卷积 深度 案例 网络
计算机网络 基础面试第一弹
1. DNS解析过程 DNS解析（Domain Name System Resolution）是将域名转换为IP地址的过程。当您在浏览器中输入一个域名时，例如"www.example.com"，您的计算机需要将该域名解析为对应的IP地址，以便能够建立与目标服务器的连接。 以下是DNS解析的详细过程： ......
2023年icpc网络赛第一场七题代码
A 模拟题 首先跑一遍，得到校排名 然后对两个比赛的校排名进行合并即可 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int n,m; map<string,int>o; string s[10010]; vector<string>a,b; int ma ......
网络技术-传输层
前言 传输层定义了主机应用程序之间端到端的连通性。传输层中最为常见的两个协议分别是传输控制协议TCP 和 用户数据包协议UDP 传输层概述： 传输层提供了端到端的连接 网络层提供了点到点的连接 在传输层中，最重要的一个概念就是：端口号 也就是说：不同的应用层协议，都有各自的端口号 协议 端口号 FT ......
「案例DEMO」直接用maven插件生成springboot2.5.4+mybatis-plus3.5.3.2+hikari+swagger2 2.9.2项目并运行
mybatis-plus-code-maven-plugin-demo 该项目演示如何使用mybatis-plus-code-maven-plugin插件生成项目 demo: https://gitee.com/javalaoniu/mybatis-code-maven-plugin-demo 插件 ......
JS计算数组层级（深度）
如果有一个多层嵌套的数组，想要计算其层级（深度），可以使用递归或迭代方法来实现。以下是两种常用的方法示例： 递归方法： function calculateDepth(arr) { if (!Array.isArray(arr)) { return 0; // 如果不是数组，返回0表示不是层级结构 ......
leetcode 二叉树的最小深度
给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：2 示例 2： 输入：root = [2,null,3,null,4,null,5, ......
网络协议的重要性与应用：理解进程间通信和网络分层结构（上）
学习网络协议的关键是了解其分层结构。在计算机网络中，我们使用的是OSI标准模型和TCP/IP网络模型。这些模型将网络通信划分为多个层级，每个层级都有不同的功能和作用。在本章节中，我们主要讲解了TCP/IP网络模型的前三层：应用层、传输层和网络层。后面的数据链路层和物理层将在下一篇文章中进行详细讲解 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 6.7 填充和步幅
6.3.1 填充 虽然我们用的卷积核较小，每次只会丢失几像素，但是如果应用多层连续的卷积层，累积的像素丢失就会很多。解决此问题的方法为填充。 填充后的输出形状将为 \((n_h-k_h+p_h+1)\times(n_w-k_w+p_w+1)\) import torch from torch imp ......
数据代码分享|R语言回归分析：体脂数据、公交绿色出行与全球变暖2案例|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32520 原文出处：拓端数据部落公众号 通常在现实应用中，我们需要去理解一个变量是如何被一些其他变量所决定的。 最近我们被客户要求撰写关于回归分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。 回答这样的问题，需要我们去建立一个模型。一个模型就是一个公式之中 ......
网络基础
网络概述： 硬件方面：通过介质将网络设备和终端进行连接 介质：双绞线、光纤、电磁波等 软件方面：操作系统、应用软件、应用程序互相通讯 网络最最终目的：实现资源共享、信息传递 网络的组成： 术语 备注 设备 Device 介质 Media 消息/报文 Message/Data 协议 Protocol ......
深度学习相关课题
pytorch简单了解 读取数据 from torch.utils.data import Dataset from PIL import Image import os class mydata(Dataset): def __init__(self,root_dir,label_dir): se ......
动手学深度学习_2.1预备知识
基础数据操作 x=torch.arange(num) x.shape //每个张量的形状 x.reshape(n1,n2,...,nm) torch.zeros(n1,n2,...,nm) torch.ones(n1,n2,...,nm) torch.randn(n1,n2,...,nm)//正态分 ......
网络安全-逻辑漏洞
免责声明：本博客内所有工具/链接请勿用于未授权的违法攻击！！用户滥用造成的一切后果自负！！使用者请务必遵守当地法律！！ 1、逻辑漏洞：因为代码的逻辑产生了问题所产生的漏洞，A保存提交表单-B审核-C确认，A保存提交表单-C确认。场景：验证码绕过、密码找回、支付漏洞、越权漏洞 2、验证码（CAPTCH ......
王道408--CN---计算机网络体系结构
一、考点分布 1、选择题 2、大题 二、性能指标 速率 速率 = 数据率 = 数据传输率 = ⽐特率 单位是b/s，kb/s，Mb/s，Gb/s，Tb/s 带宽 1、带宽 <=> 某个信号具有的频带宽度。单位Hz 2、带宽 <=> 表示⽹络的通信线路传输数据的能⼒ = 单位时间内从⽹络中某信道所能所 ......
visual 调试问题 提示：”通常每个套接字地址（协议/网络地址/端口）只允许使用一次".
错误指示：通信端口被占用了，导致通信无法进行。 有可能是已经启动了一个程序，还有一种可能是端口被别人占用了 查看启动程序的端口使用情况： 比如端口：80 1.netstat -aon|findstr “80” 查看占用8086端口的进程 2.查找占用端口句柄的程序：tasklist | findst ......
