 1、获取当前系统时间 date 2、安装ntp yum -y install ntp 3、修改时区 ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime 4、同步网络时间 ntpdate -u ntp.api.bz ntp ......
深度学习——使用卷积神经网络改进识别鸟与飞机模型
准备数据集：从CIFAR-10抽离鸟与飞机的图片 from torchvision import datasets from torchvision import transforms data_path = './data' # 加载训练集 cifar10 = datasets.CIFAR10(r ......
LYT-C#-网络调试助手下载
(25条消息) 调试工具之UDP/TCP网络调试助手NetAssist_随意一局-小猩猩的博客-CSDN博客 下载地址 链接:https://pan.baidu.com/s/1az9ogJQrb4TqWK632cvCdw 密码:k6wp ......
【综合案例】涉及到函数、切片，指针、结构体、Map
package main import ( "fmt" ) type Person struct { userName string addressPhone map[string]string } var personList = make([]Person, 0) func main() { f ......
HJ67_24点游戏算法_多维递归_DFS（深度优先搜索）
思路： 多维递归，深度有限遍历加减乘除四种情况。 知识点： 1、多维递归不能对传递的变量进行修改，否则无法回溯。 应该传递一个新地址的变量，如代码所示，传递切片的列表，不修改列表 2、搜索遗漏。两括号比如（（9-4）-1）*6 选取任意一个数作为第一个运算数与24运算，不能找出所有24点的计算方法。 ......
神经网络简介
神经网络是一种类似于人脑神经元网络的计算模型，可以处理复杂的非线性问题，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。本文将简要介绍神经网络的基本概念、类型和应用。 一、基本概念 神经元：神经网络的基本单元，类比于人脑中的神经元。它接收一组输入，进行一些计算，并产生一个输出。输入通常加权，并通过激活函数进行 ......
Qt网络编程类 http
Qt网络编程：QNetworkRequest 类 Qt网络编程：QNetworkRequest_友善啊，朋友的博客-CSDN博客 Qt网络编程：QNetworkAccessManager Qt网络编程：QNetworkAccessManager_sendcustomrequest_友善啊，朋友的博客 ......
Chapter2 K-近邻算法案例1
案例2：使用K-近邻算法实现手写数字系统 1. 案例要求 编写一个程序，应用K-近邻算法，实现手写数字系统。 通过画图生成一个32*32的数字图像，再将图像转化为代表数字的0-1文本文件。之后往程序输入代表数字的0-1文本文件，程序便可以输出相应的数字。 2. 案例的执行流程 示例：使用k-近邻算法 ......
机器学习（四）：4层BP神经网络（只用numpy不调包）用于训练鸢尾花数据集|准确率96%
题目： 设计四层BP网络，以g(x)=sigmoid(x)为激活函数， 神经网络结构为：[4，10，6, 3]，其中，输入层为4个节点，第一个隐含层神经元个数为10个节点；第二个隐含层神经元个数为6个节点，输出层为3个节点 利用训练数据iris-train.txt对BP神经网络分别进行训练，对训练后 ......
网络管理
在实际项目上，虽然通过掩码可以让网段变大，让网络的配置和调试变的简单，但往往还是不用大网段。原因就在于[广播域] 什么是广播域，顾名思义，就是1个主机发出的广播包，可以到达的范围。 如果一个网段大，那么广播域就大，就像我们再嘈杂的环境里，会收到大量和自己无关的数据，这些数据将占用我们的带宽，以及消耗 ......
华为od 机试 热点网络统计
本期题目：热点网络统计 题目 企业路由器的统计页面，有一个功能，需要动态统计公司访问最多的网页URL topN 请设计一个算法，可以高效动态统计TopN的页面 输入 每一行都是一个URL或一个数字 如果是URL代表一段时间内的网页访问 如果是一个数字N 代表本次需要输出的TopN个URL 输入约束: ......
CPEN400D 深度学习
CPEN400D: Deep LearningProgramming Assignment 2Released: 2023 Mar. 24In this assignment, you will implement a Transformer [1] architecture from scratc ......
Chapter2 K-近邻算法案例
案例1：使用K-近邻算法分类爱情片和动作片 1. 案例要求 创建一个应用，应用K-近邻算法，将样本分到以下三种类别。 1. 不喜欢的人 2. 魅力一般的人 3. 极具魅力的人 2. 案例的执行流程 示例：在约会网站上使用k-近邻算法 （1）收集数据：提供文本文件。 （2）准备数据：使用Python解 ......
