卷积 深度 案例 网络

工业生产线的HMI操作屏幕,整套产线联动控制设计案例

工业生产线的HMI操作屏幕,整套产线联动控制设计案例 2023-07-06 13:10·施灵UI设计 工业生产线的HMI系统是一种智能化的操作控制显示装置,可以与工控系统进行数据交换和控制指令的传递。HMI系统的功能主要有: 数据的输入与显示:可以通过触摸屏或键盘等方式输入数据,如设备参数、生产计划 ......
生产线 屏幕 案例 工业 HMI

【大功率舞台灯/摄影灯RGB调光驱动方案】DC-DC降压恒流LED调光芯片APS54083,输出10A大电流,带65536无频闪调光,调光深度可达万分之一

产品描述 APS54083 是一款 PWM 工作模式,高效率、外围简单、外置功率 MOS 管,适用于 5-220V 输入高精度降压 LED 恒流驱动芯片。输出最大功率150W最大电流 6A。 APS54083 可实现线性调光和 PWM 调光,线性调光脚有效电压范围 0.5-2.5V.PWM 调光频率 ......
舞台灯 大功 大功率 电流 深度

大语言模型LLM网络结构介绍

大语言模型(Large Language Model,LLM)的网络结构通常基于深度神经网络,其中最常见的是基于变换器(Transformer)架构的模型。以下是一般情况下大语言模型(如GPT系列)的网络结构概述: 多层变换器(Multi-layer Transformers):大语言模型通常由多个 ......
模型 语言 结构 网络 LLM

分析三维模型OBJ格式轻量化在网络传输中的重要性

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作,从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大,模型轻量化效率高,自动化处理能力高;采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理,精度高,... ......
网络传输 重要性 模型 格式 网络

