卷积 深度 案例 网络
深度学习面试常用代码:MHA/MQA/GQA/LN/BN/位置编码代码
深度学习常用代码 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/650575426 1. MHA(MultiHeadAttention)代码实现 # 1. MHA实现 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.funct ......
isRef()、unRef()、toRef()、toRefs()深度解析,为啥解构会失去响应式?
前言 isRef()、unRef()、toRef()、toRefs()这几个函数他们各自都有什么功能,在什么场景下应用以及有哪些细节是我们没有注意到的,我们一起来看一下,为了方便大家理解和对照,这里以官方文档说明 + 解析的方式讲解。 isRef() 检查某个值是否为 ref。 类型 ts func ......
6.二叉树的最小深度
111. 二叉树的最小深度 1、概要 给定一个二叉树,找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 二叉树节点的深度:指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者节点数(取决于深度从0开始还是从1开始) 二叉树节点的高度:指从该节 ......
5.二叉树的最大深度
104. 二叉树的最大深度 1、概要 给定一个二叉树 root ,返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 可以使用前序求深度,也可以使用后序求高度。 二叉树节点的深度:指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者 ......
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 ......
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 ......
万界星空科技五金家具企业MES案例介绍
五金家具行业MES解决方案 MES系统如何与家具企业生产相匹配?相较于其它大多数工业软件,MES系统无疑是受企业欢迎的软件之一。MES系统处于制造生产企业信息化的核心领域,有着承上启下的作用。那MES系统如何与家具企业生产相匹配? 五金家具行业的工艺特点: 1、五金产品为机械加工件,加工过程基本上是 ......
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 ......
2023-2024-1 20232309 《网络空间安全导论》第14(5)周学习总结
2023-2024-1 20232309 《网络空间安全导论》第14(5)周学习总结 教材学习内容总结 教材学习中的问题和解决过程 1.什么是Spam? 。。。。好好好 2.爬虫相关原理? emmmmm果然现在看懂怎么操作的具体过程对我来说还是太困难了。。。 3.怎样算非结构化信息? 基于AI的学习 ......
机器学习 - 决策树:技术全解与案例实战
本文深入探讨了机器学习中的决策树算法,从基础概念到高级研究进展,再到实战案例应用,全面解析了决策树的理论及其在现实世界问题中的实际效能。通过技术细节和案例实践,揭示了决策树在提供可解释预测中的独特价值。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队 ......
网络时间验证
#命名InitSock.h #include <winsock2.h>#pragma comment(lib, "WS2_32") // 链接到WS2_32.lib class CInitSock {public: CInitSock(BYTE minorVer = 2, BYTE majorVer ......
2023-2024-5 20232419《网络空间安全导论》第5章预习总结
内容安全基础 信息内容安全 总结:信息安全有关内容的获取分析和网络上的,又分别有混合网络社区、跨媒体内容高性能提取,多媒体群体理解技术、多元网络媒体信息数据清洗,和内容中心网络命名攻击和缓存污染等。 网络信息内容获取 信息内容分析处理 网络舆情内容监测预警 总结:网络舆情系统彰显社会主义民主,贯彻科 ......
《2023-2024-1 20232415 《网络》第四周学习总结》
信息内容安全是日益受到越来越多的重视并得到不断发展的领域,它跨越多媒体信息处理、安全管理、计算机网络、网络应用等多个研究领域,直接和间接地应用各个研究领域的最新研究成果,结合信息内容安全管理的具体需求,发展出具有自己特点的研究方向和应用。 问题一:什么是网络爬虫? 问题一解决方案:向chatGPT提 ......
网络安全导论第四章
1.系统安全概述 系统安全的演进 系统与系统安全 整体论与还原论 系统安全思维 2.系统安全原理 基本原则 限制性原则 最小特权原则 失败——保险原则 完全仲裁原则 特权分离原则 信任最小化原则 简单性原则 机制经济性原则 公共机制最小化原则 最小惊讶原则 公开设计原则 参差化原则 抽象化原则 模块 ......
学期(2023-2024-1) 学号(20232411)《网络空间安全导论》第五周学习总结
学期(2023-2024-1) 学号(20232411)《网络空间安全导论》第五周学习总结 教材学习内容总结 本周我学习了《网络空间安全导论》的第五章,其主要讲述了内容安全的概述,意义及其面对的主要威胁,以及信息内容的分析与处理方法,网络舆情系统的功能及应用。 在学习过程中,我总结了如下要点,以思维 ......
网络影视资源-Emby家庭媒体服务-IPTV-m3u播放器
title: 网络影视资源 - Emby家庭媒体服务 - IPTV m3u播放器 tags: [IPTV,网络影视资源,andriod,直播,livetv,tv,机顶盒,m3u,Emby] 新版原文: https://www.carlzeng.top/search?q=网络影视资源 - Emby家庭 ......
