卷积 深度 案例 网络
【专题】2023母婴行业网络营销洞察报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=33430 我国出生人口数量在2022年为956万人，比去年减少了10%。多种因素影响了这一趋势，包括育龄人口减少、生育观念改变以及婚育年龄推迟。然而，与此同时，由于母婴人群消费水平不断提高，以及精细化喂养逐渐成为育儿的主流方式，我国母婴市场产业规 ......
李沐动手学深度学习_环境搭建
一、准备工作以下仅针对windows用户：1.先下载安装Anaconda：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/讲解视频链接如下：https://www.bilibili.com/video/BV1Z7411L7dy?p=1 ......
VM虚拟机三种网络配置详解(桥接、NAT、仅主机)
VM虚拟机三种网络配置详解(桥接、NAT、仅主机) [链接](http://t.csdn.cn/qlGmI) 在学习[网络配置](https://so.csdn.net/so/search?q=网络配置&spm=1001.2101.3001.7020)之前，需要搞明白有关于网络的一些基本概念，什么是 ......
数仓中典型的几种不下推语句整改案例
本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)性能调优：典型不下推语句整改案例》，作者： 譡里个檔 。 场景1：With-Recursive contains only values rte is not shippable 根因：递归语句的某个分支中没有FROM字句（只有 VALUES 或者类似 ......
大小端(网络序--大端；主机序--一般是小端)
[toc] # 什么是大小端 - 首先明白字节序，字节序指占内存超过1个字节类型的数据在内存中存放顺序，通常有大端和小端两种顺序： - 大小端是内存存储字节的两种方式，一个是大端存储，一个是小端存储。 - 网络字节序使用的是大端方式，大部分计算机使用的是小端模式。 - 采用大小模式对数据端进行存放的 ......
卷积神经网络
如果一张28*28*1的图像作为输入，那么传统的神经网络输入的是向量，而卷积神经网络输入的是三维矩阵 卷积层作用是特征提取，池化层的作用是压缩特征，注意卷积层的卷积策略是不对图像的最外层的像素进行处理 颜色通道的处理策略 3个颜色通道，每个颜色通道分别做计算，再把每个通道卷积结果相加 卷积的策略 上 ......
2023“宿安杯”网络安全职技赛
encoded 先16进制转字符串 之后看到百分号用url解码 可以看出是base64 最后得到汉字笔画码解码得到最终答案 被囚禁的凯撒 先逆序之后因为题目说的是被囚禁的凯撒，就会想到凯撒被栅栏关住了，先凯撒得到，之后看到fa开头的，直接栅栏解出答案。 签到题 010打开图片就看到flag 中国菜刀 ......
【Tensorflow】深度模型推理性能优化-微量优化
序 说到深度模型优化，可能想到最多的就是上GPU，对于CV、NLP这一类模型效果非常明显，一般RT能下降到原来的1/10。但是在实际中，会遇到一些排序类的模型 例如推荐模型DSMM、ESMM、DIN等模型，这些模型深度一般只有4、5层，上GPU后性能、RT反而下降，猜测原因可能是模型网络简单，导致反 ......
docker网络 bridge 与overlay 模式
转载请注明出处： 1.bridge网络模式 工作原理： 在Bridge模式中，Docker通过创建一个虚拟网络桥接器（bridge）将容器连接到主机上的物理网络接口。每个容器都会被分配一个IP地址，使得它们可以相互通信，并且可以与主机进行通信。 Docker的Bridge网络模式是默认的网络配置选项 ......
深度学习环境搭建
#一、Anaconda配置 镜像下载： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ - 创建虚拟环境 创建一个名称为test的虚拟环境，如下： ``` conda create -n test python=3.7 ``` - 进入创 ......
Unity的AssetPostprocessor之Model之动画：深入解析与实用案例 3
# Unity AssetPostprocessor的Model的动画相关的函数修改实际应用 在Unity中，AssetPostprocessor是一个非常有用的工具，它可以在导入资源时自动执行一些操作。其中，Model的动画相关的函数修改可以帮助我们在导入模型时自动修改动画相关的函数，从而提高我们 ......
神经网络的基本骨架
# 基本骨架 ## 1.基本介绍 [torch.nn官网](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#) torcn.nn是专门为神经网络设计的模块化接口，可以用来定义和运行神经网络（Container为基本的框架模块）。  store/channel.js ```Vue im ......