网络安全-post注入、head注入、

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、 ......
网络安全 网络 post head

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.1 多层感知机

```python %matplotlib inline import torch from d2l import torch as d2l ``` # 4.1.1 隐藏层 整节理论,详见书本。 以下展示常见的激活函数。 1. ReLU 函数 $$ \mathrm{ReLU}(x)=\max(x,0 ......
多层 深度 Pytorch 4.1

linux命令查看网络连通性

在 Linux 系统中,可以使用以下命令来检测网络连通性: 1、ping:它是最常用的网络连通性检测命令,可以用来测试目标主机是否存在并能够接收网络数据。 ping www.baidu.com 2、traceroute:它是一个用于测试网络路径的命令,可以用来查看数据从源主机到目标主机所经过的网络节 ......
命令 linux 网络

网络扫描

网络扫描 linux 的 /etc/services 文件记录了端口号及对应的协议 端口3种状态:开放、关闭、过滤 主机2种状态:在线、离线 主机状态详细信息包含有:操作系统信息,例如版本;端口/应用/服务状态信息,即端口状态、应用程序版本。 主机扫描 ARP扫描发送ARP广播请求 ICMP ech ......
网络

【网络流24题】孤岛营救问题(分层图BFS)

## 题目描述 $1944$ 年,特种兵麦克接到国防部的命令,要求立即赶赴太平洋上的一个孤岛,营救被敌军俘虏的大兵瑞恩。瑞恩被关押在一个迷宫里,迷宫地形复杂,但幸好麦克得到了迷宫的地形图。迷宫的外形是一个长方形,其南北方向被划分为 $N$ 行,东西方向被划分为 $M$ 列,于是整个迷宫被划分为 $N ......
孤岛 问题 网络 BFS

HikOS安装后启用网络的步骤

海康平台安装部署环境需要基于HikvisionOS Linux系统(简称HIKOS),是基于CentOS 7的 Linux操作系统。 HIKOS系统安装完成后,即设置了root和hik两个用户,初始登录密码为123456。 其中root是超级管理员用户,只能通过本地终端登录系统,禁止使用远程终端登录 ......
步骤 HikOS 网络

Calico 网络策略

Calico 的网络策略 Calico支持GlobalNetworkPolicy和NetworkPolicy两种资源,前者用于定义集群全局网络策略,而后者大致可看作Kubernetes NetworkPolicy的一个超集。 Calico 网络策略提供了比 Kubernetes 更丰富的策略功能,包 ......
策略 Calico 网络

医学案例|线性回归

一、案例介绍 某医师预研究糖尿病患者的总胆固醇和甘油三酯对空腹血糖的影响,某研究者调查40名糖尿病患者的总胆固醇、甘油三酯和空腹血糖的测量值如下,试根据上述研究问题作统计分析。 二、问题分析 本案例想要研究一些变量(总胆固醇和甘油三酯)对另一变量(空腹血糖)的影响,可以使用多元线性回归分析进行研究。 ......
线性 案例 医学

医学案例|正交表

正交表是一种用于多因素实验设计的表格。它可以帮助我们在尽可能少的试验次数下确定各个因素对结果的影响,从而提高实验效率。接下来将从以下几个方面介绍正交表的相关内容。 一、正交表基本概念 正交表是一种特制的表格,用于多因素实验设计研究。根据正交表的正交性,可以从全面试验中挑选尽可能少有代表性的组合进行实 ......
正交 案例 医学

医学案例|概要t检验

一、案例介绍 通过以往大量资料得知某地20岁男子平均身高为168cm,今随机测量当地16名20岁男子,得到其身高均数为172cm,标准差为14,问当地现在20岁男子的平均身高是否比以往高? 二、问题分析 从案例来看,要分析16名男性平均身高是否高于以往平均身高168cm,即比较样本均数所来自的总体均 ......
概要 案例 医学

ubuntu2004 sshfs挂载网络目录文件夹

1. 安装sshfs sudo apt install sshfs 2. 创建挂载点文件夹 mkdir /mnt/NetDisk 3. 配置sshfs sudo vim /etc/fuse.conf 解除注释user_allow_other 4. 挂载目标目录到挂载点 sshfs -o cache= ......
文件夹 文件 目录 ubuntu sshfs

网络渗透基础之JavaScript(上)

JavaScript用法 HTML 中的 Javascript 脚本代码必须位于 <script> 与 </script> 标签之间。 Javascript 脚本代码可被放置在 HTML 页面的 <body> 和 <head> 部分中,下面是一个例子。这个例子是把JavaScript代码放在<bod ......
JavaScript 基础 网络

flume采集文件到HDFS案例

(1):采集需求:比如业务系统使用log4j生成的日志,日志内容不断增加,需要把追加到日志文件中的数据实时采集到hdfs (2):根据需求,首先定义以下3大要素 采集源,即source——监控文件内容更新 : exec ‘tail -F file’ 下沉目标,即sink——HDFS文件系统 : hd ......
案例 文件 flume HDFS

flume采集目录到HDFS案例:

(1)采集需求:某服务器的某特定目录下,会不断产生新的文件,每当有新文件出现,就需要把文件采集到HDFS中去 (2)根据需求,首先定义以下3大要素 a):采集源,即source——监控文件目录 : spooldir b):下沉目标,即sink——HDFS文件系统 : hdfs sink c):sou ......
案例 目录 flume HDFS

flume监视文件夹案例

###监视文件夹 #####1.`在flume的conf的目录下创建文件名称为:vim spool-logger.conf的文件` ``` # Name the components on this agent a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = ......
文件夹 案例 文件 flume

使用卷积操作实现因子分解机

本文将介绍如何使用卷积操作实现因子分解机器。卷积网络因其局部性和权值共享的归纳偏差而在计算机视觉领域获得了广泛的成功和应用。卷积网络可以用来捕获形状的堆叠分类特征(B, num_cat, embedding_size)和形状的堆叠特征(B, num_features, embedding_size) ......
卷积 因子

【深度思考】如何优雅的实现脱敏?

最近做了个脱敏的需求,要对系统中的敏感信息,如手机号、车牌号、身份证号、银行卡号等进行脱敏显示。 效果类似下面这样: ![](https://images.zwwhnly.com/picture/2023/image-20230829095822435.png) 简单来说,就是对敏感信息中的某几位进 ......
深度

前馈神经网络解密:深入理解人工智能的基石

> 本文深入探讨了前馈神经网络(FNN)的核心原理、结构、训练方法和先进变体。通过Python和PyTorch的实战演示,揭示了FNN的多样化应用。 > 作者TechLead,拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云认证的资深架构师, ......

分布式深度学习技术概述

分布式深度学习技术有哪些? 分布式深度学习技术是指将深度学习模型的训练过程分布在多个计算资源上进行加速的技术。这样可以充分利用集群中的多个GPU、CPU或者多台计算机,加快深度学习模型的训练过程,提高训练效率。以下是一些常见的分布式深度学习技术: 数据并行:将训练数据划分成多个子集,每个计算节点使用 ......
分布式 深度 技术

网络配置之给PC主机设置IP地址

前提:日常中,给大量的主机配置IP地址,如果手动一个一个的去配置,那是相当庞大的工作量,而且极易出错,故而选择服务器自动分配IP地址给主机 一,在路由器上配置 (一),直接配置: 基于接口的配置 G0/0/1 DHCP服务器: [Huawei]interface g0/0/1 //进入接口 [Hua ......
主机 地址 网络

07 网络层协议(IPv4协议)

# 网络层 > 在数据封装时,网络层的IP协议会为数据包封装IP头部 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/3263964/202308/3263964-20230829155039186-981731804.png) # IP协议 > 为网络层的设备提供逻辑地址 ......
网络 IPv4 IPv 07

Tensorflow的简单神经网络

# 导入库 import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras #定义和编译一个神经网络 model = tf.keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, in ......
神经网络 Tensorflow 神经 网络

把深度行情推入queue队列的问题

深度行情是一个对象,把对象推入queue队列,传的是引用,内部的值会变化。 mddata = Queue() #回调中写入Queue def OnRtnDepthMarketData(self, pDepthMarketData): mddata.put(pDepthMarketData) #另起线 ......
队列 深度 行情 问题 queue

【矩阵论】含卷积求导和优化问题闭式解

本篇使用的[符号说明](https://www.cnblogs.com/edlinf/p/17585260.html),考虑优化问题 $$\min\limits_{K} \frac12\|A*K-B\|_F^2+\gamma\|K\|_F^2,\tag{1}$$ 其中$A,B\in M_{m,n}$ ......
卷积 闭式 矩阵 问题