2023-2024-1 20232426刘嘉成 《网络空间安全导论》第5周学习总结
2023-2024-1 20232426刘嘉成 《网络空间安全导论》第5周学习总结 教材学习内容总结 教材学习思维导图 教材学习中的问题和解决过程 问题:在学习信息内容分类时,不明白支持向量机。 解决方案:询问chatgpt。 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种 ......
网络空间安全导论第五章
学期(2023-2024-1) 学号(20232418) 《网络》第五周学习总结 教材学习内容总结 教材学习中的问题和解决过程 问题1:信息内容安全的主要技术有哪些 问题1解决方案: 信息内容安全的主要技术包括以下几种: 加密技术:通过对信息进行加密,确保信息在传输和存储过程中不被未经授权的第三方获 ......
物理信息神经网络(PINN)
什么是物理信息神经网络(PINN)? 宋家豪, 曹文博, and 张伟伟. "FD-PINN: 频域物理信息神经网络." 力学学报 55.5 (2023): 1195-1205. 物理信息神经网络(PINN)是一种将深度学习与物理建模相结合的方法,用于求解偏微分方程(PDE)和其他物理问题。PINN ......
2023-2024-1 20232403 《网络》第5周学习总结
思维导图 与ChatGPT对话自测 学习心得 内容安全相较于前几章理解起来较为容易,网络内容安全是指保护网络中的信息和数据免受未经授权的访问、使用、修改或破坏的一系列措施。学习网络内容安全的目的是为了提高个人和组织在网络环境中的安全性。学习网络内容安全让我了解到了网络攻击的种类和方式。黑客利用各种手 ......
学期 2023-2024-1 20232326《网络空间安全导论》第五周学习总结
教材学习内容总结 教材学习中的问题和解决过程 问题1:每种基于帧的音频特征的 定义与实际意义是什么? 问题1解决方案:基于帧的音频特征是一种将音频信号分割成小段(或称为帧)并计算每个帧的特征的方法。通过对每个帧进行特征提取,可以更好地捕捉音频信号的时域和频域信息,从而在音频处理和分析中发挥重要作用。 ......
线上业务优化之案例实战
本文是我从业多年开发生涯中针对线上业务的处理经验总结而来,这些业务或多或少相信大家都遇到过,因此在这里分享给大家,大家也可以看看是不是遇到过类似场景。本文大纲如下, 后台上传文件 线上后台项目有一个消息推送的功能,运营新建一条通知消息时,需要一起上传一列包含用户 id 的文件,来给文件中包含的指定用 ......
网络安全第五章学习
内容安全基础 思维导图 信息内容安全概述 信息内容安全威胁 网络信息内容获取 信息内容分析与处理 网络舆情内容监测与预警 内容中心网络及安全 问题一网络信息内容获取技术到底是如何实现的 解决办法:信息搜寻 1.什么是信息”种子“集合 种子集合包含一些代表性的文档或关键词,用于确定搜索引擎的初始索引范 ......
#2023-2024-1 20232307 孟月《网络》第五周学习总结
教材内容总结 教材学习过程中的问题 问题1:特征选择如何降维? 基于AI的学习 参考资料 《网络空间安全导论》 网络空间安全导论书单 使用博客园进行学习 MarkDown/Mermaid排版教程 ......
综述:基于深度学习的植物表型图像识别技术
目录摘要传统PPIR技术基于深度学习的PPIR技术1.卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)2. 深度置信网络(Deep belief network, DBN)3.循环神经网络(Recurrent neural network, RNN)4. 堆叠自编码 ......
深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望
目录 介绍一篇浙江大学发表的一篇深度学习在植物表型组研究的综述: 岑海燕,朱月明,孙大伟,等. 深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望[J]. 农业工程学报,2020,36(9):1-16. 本文首先概述了植物表型与深度学习方法的背景;随后从植物识别与分类、胁迫分析、产量预测、面向精准育种和精准管 ......
2023-2024-1 20232315 《网络空间安全导论》第五周学习总结
一、教材学习内容总结 近一周我预习了第五章内容安全基础,了解了相关知识,知道了信息内容安全的威胁来源以及内容获取的主要工具——网络爬虫等内容。下面本章思维导图: 二、教材学习中的问题和解决过程 问题一:为什么一般的大搜索技术无法满足网络舆情监测与预警系统的需求? 解决方法:百度搜索总结 答案:大搜索 ......
20232413《网络》第五周学习总结
教材学习内容总结 教材学习中的问题和解决方案 问题一:访问控制和身份验证问题 解决方案:实施强大的身份验证机制,如多因素身份验证,限制访问权限,确保只有授权用户能够访问敏感数据。 问题二:网络漏洞和攻击问题 解决方案: 及时更新操作系统和应用程序,使用防火墙、入侵检测和入侵防御系统,定期进行漏洞扫描 ......