机器学习编译（三）：张量程序案例 TensorIR
**使用张量程序抽象的目的是为了表示循环和相关的硬件加速选择，如多线程、特殊硬件指令的使用和内存访问。** # 1. 一个例子 使用张量程序抽象，我们可以在较高层的抽象制定一些与特定硬件无关的较通用的 IR 优化（计算优化）。 比如， 对于两个大小为 128×128 的矩阵 A 和 B，我们进行如下 ......
Docker-compose实战案例
查看系统镜像，将lesson01镜像，使用Docker-compose管理，创建6个容器 docker images 创建/opt/lesson01-cluster集群目录，并在里面创建docker-compose.yml集群文件 version: '3.1' services: lesson01- ......
python案例
这猜单词游戏。具体步骤如下： 1. 导入random模块，用于随机选择单词。 2. 设置初始生命次数为3。 3. 创建一个单词列表words，其中包含了一些单词。 4. 使用random.choices()函数从单词列表中随机选择一个单词作为秘密单词secret_word。 5. 创建一个clue列 ......
学习笔记：网络流
## 0.前言 题目传送门：[here](https://www.luogu.com.cn/problem/P3376) ## 1.概念 网络是什么？一张带权的图 网络最大流是什么？ 举个例子 + 想象一些有向的水管，每个水管都有固定的流量上限，有源点可以出水， 有汇点可以收水，问汇点单位时间最多可 ......
【Unity3D】基于深度和法线纹理的边缘检测方法
### 1 前言 [边缘检测特效](https://zhyan8.blog.csdn.net/article/details/130997882)中使用屏后处理技术，通过卷积运算计算梯度，检测每个像素周围像素的亮度差异，以识别是否是边缘像素；[选中物体描边特效](https://zhyan8.b ......
莫比乌斯反演 & gcd 卷积
没有写一些概念（？（（（ 我是梅比乌斯厨=莫比乌斯厨=牲畜（暴论。 ### 前置芝士 #### 积性分解 对于积性函数 $f$，给出 $n=\prod_{i=1}^m p_i^{c_i}$。有 $f(n)=\prod_{i=1}^m f(p_i^{c_i})$。意思是跟 质因子 & 幂次 相关度较高 ......
网络流
~~学长讲着讲着就听不懂了，妈妈捏。~~ ~~60 页讲义、~~ 文章省去了大量的证明（？ ### 流 定义 $f[u\to v]$ 为 $u\to v$ 的 ⌈ 流量 ⌋， $c[u\to v]$ 为 $u\to v$ 的 ⌈ 流量限制 ⌋，$s$ 为源点，$t$ 为汇点。 ##### 合法流的充 ......
无标度网络简介
一个无标度网络是指其度分布至少在渐近意义下遵循幂律。这意味着，网络中节点的比例P(k)随着度k的增加而呈幂律分布。这种分布在数学上被称为幂律分布，其形式为P(k)∝k^(-γ)，其中γ是某个指数。这种分布形式在度k增加时缓慢下降，增加了发现具有非常大度的节点的可能性。这些节点被称为“中心枢纽”，它们 ......
pyspark小案例
```python # # py_pyspark_demo.py # py_learn # # Created by Z. Steve on 2023/8/12 15:33. # # 统计文件中各个单词出现的次数 # 1. 导入库 from pyspark import SparkConf, Spa ......
【做题笔记】网络流24题
# [Part1.飞行员配对方案问题](luogu.com.cn/problem/P2756) ## Problem 有两个集合 $A$，$B$。给定正整数 $n$，$m$。$A = \{x|1\leq x \leq m\}$，$B = \{y|m+1\leq y \leq n\}$。 现在要将 $ ......
Springboot - 员工部门案例
[TOC] # 查询全部部门信息 ```java // 知识点1： @RequestMapping(value = "/list", method = RequestMethod.GET) 等价于： @GetMapping("/list") //知识点2： private static Logger ......
学习笔记——狄利克雷卷积
# 狄利克雷卷积 用于计算求和问题（如莫比乌斯反演） ## 定义 设$f$和$g$为算数函数，其卷积为$f*g$, 则 $$(f*g)(n)=\sum_{d|n}f(d)g(\frac nd)$$ 卷积是对正因数求和。 举个例子：定义恒等函数$I(n)=n$,常数函数$1(n)=1$. 则 $$(I ......
网络传输数据的编解码
网络传输数据的类型（二进制） 网络传输是以二进制数据进行传输的，因此在网络传输数据的时候，数据需要先编码转化为二进制（bytes）数据类型 数据的编解码 在Python中进行网络数据传输编解码通常涉及到将数据转换为字节流进行传输，并在接收方将字节流转换回原始数据。 编码 编码是将数据从一种形式转换为 ......