卷积 深度 案例 网络
软考系列（系统架构师）- 2018年系统架构师软考案例分析考点
试题一 软件架构（非功能性需求、C/S 架构） 【问题1】（8分） 在系统架构设计中，决定系统架构设计的非功能性需求主要有四类：操作性需求、性能需求、安全性需求和文化需求。请简要说明四类需求的含义。 (1) 操作性需求：指系统完成任务所需的操作环境要求及如何满足系统将来可能的需求变更的要求。 (2) ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.5 机器翻译与数据集
机器翻译（machine translation）指的是将序列从一种语言自动翻译成另一种语言，基于神经网络的方法通常被称为神经机器翻译（neural machine translation）。 import os import torch from d2l import torch as d2l 9 ......
哪款最适合你？7大免费需求管理工具深度比较
分享7款不错的免费需求管理工具：1.PingCode；2.Worktile；3. Trello；4. Asana；5. JIRA；6. ClickUp；7. Monday.com。选择免费还是付费的需求跟踪工具是一个大多数人都会面临的问题。免费工具的最大优点显而易见——它们不收费。但这也意味着这些工 ......
Docker网络
Docker网络模式 docker的网络功能就是利用Linux的network namespace，network bridge，虚拟网络设备实现的。 默认情况下，docker安装完毕会生成网桥docker0，可以理解为是一个虚拟的交换机，对两端的数据转发。 docker的网络接口默认都是虚拟的网络 ......
MJ和网络数据批量重命名
import osimport openpyxlimport reUNWANTED_UNITS = ["undefined", "皮皮", "zly324"]# 第一步：删名称def rename_files(path): files = [f for f in os.listdir(path) i ......
10月19日网络编码基础概念
目录网络编程网络协议讲解为什么要学习网络编程网络物理层：电信号数据链路层:网络层:传输层:tcp协议:三次握手:四次挥手:dos和ddos攻击:端口半连接池活跃连接:这些是当前处于活跃状态的连接，可以用于数据传输。半连接:半连接是一种连接状态，表示连接已经建立，但没有完全连接，无法进行数据传输。它通 ......
2个数仓中不等值关联优化案例
本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)性能调优：不等值关联优化》，作者： 门前一棵葡萄树。 场景1 使用场景：本案例适合满足以下条件的场景 关联条件使用OR连接 关联条件中使用同一列做数据筛选 原始语句 SELECT t2.PARTNER_CHANNEL_CODE AS CHANNEL_ID ......
课程二第一周：深度学习的实用层面
深度学习的实用层面 Train/Dev/Test sets 深度学习是一个典型的高度迭代的过程，需要不断地进行循环测试，来找到最适合当前网络的超参。一方面可以提升迭代的效率，另一方面可以避免过度拟合等问题。 在实践中，（合理的）高质量训练集、验证集和测试集，有助于提升迭代的效率。 Train/Dev ......
Unity 如何设计网络框架
在Unity框架设计中与游戏服务器对接的网络框架也是非常重要的一个模块，本文給大家分享如何来基于Unity来设计一个网络框架, 主要的讲解以下几个点: (1) TCP半包粘包, 长连接与短连接, IO阻塞; (2) Tcp Socket与UDP Socket 的技术方案; (3) Unity的序列化 ......
神经网络基础篇：详解二分类(Binary Classification)
二分类 注：当实现一个神经网络的时候，通常不直接使用for循环来遍历整个训练集（编程tips） 举例逻辑回归 逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法。首先从一个问题开始说起，这里有一个二分类问题的例子，假如有一张图片作为输入，比如这只猫，如果识别这张图片为猫，则 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.4 双向循环神经网络
之前的序列学习中假设的目标是在给定观测的情况下对下一个输出进行建模，然而也存在需要后文预测前文的情况。 9.4.1 隐马尔可夫模型中的动态规划 数学推导太复杂了，略。 9.4.2 双向模型 双向循环神经网络（bidirectional RNNs）添加了反向传递信息的隐藏层，以便更灵活地处理此类信息。 ......
基于神经网络的图像识别研究
基于神经网络的图像识别是计算机视觉领域的一个热门研究方向，尤其是深度学习技术的兴起。以下是一些与基于神经网络的图像识别相关的关键主题和研究方向： 1. 卷积神经网络（CNN）： CNN是图像识别领域最重要的神经网络之一。研究人员一直在改进CNN的架构，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogL ......
淘宝移动端统一网络库的架构演进和弱网优化技术实践
本文将介绍淘宝 APP 统一网络库演进的过程，讲述如何围绕体验持续构建南北向从监测到加速一体化的终端网络架构，通过构建 NPM 弱网诊断感知能力，落地原生多通道技术/多协议择优调度手段，贴合厂商附能网络请求加速，实现去 SPDY 及规模化 IPv6/H3 协议簇的平滑过渡，为用户提供弱网更好、好网更... ......
卷积认知
前言 博主研究生时期研究的课题有关于点云的深度学习。对于点云这一三维数据形式的深度学习研究，相关工作启发于二维图像深度学习处理，由此对于点云的特征提取也采用卷积这一形式。但在实践过程中，点云的卷积衍生出了多种方法。 因此该随笔主要内容为对卷积这一概念的个人理解与梳理。 卷积字面意义的探讨 参考他人的 ......