图神经网络 基础、前沿与应用 第三章 图神经网络 阅读笔记
导读 传统的深度学习技术已经在图像等欧式数据或文本和信号等序列数据上取得巨大的成功。但也有很多领域数据需要用复杂的图结构来表达，这些图结构的数据可以编码复杂的点对关系，以学习更丰富的信息表征；另一面，原始数据（图像或连续文本）的结构和语义信息中纳入特定领域知识可以捕捉数据之间更细粒度的关系。 当GN ......
图神经网络 基础、前沿与应用 第一章 表征学习 阅读笔记
导读 表征学习的目标是从数据中提取足够但最少的信息。传统上，该目标可以通过先验知识以及基于数据和任务的领域专业知识来实现，这也被称为特征工程。特征工程是利用人类的现有知识的一种方式，旨在从数据中提取并获得用于机器学习任务的判别信息（比如从音频中通过傅立叶变换提取出mel频谱）。 特征工程的缺点： 需 ......
图神经网络 基础、前沿与应用 第二章 图表征学习 阅读笔记
摘要 图表征学习的目的是将图中的节点嵌入低维的表征并有效地保留图的结构信息。 导读 许多复杂的系统具有图的形式，如社交网络、生物网络和信息网络。为了有效地处理图数据，第一个关键的挑战是找到有效的图数据表征方法，也就是如何简洁地表征图，以便在时间和空间上有效地进行高级的分析任务，如模式识别、分析和预测 ......
图神经网络 基础、前沿与应用 第零章 术语 & 符号 阅读笔记
图的基本概念 中心度：用来衡量图中节点的重要性。中心度的基本假设是：如果其他重要的节点也连接到该节点，则认为该节点是重要的。常见的中心度度量包括度数中心度、特征向量中心度、间隔性中心度和接近性中心度。 邻域：一个节点的邻域一般是指与该节点相近的其他节点的集合（距离为1）。一个节点的k阶邻域内的所有节 ......
深度学习
受人类大脑内部复杂的神经元网络的启发，深度学习模拟生物神经网络，构建出包括输入层和输出层在内的人工神经网络。 下图，左边是视觉系统大致的通路，信息从视网膜到LGN的大细胞层到脑皮层；中间是听觉皮层，信息从耳蜗一直传到听觉皮层；右边是典型的人工神经网络。以上三种均属于层次化的结构。 当将数据输入该网络 ......
Cesium案例（八） Terrain
第一步正常建viewer，需要注意的是官网例子属性值比较老，最新版本的属性值有所差异，全copy官网会无法运行，提示函数未定义。 第一处差异 官网： 1 const viewer = new Cesium.Viewer("cesiumContainer", { 2 terrain: Cesium.T ......
网络IO
（一）I/O到底是什么? I/O 其实就是 input 和 output 的缩写，即输入/输出。 那输入输出啥呢？ 比如我们用键盘来敲代码其实就是输入，那显示器显示图案就是输出，这其实就是 I/O。 而我们时常关心的磁盘 I/O 指的是硬盘和内存之间的输入输出。 读取本地文件的时候，要将磁盘的数据拷 ......
计算机网络通信
今日目标 理解OSI和TCP/IP分层模型 理解数据封装与解封、数据传输过程 掌握数制转换方法 掌握IP地址及其分类/子网掩码及其作用 1、第一台多用途电子计算机：1946.2.14 美国 宾夕法尼亚大学 计算导弹的弹道 30人 占地170平方 重量30吨 2、1957年 苏联卫星上天 3、1969 ......
残差网络
在VGG中，卷积网络达到了19层，在GoogLeNet中，网络史无前例的达到了22层。那么，网络的精度会随着网络的层数增多而增多吗？在深度学习中，网络层数增多一般会伴着下面几个问题 计算资源的消耗 模型容易过拟合 梯度消失/梯度爆炸问题的产生 问题1可以通过GPU集群来解决，对于一个企业资源并不是很 ......
JUC并发编程基础篇第三章之Synchronized八锁案例[理解锁的对象]
1、总结 |作用对象|锁的范围 | |--|--| |对于普通方法 | 锁的是当前对象this | |对于静态方法 | 锁的是当前类的class对象,如Iphone.class唯一的一个模板 | |对于同步代码块 | 锁的是synchronized(?) 里面的对象 | 2、Java8锁 Java8 ......