卷积 深度 案例 网络
网络嗅探器的设计与实现
网络嗅探器的设计与实现 1. 介绍 中国科学院大学软件与系统安全作业：网络嗅探器 项目地址：https://github.com/gao79135/network-sniffer/tree/master 本人开发的网络嗅探器可以抓取并分析网络数据包，并支持wireshark语法，实现协议的过滤功能。 ......
车载相关第四天--整车网络
Tsmaster 回放报文 https://github.com/TOSUN-Shanghai/TSMaster/releases 下载最新的版本。 前提条件， 已经成功安装tsmaster 工具，并且将对应的报文文件和dbc文件下载下来。保存到桌面。 打开Tsmaster 创建新工程 创建一个新的 ......
Linux 网络设置
网络设置 ifconfig 查看网络接口信息 centos6：eth0 centos：ens33 格式 ifconfig +网卡名 up 启动网卡 ifconfig +网卡名 down 关闭网卡 ifconfig +网卡名 IP地址/子网掩码 临时设置IP地址 ifconfig +网卡名：0 IP地 ......
标题：Dubbo RPC开发中的序列化问题：深度解析反序列化导致的HashMap异常
Dubbo RPC开发中的序列化问题：深度解析反序列化导致的HashMap异常 在使用Dubbo RPC进行开发时，我们可能会遇到一些出乎意料的问题。其中之一就是在进行远程调用时，内部嵌套对象出现与预期不符的HashMap。这个问题的根源在于反序列化过程中找不到对象，导致解析成了HashMap。在这 ......
第一章：网络空间安全概述
思维导图：总揽全局 各个小节的思维导图及简介： 第一节：信息时代与信息安全 1.信息技术与产业空前繁荣 1.1我国以及成为信息技术与产业大国： *大多数中低档电子产品的产量和拥有量居于世界第一 *部分高端电子信息产品的产量和拥有量处于世界领先水平 *网民数量世界第一 *计算机产量和拥有量世界第一 * ......
五、小程序网络API·天气查询
本节主要介绍使用小程序网络API的相关应用制作一款天气查询小程序。掌握wx.request接口的用法。 前期准备：自行到和风天气官网（https://dev.qweather.com/） 申请API的密钥。不再赘述。 一、创建页面文件 本程序只需一个index首页即可，因此需将app.json文件内 ......
【开源三方库】Easyui：基于OpenAtom OpenHarmony ArkUI深度定制的组件框架
万冬阳 公司：中国科学院软件所 小组：知识体系工作组 简介 Easyui是一套基于ArkTS语言开发的轻量、可靠的移动端组件库，它是对OpenAtom OpenHarmony（以下简称“OpenHarmony”） ArkUI进行深度定制的组件框架。Easyui可扩展性较强，可以基于源码进行二次开发， ......
m基于Yolov2和GoogleNet深度学习网络的疲劳驾驶检测系统matlab仿真,带GUI界面
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 疲劳状态： 2.算法涉及理论知识概要 疲劳驾驶检测系统是一种基于深度学习网络的系统，它结合了Yolov2和GoogleNet模型，用于检测驾驶员的疲劳状态和人脸。疲劳驾驶检测系统主要包括两个部分：人脸检测和疲劳检测。其中，人脸检测使用Yolov ......
基础课-实际案例
在html、css文件中CTRL+/是注释的快捷键 div.加属性名直接生成div class=“属性名” 盒子模型样式： 1.width（内容的宽度） 2.height（内容的高度） 3.border（边框） 4.margin（外间距） 5.padding（内间距） border是加边框的代码，有 ......
Redis 多线程网络模型
目录前言Redis 为什么快Redis 为何选择单线程避免过多的上下文切换开销避免同步机制的开销简单可维护Redis 的网络模型单线程网络模型多线程异步任务多线程网络模型设计思路CPU 亲和性CPU 高速缓存NUMA 架构无锁设计Reds 多线程模型小结源码剖析多线程初始化读取请求写回响应I/O 线 ......
机器学习——稠密连接网络DenseNet
从ResNet到DesNet 稠密块体 DenseNet使用了ResNet改良版的“批量规范化、激活和卷积”架构（参见 7.6节中的练习）。 我们首先实现一下这个架构。 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l de ......
机器学习——残差网络
函数类 残差块 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l class Residual(nn.Module): #@save def __in ......
神经网络入门篇：详解神经网络概述和表示
神经网络概述（Neural Network Overview） 先开始快速浏览一下如何实现神经网络。上篇博客了解了逻辑回归，了解了这个模型(见图1.1.1)如何与下面公式1.1建立联系。 图1.1.1 : 公式1.1： \[\left. \begin{array}{l} x\\ w\\ b \end ......
机器学习——含并行连结的网络GoogLeNet
Inception块 在GoogLeNet中，基本的卷积块被称为Inception块（Inception block）。具体结构如下图： 这四条路径都使用合适的填充来使输入与输出的高和宽一致，最后我们将每条线路的输出在通道维度上连结，并构成Inception块的输出。在Inception块中，通常调 ......
