卷积 深度 案例 网络
Tinyalsa PCM API 实现深度剖析
高级 Linux 音频架构 (ALSA) 用于为 Linux 操作系统提供音频和 MIDI 功能。它可以高效地支持所有类型的音频接口，从消费者声卡到专业的多通道音频接口。它支持全模块化的音频驱动。它是 SMP 和线程安全的。它提供了用户空间库 (alsa-lib) 来简化应用程序编程并提供了更高级的 ......
网络层IP数据包
网络层 功能 选择数据通过网络（IP地址）的最佳路径 协议字段 版本号（4bit）：指IP协议版本。并且通信双方使用的版本必须一致，目前我们使用的是IPv4，表示为0100 十进制 是4 首部长度（4）：IP数据包的包头长度（不包括数据） 优先级与服务类型（8）：该字段用于表示数据包的优先级和服务类 ......
java实现大文件多线程上传案例
当机器内存大小为4G，需要上传一个大小为50G的文件时，为了避免内存溢出，可以采用分片上传的方式，即将大文件切分成多个小片段进行并发上传。以下是一个详细的方案和代码实现示例： 方案说明： 将大文件切分成多个大小适当的片段（例如每个片段大小为100MB）。创建一个线程池来管理并发上传任务，控制同时进行 ......
计算机网络之路由表更新问题
例题展示 例题解决 首先将新的路由表距离加一，并赋予下一跳为B； 即为： N1 3 B N2 2 B N3 4 B N4 8 B 然后与原路由器表进行比较， 相同的下一跳，距离更短，更新为：N1 3 B 不同的下一跳，距离相同，不更新：N2 2 C 不同的下一跳，距离更长，不更新：N3 1 F 不同 ......
【地表最强】深度学习环境配置攻略 | 【nvidia-driver】, 【cuda toolkit】, 【cudnn】, 【pytorch】
更新截止到 2023.10.16 1.要素： linux（ubuntu 22.04） nvidia-driver（也叫做 cuda driver）：英伟达GPU驱动，命令：nvidia-smi cuda (也叫做 cuda toolkit): 这个必须有。CUDA是NVIDIA创建的一个并行计算平台 ......
计算机网络之地址块的聚合问题
例题展示 例题解决 将各个地址转换为二进制表示，然后比较这几个地址块是从哪一位开始不同； 相同的即为聚合之后的网络位，不同的记为主机位； 然后再将主机位各个数字置换为0，然后转换为十进制表示即可，不要忘记在最后加上网络位数； 本体的答案为：212.56.132.0/22 ......
计算机网络的分组转发算法例题解析
例题展示 例题解决 将题目中要求的ip地址与相对应的子网掩码进行二进制上面的相与即可，若是与目的ip地址一致， 那么就直接跳转到其对应的那个接口； 否则就直接跳转到默认接口； 本题答案为R2； ......
计算机网络之关于ip地址和子网掩码相关习题解析
1、基础知识回顾 1、地址分类 ip地址=网络地址+主机地址 A类地址：8位网络地址+24位主机地址； B类地址：16位网络地址+16位主机地址； C类地址：24位网络地址+8位主机地址； 2、子网掩码 IP地址/数字 >数字就是子网掩码中数字1的个数； 数字为多少就说明子网掩码中有多少个连续的数字 ......
挖掘文本的奇妙力量：传统与深度方法探索匹配之道
挖掘文本的奇妙力量：传统与深度方法探索匹配之道 文本向量表示咋做？文本匹配任务用哪个模型效果好？ 许多 NLP 任务的成功离不开训练优质有效的文本表示向量。特别是文本语义匹配（Semantic Textual Similarity，如 paraphrase 检测、QA 的问题对匹配）、文本向量检索（ ......
网络开发工具
网络开发工具 1. libpcap库 1.1 libpcap库 是一个网络数据捕获开发包 平台独立具有强大功能 是一套高层的编程接口的集合；其隐藏了操作系统的细节，可以捕获网上的所有，包括到达其他主机的数据包 使用非常广泛，几乎只要涉及到网络数据包的捕获的功能，都可以用它开发 开发语言为C语言 1. ......
google gtest框架入门使用案例
通过本文可以收获：google gtest急速入门、google gtest资源网站。 google gtest是什么 google gtest是谷歌开源的c++单元测试框架，非常的好用。 起码个人感觉和spring boot自带的测试框架功能差不太多。 安装 略过，请参考：GitHub - goo ......
360等Chrome浏览器查看不了网络下的请求头信息【解决办法】
在使用360等浏览器的时候，点击网络有时候会查看不到网络信息，例如这样： 解决方法点击【Filter】按钮，就是哪个小漏斗的按钮即可： 打完收工！ ......
【Linux 网络编程】为什么 IP 地址通常以192.168开头？——私有 IP 地址段
首先，192.168并不是设置局域网IP地址的唯一选择。很多企业都选择10.或者172.16开头规划局域网。 网络中的主机需要通信，需要使用一个IP地址，目前我们普遍使用的IPv4的地址，分为A、B、C、D、E五类，其中A、B、C类是我们常见的IP地址段。 在这三类地址中，大多数为公有地址，需要向国 ......
网络穿透/视频拉转推服务系统EasyNTS的下载与使用方法的具体操作步骤
EasyNTS是一款开源的IP Camera解决方案，它为海康威视、大华等主流厂商的IPC（网络摄像机）提供了便捷的接入方式。通过使用RTSP/RTP/RTCP协议，EasyNTS能够将IPC的视频流安全传输到客户端，确保用户能够实时观看和控制摄像机的画面。此外，EasyNTS还兼容多种平台和操 ......
