卷积 深度 案例 网络
Linux网络、shell
[toc] # 一 网络 ```python ### 网络 # 网络配置 -子网掩码 -dhcp -网关 -dns # mac网络配置 # https://blog.csdn.net/hadues/article/details/129214087 # https://blog.51cto.com/ ......
Unity的UnityStats： 属性详解与实用案例
# UnityStats 属性详解 UnityStats 是 Unity 引擎提供的一个用于监测游戏性能的工具，它提供了一系列的属性值，可以帮助开发者解游戏的运行情况，从而进行优化。本文将详细介绍 UnityStats 的每个属性值，并提供多个使用例子帮助开发者更好地使用 UnityStats。 # ......
卷积神经网络
卷积神经网络CNN——常用于图像识别 （1）卷积层 · 卷积——通过对图像进行卷积运算，可以对图像的某个特征进行选择性的增强或减弱 · 图像的局部性——各个像素点与其附近的像素点之间具有强关联——卷积层利用此对图像的特征进行检测 · 图像的张数——RGB就是三个，即通道数，单色图像通道数为1 · 通 ......
深度神经网络
需要解决的问题： 1、掉入局部最优解的陷阱 2、过拟合（陷入对特定模式的数据进行最优化，无法对未知输入进行正确的预测） 3、梯度消失——使用ReLU作为激励函数 4、学习时间过长 一些解决方案： 1、更换最优化算法 2、批次尺寸最优化 3、对超参数的最优化（神经网络层数、神经元个数、学习系数） 4、 ......
LSTM长短期记忆递归神经网络
0. 什么是LSTM LSTM，全称 Long Short Term Memory (长短期记忆) 是一种特殊的递归神经网络 。这种网络与一般的前馈神经网络不同，LSTM可以利用时间序列对输入进行分析；简而言之，当使用前馈神经网络时，神经网络会认为我们 � 时刻输入的内容与 �+1 时刻输入的内容完 ......
PXE批量网络装机
PXE高效批量网络装机 系统装机的三种引导方式 1.硬盘 2.光驱（u盘） 3.网络启动 pxe 系统安装过程 加载boot loader Boot Loader 是在操作系统内核运行之前运行的一段小程序。通过这段小程序，我们可以初始化硬件设备、建立内存空间的映射图，从而将系统的软硬件环境带到一个合 ......
记录--前端实用小技巧: 自动合并的网络请求
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助 我们经常会遇到一个场景，比如在一个列表中批量获取用户的信息。 如果我们一次性往后端发送几十条请求是非常愚蠢的事情。此时我们就要学会如何使用批量获取的逻辑。 但是批量获取有一个问题就是，我需要在用户列表项的上层去获取，然后再把结果分发给下层 ......
【计算机网络】WebSocket 是什么原理？为什么可以实现持久连接？
**一、WebSocket是HTML5出的东西（协议），也就是说HTTP协议没有变化，或者说没关系，但HTTP是不支持持久连接的（长连接)，循环连接的不算）** 首先HTTP有1.1和1.0之说，也就是所谓的keep-alive，把多个HTTP请求合并为一个，但是 `Websocket` 其实是一个 ......
网络调试 - 备忘
查看端口号是否被使用 netstat -ano|findstr 8001 //查看占用端口号程序的 PID tasklist|findstr 30008 //根据 PID 查看程序名 wireshark 抓包过滤 网络调试助手（NetAssist）下载链接：https://pan.baidu.com ......
基于CNN卷积神经网络的图像分割matlab仿真
1.算法理论概述 本文将从专业角度详细介绍基于CNN卷积神经网络的图像分割。主要包括以下几个方面：图像分割的基本原理、CNN卷积神经网络的基本结构、训练数据集的准备、网络训练和测试等。 1.1 图像分割的基本原理 图像分割是将一幅图像分割为多个具有独立语义的区域的过程。图像分割可以应用于计算机视觉、 ......
深度学习
得分函数 W：权重参数，对结果起着决定性的影响因素，权重的大小指的是这个像素的影响程度的大小，权重的正负表示对结果起着促进作用还是抑制作用 b：偏置参数，对结果进行微调操作 W矩阵是优化得来的 损失函数 这个损失函数是大于0的，数值越大表明我们求得的权重矩阵越不好，在计算损失函数之前我们知道我们的输 ......
易基因：m5C RNA甲基转移酶及其在癌症中的潜在作用机制｜深度综述
大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。 近年来，5-甲基胞嘧啶（m5C）RNA修饰已成为通过编码和非编码RNA调控RNA代谢和功能的关键参与者。越来越多的证据表明，m5C可以调控RNA稳定性、翻译、转录、出核和切割，以及介导细胞增殖、分化、凋亡、应激反应和其他生物学功能。人的 ......
从源码层面深度剖析Spring循环依赖
本文从源码层面介绍了Spring如何创建bean、如何解决循环依赖，同时也介绍了不能解决哪些循环依赖，同时在文章的最后解决循环依赖报错的几个方法 ......
choices参数的使用,MTV和MVC的概念,多对多的三种创建方式,Ajax技术简介,小案例
### choices参数的使用 ```python # choices它是ORM中常用字段中的参数 作用： 类似于一些字段：性别、学历、客户来源、是否上学、是否结婚等字段 # 针对于一些字段它的情况能够被列举完，像这样的字段，我们在表中存储的时候一般使用choices参数 案例 class Cus ......
