卷积 深度 案例 网络

逻辑卷实战案例-逻辑卷应用

案例需求: 创建一个2.5G大小的逻辑卷 案例思路: 物理的设备 将物理设备做成物理卷 创建卷组并将物理卷加入其中 创建逻辑卷 格式化逻辑卷 挂载使用 案例实现 步骤: 1. 物理设备 [root@zutuanxue ~]# lsblk /dev/sdb NAME MAJ:MIN RM SIZE R ......
逻辑 实战 案例

day12-JNI案例

1 JNI类型签名 # 我们开发安卓--》写java代码 》通过JNI 》调用C代码(JNI的c代码) java中变量 》通过JNI 》转成c变量 2 JNI中java调用c案例 2.1 数字处理 Utils.java package com.justin.s9day11; public class ......
案例 day JNI 12

linux网络故障排查

在日常使用中,经常会出现无法连通的情况,这个时候我们就需要找到问题出在哪里,这里面给各位提供一个生产环境排查网络故障的大体思路,一般情况下如果遇到网络故障,都是通过筛选的方式一点一点的确定问题所在,首先判断是本机的问题还是网络上其它设备的问题,如果同一网络环境中的其它主机正常的,要去其它网络设备(路 ......
故障 linux 网络

linux 网络管理

现代人的生活越来越依赖网络,对于一个操作系统来讲,网络功能的支持和管理就更为重要了,本节课我们一起来看一下在CentOS8中如何对网络进行管理 NetworkManager和常用工具和基本用法 NetworkManager介绍 在linux系统中传统的网络管理方法是用过一个叫network的服务来实 ......
网络管理 linux 网络

部署linux网络安装服务器

一、批量部署概述 什么是PXE 预启动执行环境(PXE)是由Intel公司开发的最新技术,工作于Client/Server的网络模式,支持工作站通过网络从远端服务器下载映像,并由此支持通过网络启动操作系统,在启动过程中,终端要求服务器分配IP地址,再用TFTP(trivial file transf ......
服务器 linux 网络

umich cv-4-1 卷积网络基本组成部分介绍

这节课中介绍了卷积网络的基本组成部分(全连接层,激活函数,卷积层,池化层,标准化等),下节课讨论了卷积神经网络的发展历史以及几种经典结构是如何构建的 卷积网络组成部分 前言 卷积层 池化层 normalization 前言 在之前提到的全连接神经网络中,我们直接把一个比如说32 * 32 * 3的图 ......
卷积 组成部分 部分 umich 网络

Sodick 沙迪克 LP20EH3 P12S14 成型机 注塑机 配置网络ip 备忘

型号:LP20EH3 P12S14 Sodick 沙迪克 LP20EH3 P12S14 成型机 注塑机 配置网络ip 备忘 ......
成型机 注塑机 Sodick P12S14 网络

无法访问。你可能没有权限使用网络资源。请与这台服务器的管理员联系以查明你是否有访问权限

无法访问。你可能没有权限使用网络资源。请与这台服务器的管理员联系以查明你是否有访问权限 连到系统上的设备没有发挥作用 弹出提示界面如下下: 解决办法,进入cmd --> gpedit.msc, 改注册表: 记得重启电脑 ......

React学习笔记13-小案例toList(状态,状态维护,条件渲染渲染)

写一个todoList小案例来体验一下组件的状态以及状态维护的注意点 import React, { Component } from 'react' import './css/01-index.css' export default class App extends Component { s ......
状态 条件 案例 笔记 toList

案例8 交换机的MAC地址表

1.在华三交换机上查看MAC地址表 [SW1]display mac-address MAC Address VLAN ID State Port/Nickname Aging [SW1]interface Vlan-interface 1 [SW1-Vlan-interface1]ip addre ......
交换机 案例 地址 MAC

软考系列(系统架构师)- 2019年系统架构师软考案例分析考点

试题一 软件架构(架构风格、质量属性) 【问题1】(13分) 针对用户级别与折扣规则管理功能的架构设计问题,李工建议采用面向对象的架构风格,而王工则建议采用基于规则的架构风格。请指出该系统更适合采用哪种架构风格,并从用户级别、折扣规则定义的灵活性、可扩展性和性能三个方面对这两种架构风格进行比较与分析 ......
架构 系统 考点 案例分析 案例

numpy中一些较为复杂的操作和书本案例

数组的轴 数组的排序 import numpy as np arr = np.array([[1,2,3],[6,4,5],[3,8,9]]) print(arr) # 将数组进行排序,默认按1轴。sort()里面可以加参数,表示按什么轴进行排序 arr.sort() arr ​ ​ # 下面是输出 ......
书本 案例 numpy

401 Kubernetes网络 (Pod Service Calico Flannel) 4.1-4.4

一、Pod网络 在K8S集群里,多个节点上的Pod相互通信,要通过网络插件完成,比如Calico网络插件。 使用kubeadm初始化K8S集群时,需要指定一个参数--pod--network-cidr=10.18.0.0/16 它用来定义Pod的网段。配置Calico的时候,也要定义CALICO_I ......
Kubernetes Flannel Service Calico 网络

umicv cv-summary1-全连接神经网络模块化实现

全连接神经网络模块化实现 Linear与Relu单层实现 LossLayer实现 多层神经网络 不同梯度下降方法 Dropout层 今天这篇博文针对Assignment3的全连接网络作业,对前面学习的内容进行一些总结 在前面的作业中我们建立神经网络的操作比较简单,也不具有模块化的特征,在A3作业中, ......
全连 神经网络 cv-summary 模块 神经

python 案例

这个程序使用了两个包:datetime和playsound。 datetime:这是Python标准库中的一个模块,用于处理日期和时间。它提供了许多函数和类,可以让您在Python程序中处理日期和时间。 由于datetime是Python的内置模块,因此您无需安装任何其他软件包来使用它。 plays ......
案例 python