各神经网络模型全称
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 人工神经网络 -- ANN -- Artificial Neural Networks 卷积神经网络 -- CNN -- Recurrent NeConvolutional Neural Networks 递归（循环）神经 ......
Linux服务器网络配置
Linux服务器网络配置记录 材料准备 材料 数量 服务器 1 显示器 1 网线 2（千兆*1） 千兆交换机 1 插线板 1 网线连接 从路由器LAN口引出网线到交换机任一口，再从交换机剩余任一口引出千兆网线到服务器网线插口1 服务器网线插口1插入后有有灯闪烁代表网线连接正常 网卡配置 网线插口1已 ......
吴恩达深度学习笔记
B站看的视频，课太长了，180多节，但搬运的没有作业练习，最好找个能练习的 1，假设模型时，以前（2011版机器学习）用西塔代表参数组成的向量，现在用w代表参数组成的向量，b代表西塔0，x还是特征与样本组成的矩阵。 目的还是求系数w，进而确定模型。 比较一个样本的预测结果与实际结果的函数，是损失函数 ......
基于深度学习框架的基因组预测新模型SoyDNGP
目录简介材料方法数据集SoyDNGP的模型结构比对模型的处理主要结果SoyDNGP在大豆基因组预测中展现了出色的能力大豆基因组预测中SoyDNGP与其他算法的性能比较SoyDNGP模型在不同大豆群体中的多功能预测能力SoyDNGP 在大豆之外的广泛应用SoyDNGP是一个面向大豆基因组预测的开放友好 ......
网络安全知识导航
<span style="color:red"></span> <span style="color:yellow"></span> <span style="color:green"></span> 网络基础 网络通信 IP地址 OSI七层模型 客户端与服务端 协议和端口 网站构成 WEB安全 S ......
2023中山市第三届香山杯网络安全大赛线上初赛
序 被带飞了 PWN move 先往变量 sskd 写入 0x20 字节，往第二个输入点输入 0x12345678 即可进入到第三个输入点，存在 0x8 字节的溢出。思路是在第一个输入点布置 rop 链，然后利用第三个输入点的溢出，打栈迁移 然后泄 libc 后重新返回到 main 函数，这里要注意 ......
狄利克雷卷积
更新日志： 2023/10/15：发布文章 一、前置芝士 积性函数 卷积 二、定义 对于两个数论函数 \(f(x),g(x)\) 的狄利克雷卷积的结果 \(h(x)\) 定义为 \(h(x) = \sum_{d|x} f(d)g(\frac x d)\)，简记为 \(h = f*g\) 特别地，由于 ......
Easysearch压缩模式深度比较：ZSTD+source_reuse的优势分析
引言 在使用 Easysearch 时，如何在存储和查询性能之间找到平衡是一个常见的挑战。Easysearch 具备多种压缩模式，各有千秋。本文将重点探讨一种特别的压缩模式：zstd + source_reuse，我们最近重新优化了 source_reuse,使得它在吞吐量和存储效率方面都表现出色。 ......
总结整合案例前端页面展示+axios异步请求数据
页面显示： vue+axios+element <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scal ......
深度学习不如GBLUP的原因
深度学习，尤其是最近几年，被广泛宣传为可以处理复杂问题的强大工具。然而，我们必须理解，在某些特定的问题或数据集上，传统的方法有时可能更适合或更稳定。以下是一些可能解释为什么在考虑G × E交互效应时，深度学习没有表现得像GBLUP模型那么好的原因： 数据量和复杂性：深度学习模型，特别是大型的网络，需 ......
深度学习模型在基因组选择中的预测能力（统计、总结）
Gianola et al. [61]: 应用：基因组选择。 比较：多层感知器（MLP）与贝叶斯线性回归（BRR）。 结果：在小麦数据集中，随着隐藏层神经元数量的增加，MLP的预测能力提高。MLP对BRR的性能提高了11.2%至18.6%。在Jersey数据集中，MLP也超越了BRR，特别是在脂肪产 ......
*【学习笔记】(4) 网络流
1.算法简介 网络 一个网络 \(G = (V,E)\) 是一张有向图，图中每条有向边 \((x,y) \in E\) 都有一个给定的权值 \(c(x,y)\) ,称为边的的容量。特别的，若 \((x,y) \notin E\), 则 \(c(x,y) = 0\)。图中还有两个指定的特殊节点 \(S ......
主机字节序和网络字节序
小端字节序和大端字节序 考虑一个16位整数，它由2个字节组成。内存中存储这两个字节有两种方法：一种是将低序字节存储在起始地址，这称为小端（little-endian）字节序；另一种方法是将高序字节存储在起始地址，这称为大端（big-endian）字节序。Inter x86、ARM核采用的是小端模式， ......
图渲染示例-几何深度学习图分割
图渲染示例-几何深度学习图分割 1 图分割示例 图分割是对图的每个组成部分，节点或边进行分类的任务，如图1所示。 从较大的语义分段数据集中，提取出了四足数据集，并显示了此任务的真实标签。在这种情况下，每一部分都有属于五种可能类别之一的标签：耳朵，头部，躯干，腿和尾巴。根据此局部级别的信息，生成节点或 ......