使用 AutoSSH 实现自动化跨网络访问
AutoSSH 是一种用以对 SSH 登录进行安全地自动化的软件。！ 比如我们在 host2 机器上面部署了很多服务，但是由于某种原因导致我们无法直接 ssh 访问该服务器已经其上服务的对应端口，但是 host3 服务器，既能够访问 host2 服务器，又可以访问我们的 host1 服务器。这是，我 ......
什么是卷积
参考文献：https://blog.csdn.net/zhibing_ding/article/details/125254670 不断的学习，就会有不同的认识和理解. 卷积操作的基本思想是提取输入数据的局部特征，这有助于网络捕捉图像中的空间结构和模式。 卷积核是一个小的矩阵，通常是正方形的，它在输 ......
卷积神经网络中卷积层、池化层、全连接层的作用(摘录)
1. 卷积层的作用卷积层的作用是提取输入图片中的信息，这些信息被称为图像特征，这些特征是由图像中的每个像素通过组合或者独立的方式所体现，比如图片的纹理特征，颜色特征。 比如下面这张图片，蓝色框框住的地方就是脸部特征，这些特征其实是由一个个像素所组成的。 再者这是一张彩色图片，它包含R、G、B三个通道 ......
计算机网络VLAN实验
实验内容： 1、单交换机的vlan设置 2、多交换机的vlan设置 实验步骤或程序 单交换机的vlan设置 配置VLAN 默认的VLAN1是默认存在的并且所有PC机在没有被配置的情况下默认放在VLAN1中。 我们将PC0和PC1放在同一VLAN 1中，PC2、PC3、PC4放在同一VLAN 1002 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.3 深度循环神经网络
将多层循环神经网络堆叠在一起，通过对几个简单层的组合，产生一个灵活的机制。其中的数据可能与不同层的堆叠有关。 9.3.1 函数依赖关系 将深度架构中的函数依赖关系形式化，第 \(l\) 个隐藏层的隐状态表达式为： \[\boldsymbol{H}^{(l)}_t=\phi_l(\boldsymbol ......
网络编程基本知识
1 什么是网络编程 1 网络编程从大的方面就是对信息的发送和接收 2 通过操作相应api调度计算机硬件资源，并利用传输管道进行数据交换的过程 3 网络模型，套接字，数据包。 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.2 长短期记忆网络（LSTM）
解决隐变量模型长期信息保存和短期输入缺失问题的最早方法之一是长短期存储器（long short-term memory，LSTM）。它与门控循环单元有许多一样的属性。长短期记忆网络的设计比门控循环单元稍微复杂一些，却比门控循环单元早诞生了近 20 年。 9.2.1 门控记忆元 为了记录附加的信息，长 ......
GRLSTM：基于图的残差LSTM轨迹相似性计算《GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM》(知识图谱嵌入、图神经网络、残差网络、点融合图、多头图注意力网络GAT、残差LSTM、点感知损失函数(图的点损失函数、轨迹的点损失函数))
2023年10月18日，14:14。 来不及了，这一篇还是看的翻译。 论文：GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM(需要工具才能访问) Github： AAAI 2023的论文。 摘要 轨迹相似 ......
网络基础
目录字节序和大小端大小端转换函数IP地址转换字符串到整形 小段->大端大端->小端 字符串->字符串 字节序和大小端 字节序，顾名思义字节的顺序，就是大于一个字节类型的数据在内存中的存放顺序，也就是说对于单字符来说是没有字节序问题的，字符串是单字符的集合，因此字符串也没有字节序问题。 字符串也没有字 ......
案例4 配置SSH协议
1.在华为设备上配置SSH协议 1.1 按图配置端口的ip地址，并做连通性测试 [R1]interface g0/0/0 [R1-GigabitEthernet0/0/0]ip address 202.100.1.1 255.255.255.252 [R2]int g0/0/0 [R2-Gigabi ......
VLAN虚拟网络
VLAN 名称：vlan 虚拟局域网（virtual LAN） 用途 由于交换机所有的端口都在同一广播域，只要发送广播会产生大量的垃圾信息，同时会有病毒的安全隐患（病毒）。 为了解决上述问题 1、物理解决 需要在交换机之间添加路由器（成本太高） 2、逻辑解决 使用vlan虚拟局域网技术 优势 控制广 ......
【笔记】数据库、网络故障与恢复
【笔记】数据库故障与恢复 数据库故障主要分:事务故障、系统故障和介质故障 事务故障 是指事务在运行至正常终点前被终止，此时数据库可能出现不正确的状态。 是由于事务程序内部错误而引起的，有些可以预期，如金额不足等，有些不可以预期，如非法输入、运算溢出等。 类似于手动执行回滚 恢复过程: 1、反向(从后 ......
6.卷积神经网络
卷积层的作用一 在说卷积层之前, 我想先说一下为什么会有卷积层; 前面几个博客提到的神经网络都是用矩阵乘法来建立输入和输出之间的关系, 如果有n个输入和m个输出, 那么就需要n*m个参数; 如果n和m很大并且有多个全连接层的话需要的参数数量是庞大的; 卷积层就是通过三个特性来解决这个问题： 稀疏连接 ......