资源成本降低60%！火山引擎ByteHouse助力数字营销平台仟传网络降本增效
更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 近日，中国知名内容社交平台整合营销企业仟传网络与火山引擎ByteHouse达成合作。仟传网络将通过火山引擎ByteHouse升级底层数据引擎的实时查询、分析能力，在降低资源成本的情况下，实现高吞吐、低延时、高稳定性 ......
机器学习——深度卷积神经网络AlexNet
AlexNet相对于LeNet的主要优势包括: 1. 更深的网络结构 AlexNet有8层结构,而LeNet只有5层。网络更加深入有利于学习更抽象的高级特征。 2. 使用ReLU激活函数 AlexNet使用ReLU激活函数,避免梯度消失问题,使得深层网络的训练更加容易。 3. 引入Dropout操作 ......
深度解析自然语言处理之篇章分析
在本文中，我们深入探讨了篇章分析的概念及其在自然语言处理（NLP）领域中的研究主题，以及两种先进的话语分割方法：基于词汇句法树的统计模型和基于BiLSTM-CRF的神经网络模型。 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、团队管理经验，同济本复旦硕， ......
机器学习——网络中的网络NiN
NiN块 回想一下，卷积层的输入和输出由四维张量组成，张量的每个轴分别对应样本、通道、高度和宽度。 另外，全连接层的输入和输出通常是分别对应于样本和特征的二维张量。 NiN的想法是在每个像素位置（针对每个高度和宽度）应用一个全连接层。 如果我们将权重连接到每个空间位置，我们可以将其视为1*1卷积层， ......
linux-常用网络命令
1、ping ping 命令用于测试与目标主机之间的连接。它向目标主机发送一个ICMP回显请求，并等待它的回应。如果目标主机正常工作并且连接畅通，则会收到一个回显响应。如果没有收到响应，则说明有问题，需要进一步排除故障。 2、traceroute traceroute 命令用于跟踪数据包从本地主机到 ......
Docker容器间的网络设置
1、构建自定义docker网络 docker network create -d bridge docker_Net#其中，-d指定了docker的网络类型为bridge类型，并自定义docker网络的名称为docker_Net 创建成功后，用docker network ls查看系统的docker ......
机器学习——使用块的网络VGG
VGG块 虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板（例如VGG块）来指导后续的研究人员设计新的网络。 在下面的几个章节中，我们将介绍一些常用于设计深层神经网络的启发式概念。 经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列： 带填充以保持分辨率的卷积层； 非线性激活函数， ......
form表单 数组中对象校验 深度校验
<el-form ref="dataFormRef" :model="form" :rules="dataRules" formDialogRef label-width="100px" v-loading="loading"> <el-form-item label="负责人" prop="dir ......
神经网络基础篇：详解logistic 损失函数（Explanation of logistic regression cost function）
详解 logistic 损失函数 在本篇博客中，将给出一个简洁的证明来说明逻辑回归的损失函数为什么是这种形式。 回想一下，在逻辑回归中，需要预测的结果\(\hat{y}\),可以表示为\(\hat{y}=\sigma(w^{T}x+b)\)，\(\sigma\)是熟悉的\(S\)型函数 \(\sig ......
「案例」普冉半导体逐步布局自主可控，渐次提升研发效率
普冉半导体（688766），自2016年创立以来，持续专注于存储器芯片的技术研发和产品创新。公司以技术创新为基础，通过持续技术积累，已经具备完整的核心技术和产品体系。NOR Flash和EEPROM这两类存储器芯片产品，自2020年起已经是境内第二、全球前六的位置，位居前列。 而早在2021年，普冉 ......
Pytorch 实现 GAN 网络
Pytorch 实现 GAN 网络 原理 GAN的基本原理其实非常简单，假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。它们的功能分别是： G 是一个生成网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成伪造数据，记做 G(z)。 D 是一个判别网络，判别数据是不是“真实 ......
详解 Calico 三种模式（与 Fannel 网络对比学习）
1. 概述Calico是一个基于 BGP 的纯三层网络方案。它在每个计算节点都利用 Linux kernel 实现了一个高效的虚拟路由器 vRouter 来进行数据转发。每个 vRouter 都通过 BGP 协议将本节点上运行容器的路由信息向整个 Calico 网络广播，并自动设置到达其他节点的路由 ......
K8S Calico网络插件之BGP模式，BGP模式只能在同个子网内使用，无法跨网段
注：本文基于Calico v3.20.1版本编写 1 切换到BGP模式因为按照官网的配置文件部署calico时，默认使用的是IPIP模式，如果需要使用BGP模式，就要做一些修改。 主要有两种方式， 修改IPPool中的ipipMode为Never，也就是禁用IPIP模式[root@master ho ......
狄利克雷卷积&莫比乌斯反演
狄利克雷卷积（Dirichlet Convolution）在解析数论中是一个非常重要的工具，使用狄利克雷卷积可以很方便地推出一些重要函数和公式，它在信息学竞赛和解析数论中至关重要. ......