Pytorch深度学习环境配置 | NVIDIA-driver + Pytorch + miniconda

为了验证我的环境配置方法没有问题,我特意租了两小时云服务器来从0配置环境。 云服务器厂家:Ucloud ubuntu22.04 3090 * 2 1. 装 NVIDIA-driver 参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/366882419 1.1. 下载驱动 nvidia ......

unique使用案例及原理

使用案例 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <iostream> #include <cstring> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <math.h> #include <iomanip ......
原理 案例 unique

第九节:单点登录方案深度剖析

一. 二. 三. ! 作 者 : Yaopengfei(姚鹏飞) 博客地址 : http://www.cnblogs.com/yaopengfei/ 声 明1 : 如有错误,欢迎讨论,请勿谩骂^_^。 声 明2 : 原创博客请在转载时保留原文链接或在文章开头加上本人博客地址,否则保留追究法律责任的权 ......
深度 方案

《动手学深度学习 Pytorch版》 9.8 束搜索

本节将介绍几大: 贪心搜索(greedy search)策略 穷举搜索(exhaustive search) 束搜索(beam search) 9.8.1 贪心搜索 贪心搜索已用于上一节的序列预测。对于输出序列的每一时间步 \(t'\),都从 \(\boldsymbol{Y}\) 中找到具有最高条件 ......
深度 Pytorch 9.8

virtualbox 网络设置

全局的网络: 虚拟器内静态网络配置: ......
virtualbox 网络

Windows 10连接网络打印机报错“0x0000011b”的解决方法

网络打印,win10/11都经常遇到这样那样的问题。今天遇到一台新装的windows 10系统连接网络打印机报错:0x0000011b 网上查了一圈,普遍说的是这个情况,微软官方介绍:通过命名管道使用 RPC 也就是网上说的最多的注册表方式: Windows Registry Editor Vers ......

《动手学深度学习 Pytorch版》 9.6 编码器-解码器架构

为了处理这种长度可变的输入和输出, 可以设计一个包含两个主要组件的编码器-解码器(encoder-decoder)架构: 编码器(encoder):它接受一个长度可变的序列作为输入,并将其转换为具有固定形状的编码状态。 解码器(decoder):它将固定形状的编码状态映射到长度可变的序列。 9.6. ......
编码器 解码器 架构 深度 编码

《动手学深度学习 Pytorch版》 9.7 序列到序列学习(seq2seq)

循环神经网络编码器使用长度可变的序列作为输入,将其编码到循环神经网络编码器固定形状的隐状态中。 为了连续生成输出序列的词元,独立的循环神经网络解码器是基于输入序列的编码信息和输出序列已经看见的或者生成的词元来预测下一个词元。 要点: “<eos>”表示序列结束词元,一旦输出序列生成此词元,模型就会停 ......
序列 seq 深度 Pytorch seq2seq

Oracle集群升级迁移—主机网络设置及交换机侧bond vlan划分

目录Oracle集群升级迁移—主机网络设置及交换机bond vlan划分网络规划操作系统层面的IP设置bond类型介绍设置bond1和bond0交换机侧的设置(省略) Oracle集群升级迁移—主机网络设置及交换机bond vlan划分 网络规划 按照工程师要求,配置了5个IP供集群使用。1个IP为 ......
集群 交换机 主机 Oracle 网络

神经网络基础篇:逻辑回归

逻辑回归(Logistic Regression) 对于二元分类问题来讲,给定一个输入特征向量\(X\),它可能对应一张图片,想识别这张图片识别看它是否是一只猫或者不是一只猫的图片,想要一个算法能够输出预测,只能称之为\(\hat{y}\),也就是对实际值 \(y\) 的估计。更正式地来说,想让 \ ......
网络基础 逻辑 神经 基础 网络

Thymeleaf使用案例

1、在项目中添加依赖项,以下2个缺一不可。 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.thymeleaf/thymeleaf-spring5 --> <dependency> <groupId>org.thymeleaf</groupId> <artif ......
Thymeleaf 案例

使用卷积神经网络训练手写数字识别模型(CNN)

https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 效果展示 目录结构 README.md # Basic MNIST Example pip install -r requirements.txt python main.py # CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 py ......
卷积 神经网络 模型 神经 数字

4. 卷积神经网络

1. 机器学习中两个主要问题 1.1 回归 1.2 分类 分类是可交换的,可以将狗称为第一类,猫是第二类,也可以反过来。 卷积是可交换的 上式是分类的损失函数,\(y\)是0或1,\(\hat {y} \epsilon [0 , 1]\) 2. 数学过程 上图就是卷积的运算 后证明:若\(u(x) ......
卷积 神经网络 神经 网络

深度学习(pytorch载入onnx测试)

测试模型用之前文章训练的Alexnet模型。 首先将pth文件转为onnx文件: import torch import torch.nn as nn # 自定义AlexNet模型 class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet ......
深度 pytorch onnx

网络设备

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网络设备 设备 网络