计算机网络概述
计算机网络概述 1. 计算机网络发展简史 1.1 最早的广域网 在通信双方或多方之间，通过电路交换建立电路连接的网络 1.2电路交换网特点 1.建立链接->使用链接->释放链接 2.物理通路被通信双方独占 计算机数据是突发式出现在数据链路上的，而电路交换网的建立链接、释放链接的三个过程使得传输效率太 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 6.2 图像卷积
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.2.1 互相关计算 X = torch.tensor([[0.0, 1.0, 2.0], [3.0, 4.0, 5.0], [6.0, 7.0, 8.0]]) K = t ......
docker里nginx转发其他nginx失败问题（这个算是docker网络问题，已解决）
docker里nginx转发其他nginx失败问题 最近在学习nginx 目标是:想通过docker中的nginx容器1转发到 nginx2的页面中，目前转发失败，--name mynignx的log报错如下 2023/09/15 16:15:55 [error] 22#22: *1 connect ......
认识网络原理
一、局域网和广域网 随着时代的发展，计算机之间相互通信、共享数据，协同合作的需求越来越大，于是就有了计算机之间的网络互连，进行数据共享，数据共享的本质是通过网络来进行数据的传输，也成为网络通信。根据网络互连的规模可以分为局域网和广域网。 局域网 局域网，简称LAN，英文全称是Local Area N ......
网络工程师_入门必知
装备是第一位的， 1）需要一个双肩包，容量最好大一点。 2）需要一台笔记本，笔记本主要考虑接口多，比如说网口、USB口，或者Type-c口，甚至串口，串口就没必要了感觉，因为有串口的笔记本感觉都比较老且比较重，我用的是只有Type-c口的笔记本。 3）需要一根串口线，用来连接网络设备的，这里取决于第 ......
计算机网络散记 -- 关于局域网内两台设备互ping不了
背景 由于个人项目练习，所以固定两台设备的静态ip地址，window的ip地址为192.168.33.107，linux的ip地址为192.168.33.106。家里的wifi也有两个（其中一个为拓展器分发）【wifi名分别为 “家用wifi” 和 “家用wifi-加强版” 】。 本来两台设备之间的 ......
零拷贝技术：减少数据复制和上下文切换，提高网络传输效率（下）
本章节主要讨论了如何通过零拷贝技术来优化文件传输的性能。零拷贝技术主要通过减少用户态和内核态之间的上下文切换次数和数据拷贝次数来提高性能。具体来说，介绍了两种实现零拷贝的方式：mmap + write和sendfile。使用mmap + write可以减少一次数据拷贝过程，而使用sendfile系统... ......
Python并发编程——IO模型、阻塞IO、非阻塞IO、多路复用、异步IO、IO模型比较、selectors模块、复习网络和并发知识点
文章目录 每日测验一 IO模型介绍二 阻塞IO(blocking IO)三 非阻塞IO(non-blocking IO)四 多路复用IO(IO multiplexing)五 异步IO(Asynchronous I/O)六 IO模型比较分析七 selectors模块网络并发知识点梳理网络并发知识点梳理 ......
深度对比：8款主流缺陷管理工具（开源、免费、付费）
如何选择最适合您团队的Bug管理系统？本指南提供了全面的选型建议，并深度对比了8类主流工具如PingCode、Jira、 Mantis等。 ......
Hyper-V创建虚拟机配置IP等网络配置原理（Linux、Windows为例）
大家知道Windows系统里面内置了Hyper-V管理器，用来创建和管理本地虚拟机环境。今天我创建了两台虚拟机，一台是CentOS7.9（Linux），另一台是Windows 11，然后发现，Linux虚拟机网络不通，默认没有设置本地网络配置。而 Windows11虚拟机却可以。研究了下原因，解决办 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 6.1 从全连接层到卷积
6.1.1 不变性 平移不变性（translation invariance）： 不管检测对象出现在图像中的哪个位置，神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应，即为“平移不变性”。 局部性（locality）： 神经网络的前面几层应该只探索输入图像中的局部区域，而不过度在意图像中相隔较远 ......
【案例】光电兼修的Alpha Cen，如何应对上升期的甜蜜烦恼？
Alpha Cen（比邻星光）是一家挺酷的公司，专注于超表面技术芯片研发。 所谓超表面芯片，就是通过控制类似下图的一个个独立纳米级别单元实现光操控。用微纳光学超表面技术能够平面化集成唯一还不在wafer上的光学器件，这意味着，在同一家Fab厂里可以制造完成一个完整的光电系统产品，且更轻便，更智能。 ......
深度学习---图像目标检测网络
前面介绍了图像分类网络，并重点解析了ResNet及其应用以及MobileNet系列的轻量化分类网络，这一篇接着介绍图像目标检测网络。 目标检测具有巨大的实用价值和应用前景。 应用领域包括人脸检测、行人检测、车辆检测、飞机航拍或卫星图像中道路的检测、车载摄像机图像中的障碍物检测、医学影像在的病灶检测等 ......