IPv6的基本用法和网络配置
IPv6 IPv6地址表示 总共8段，每段4个数字或字母 左边的0可以省略 如果全为0，则用一个0表示 连续多个段是0，用::表示，最多用一个 配置IPv6 ipv6(sys) ipv6 enbale(接口) ipv6 address 2001:0012::0001 64 display ipv6 ......
SPSS多层感知器 (MLP)神经网络预测全国污染物综合利用量数据
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33380 原文出处：拓端数据部落公众号 随着全球经济的不断发展，污染物的排放和环境污染问题日益严重。解决这一问题的关键在于有效地利用污染物资源，以降低对环境的负面影响。综合利用污染物资源不仅有助于减少所需的原材料消耗，还有助于降低环境排放和废物处 ......
神经网络相关（3）-反向传播
反向传播 训练数据与测试数据 损失函数 常用：平方和误差、交叉熵误差 平方和误差 适用于计算连续数值的情况 def square_sum(y,t): return 1.0/2.0*np.sum(np.square(y-t)) 交叉熵误差 学习速度很快，偏差容易被迅速消除 def (y,t): ret ......
神经网络相关（4）-反向传播的实现
反向传播的实现--回归 %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt input_data = np.arange(0,np.pi*2,0.1) correct_data = np.sin(input_da ......
神经网络相关（1）
神经网络 权重w 偏置b 激励函数 f = Σxw + b 上层网络→下层网络 m*n矩阵代表权重矩阵；偏置的数量和下层网络的神经元数量一致，为n； u = np.dot(x,w) + b 一般来说，输出层的神经元数量n个，则用n阶形式的独热编码格式数据来表示 几种激励函数： 1、阶跃函数 阶梯型函 ......
神经网络相关（2）
多个神经元的实现——回归问题： %matplotlib inline #IPython的魔法函数，可以在IPython编译器里直接使用，作用是内嵌画图，省略掉plt.show()这一步，直接显示图像 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ......
深度学习的一些基础函数
上半年学习的一些记录 主要参考的书：《写给新手的深度学习：用Python学习神经网络和反向传播》 Numpy： linspace reshape 广播机制（数组在某一轴上扩展，值和原来一样，扩展之后可以和其他维度的数组做基本计算） 切片 transpose 调换轴 其中transpose(1,0)等 ......
结合案例讲解Java IO
Java IO流是用于输入和输出数据的机制。Java提供了丰富的IO类和接口，用于处理不同类型的数据。使用合适的IO流类，可以处理二进制数据、文本数据、对象数据等各种情况，并且可以对数据进行缓冲、处理和操作。同时，IO流涉及数据的读写，所有不需要使用时及时关闭它们，可以手动调用close()方法关闭... ......
Unity的IPreprocessComputeShaders：深入解析与实用案例
# Unity IPreprocessComputeShaders Unity IPreprocessComputeShaders是Unity引擎中的一个非常有用的功能，它可以让开发者编译Compute Shader时自定义哪些操作需要被执行。这个可以帮助开发者更好地控制Compute Shader ......
网络流
# Part 1：前置知识 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**容量**。图中还有两个指定的特殊节点 $S\in V$ 和 $T\in V\:(S\ne T)$，分别称为**源点**和**汇点* ......
检测数组深度，数据深度，几维数组
``` /** * 检测数据的深度 * @param $array 要检测的数组 * @return int 返回深度值 */ function array_depth($array) { $max_depth = 1; foreach ($array as $value) { if (is_arr ......
从实际案例出发,一文讲明如何设计小程序事件系统
事件是视图层到逻辑层的通讯方式。事件可以将用户的行为反馈到逻辑层进行处理。事件可以绑定在组件上，当达到触发事件，就会执行逻辑层中对应的事件处理函数。事件对象可以携带额外信息，如id，dataset，touches。事件分为冒泡事件和非冒泡事件. 冒泡事件：当一个组件上的事件被触发后，该事件会向父节点 ......
Cilium系列-15-7层网络CiliumNetworkPolicy简介
## 系列文章 * [Cilium 系列文章](https://ewhisper.cn/tags/Cilium/) ## 前言 今天我们进入 Cilium 安全相关主题, 介绍 CiliumNetworkPolicies 相比于 Kubernetes 网络策略最大的不同: 7 层网络策略能力. ## ......
深度神经网络调优
1.选择合适的模型架构 总结：当开始一个新的工程时，试着复用已经有效果的模型 1）首先，选择一个已经被广泛使用和建立起来的模型架构来先让其正常工作。可以在以后再建立一个定制化的模型。 2）模型架构一般都具有多种超参数，这些超参数决定了模型的尺寸和其他一些细节（如，层数，层 宽，激活函数的类型），因此 ......
深度学习框架 —— 分布式训练
现在深度学习的模型结构越来越大，参数动不动都是上亿甚至上千亿，这也对训练模型的资源量有很高的要求，显然单个机器上要训练这么大的网络是不现实的，因此学术界和工业界自然开始研究用分布式训练。也就是将一个机器学习模型任务拆分成多个子任务，并将子任务分发给多个计算节点，解决资源瓶颈。 # 1. 分布式训练概 ......
Mitsubishi 三菱FX5U间1:1网络通讯
通过RS485通信适配器或者扩展版连接两台三菱FX PLC的信息自动交换，其中1台作为主站，另1台作为从站。在1:1通信方式下，用户不需要编写通信程序，只需要设置与通信相关的参数，两台PLC之间就可以自动传送数据，最多可以连接100点辅助继电器和10点数据寄存器的数据。 硬件接线 参数设置 在模块参 ......