卷积 深度 案例 网络
docker自定义网络
使用桥接模式创建docker网络代替docker0网络 在docker容器创建时，会有参数--net指定网络，默认是docker0 docker run -d --name [容器名] --net [网络名] -p [端口号] [镜像名] docker0名称默认是bridge docker netw ......
深度学习中基于pytorch的多层感知机简洁实现
基于一个例子，总结过去一个月的学习： import torch from torch import nn from torch.nn import init import numpy as np import sys sys.path.append("..") import d2lzh_pytorc ......
Go高级工程师实战营-深度Go语言大厂真实项目性能优化
Go高级工程师实战营-深度Go语言大厂真实项目性能优化 一、性能优化工具-pprof 1. 简介 性能调优原则。 要依靠数据不是猜测。 要定位最大瓶颈而不是细枝末节。 不要过早优化。 不要过度优化。 2. 性能分析工具 pprof 熟练使用 pprof 工具排查性能问题并了解其基本原理。 pprof ......
Vue+OpenLayers从入门到实战进阶案例汇总目录，兼容OpenLayers7和OpenLayers8
本篇作为《Vue+OpenLayers入门教程》和《Vue+OpenLayers实战进阶案例》所有文章的二合一汇总目录，方便查找。 本专栏源码是由OpenLayers结合Vue框架编写。 本专栏从Vue搭建脚手架到如何引入OpenLayers依赖的每一步详细新手教程，再到通过各种入门案例和综合性的实 ......
网络流题选
P2766 【问题分析】 第一问是 LIS 问题，动态规划求解，第二问和第三问用网络最大流解决。 【建模方法】 首先动态规划求出F[i]，表示以第i位为开头的最长上升序列的长度，求出最长上升序列长度K。 1、把序列每位i拆成两个点<i.a>和<i.b>，从<i.a>到<i.b>连接一条容量为1的有向 ......
Awk实战案例精讲
Awk实战案例精讲 插入几个新字段 在"a b c d"的b后面插入3个字段e f g。 echo a b c d|awk '{$3="e f g "$3}1' 格式化空白 移除每行的前缀、后缀空白，并将各部分左对齐。 aaaa bbb ccc bbb aaa ccc ddd fff eee gg ......
主机字节序和网络字节序，小端字节序和大端字节序？
主机字节序:就是在主机内部，数据在内存中的存储顺序，主机字节序通常分为小端字节序（Little Endian）和（Big Endian）。 小端字节序：内存的低地址存储地位低位字节，高地址存储高位字节。 大端字节序：内存的低地址存储高位字节，高地址存储地位字节。 我们为什么要知道区分主机是大端还是小 ......
vivo 网络端口安全建设技术实践
网络端口因其数量庞大、端口开放和关闭的影响评估难度大等特点给网络端口安全治理带来了一定挑战，如何对端口风险进行有效治理几乎是每个企业安全团队在攻击面管理工作中持续探索的重点项。 ......
JavaScript for循环语句的特殊案例，用代码解决数学中的问题
案例一: 一百个和尚分一百个馒头，大和尚一人分三个，小和尚三人分一个，正好分完。问大、小和尚各几人？ var num = 100; var people = 100; var big,small; for(big=0;big<=33;big++){ small=people-big; if(big* ......
408 - 计算机i网络（移动版）
非常地不具备细节。既然是随笔，我就直接把随手截图的笔记记下来。 关于计算机网络 TCP协议这个框架 needless to say, 直接复制到 CNBLOGS，显然直接 BASE64 或者二进制文件。 为什么形容一个协议是可靠/不可靠的?为什么说TCP是可靠的，UDP是不可靠的，IP也是不可靠的? ......
计算机网络
计算机网络学习 客户端访问服务器支援方法：通过服务器软件（端口；） 什么是协议 网络互联模型 为了更好的促进网络的研究和发展，国际化标准组织iso在1985年制定了网络互联模型 osi模型： 物理层，数据链路层，网络层，运输层，会话层，表示层，应用层 tcp/ip协议模型： 网络接口层，网际层，运输 ......
植物基因组学和作物改良中的深度学习
目录深度学习：概念、工具和注意事项沿着分子生物学的中心法则进行深度学习DNA和基因特性蛋白质特性模型和数据共享理解基因组变异：从关联到因果关系和分子机制深度学习育种4.0：编辑育种结论 植物基因组学取得了巨大进步，其特点是高通量技术的爆炸式增长，以低成本识别多维全基因组分子表型。更重要的是，基因组学 ......
Java网络编程实现一（服务器）对多（客户端）
使用多线程+网络编程实现一个服务器对多个客户端 在该程序中用到的知识点 java的BIO ServerSocket和Socket 网络编程 多线程的知识（个人认为重要） 实现的思路 服务器端（使用多个线程） 在客户端需要有一个集合来存储已经连接上的客户端， 如果客户端断开连接则需要从集合中删除 创建 ......
用结构化思维解一切BUG（3）：实际案例
本系列文章的最终篇，也是最高潮???
本系列文章主要介绍一种「无需掌握技术细节，只需结构化思维和常识即可解一切BUG的方法」。本文通过讲解实际案例，您将身临其境地体会该方法有多么强大！并更深刻地理解和运用该方法。 ......
java 网络编程之传输文件
需要建两个类,分别作为服务器(接收文件)和客户端(发送文件) 1.服务器类: 1 package 菜鸟教程.网络编程.网络编程之传输文件; 2 3 import java.io.*; 4 import java.net.InetAddress; 5 import java.net.ServerSoc ......
java网络编程与多线程
一、Java 网络编程 网络编程是指编写运行在多个设备（计算机）的程序，这些设备都通过网络连接起来。 java.net 包中 J2SE 的 API 包含有类和接口，它们提供低层次的通信细节。你可以直接使用这些类和接口，来专注于解决问题，而不用关注通信细节。 java.net 包中提供了两种常见的网络 ......
Linux 网络配置以及软件包管理
from pixiv 网络连接配置的方法 命令行进行配置 nmcli device status 查看当前主机设备的活动情况 我们来看点我们关系的吧！ DEVICE中的下面的名字是什么鬼？ 这是设备的命名规则，对应网络连接来说，这个设备的名称就是网络接口的名称 numcli 是什么命令？ 一般的操作 ......
35-Vue脚手架-全局事件总线（使用全局事件总线优化Todo-List案例）
全局事件总线（GlobalEventBus） 1. 一种组件间通信的方式，适用于任意组件间通信 2. 安装全局事件总线 new Vue({ ... // 生命周期 beforeCreate 这时vue还未解析模板，初始化的数据监测、数据代理还未开始 beforeCreate() { // 安装全局事 ......
网络速率限制
wget https://raw.githubusercontent.com/magnific0/wondershaper/master/wondershaper chmod +x wondershaper # 查看帮助 ./wondershaper --help # 设置最大的下载速率为 1024 ......
购物车 复选框和反选 全部选择案例
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>购物车复选框的选中 反选的案例</title> </head> <body> All <input class="all" name="Checkbox" type="checkb ......
【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=10278 最近我们被客户要求撰写关于生存分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。 生存分析（也称为工程中的可靠性分析）的目标是在协变量和事件时间之间建立联系 生存分析的名称源于临床研究，其中预测死亡时间，即生存，通常是主要目标。 视频：R语言生存分 ......
社交媒体欺诈乱象 | 每15人就有1人遭遇过网络欺诈！
据英国劳埃德银行（TSB）5月份发布的一份报告披露，社交媒体平台上的金融欺诈正在以令人担忧的速度增加，消费者应对Facebook、Instagram和WhatsApp上的欺诈保持警惕。 TSB欺诈预防总监Paul Davis表示：“社交媒体公司必须紧急清理他们的平台，以保护每天使用他们服务的无数无辜 ......
搭建 Zerotier Moon为异地组网网络加速
由于Zerotier服务器在国外，导致在国内的速度不快，所以官方推荐设置自己的moon服务器做节点加速。moon服务器需要24小时不挂机，并且有固定ip，对硬件要求不高，所以云服务器比较符合做moon服务器 第一步：在云服务器linux上安装Zerotier客户端： curl -s https:// ......
【深度学习】PyTorch 图片识别分类器
下载数据集 import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 定义数据预处理的转换 transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), ......
【深度学习】PyTorch的基本运算 与 构造简单神经网络模型
基本运算 import torch # 创建一个自定义的张量 t = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) # tensor([1., 2., 3.]) # 求平均值 t.mean() # tensor(2.) # 创建一个指定行列的张量 x = torch.empty(3,5 ......
利用强化学习促进网络攻防——从业界文章看攻防建设思路和要点总结
以智能对抗智能，利用强化学习实现网络自主防御 随着攻防对抗更加激烈，以智能对抗智能是数字化时代下的安全趋势。 在《Reinforcement Learning for Autonomous Cyber Defense》中，专门探讨了如何利用强化学习，实现自主网络防御。作者提出网络防御强化学习的目的是 ......
神经网络基础篇：向量化(Vectorization)
向量化 向量化是非常基础的去除代码中for循环的艺术，在深度学习安全领域、深度学习实践中，会经常发现自己训练大数据集，因为深度学习算法处理大数据集效果很棒，所以的代码运行速度非常重要，否则如果在大数据集上，代码可能花费很长时间去运行，将要等待非常长的时间去得到结果。所以在深度学习领域，运行向量化是一 ......
【PyTorch 卷积】实战自定义的图片归类
前言 卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一，它通过卷积层、池化层、全连接层等结构，可以有效地处理如时间序列和图片数据等。关于卷积的概念网络上也比较多，这里就不一一描述了。实战为主当然要从实际问题出发，用代码的方式加深印象。在写代码前，我先说一下为什么我 ......
网络编程之——server and client
此篇笔记仍然是关于编程中出现的问题及解决方案记录。服务器与客户端交互模式是网络通信中一种典型且高效保密的通信方式，此篇总结了一点网络编程中可能出现的问题。 关于网络编程中出现的问题 1.首先，测试过程中可能出现的死循环原因之一可能是将memset(buf,0,sizeof(buf)); gets(b ......