卷积 神经网络 深度 模型
Flask 模型表操作 单表
# Flask 模型表操作 单表 ```python class User(db.Model): # 表名 __tablename__ = 'tb_user' # 字段 id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True) ......
CSS学习笔记2-CSS的继承_层叠_类型和CSS盒子模型
# 1 CSS属性继承 CSS的某些属性具有继承性(Inherited): 如果一个属性具备继承性, 那么在该元素上设置后, 它的后代元素都可以继承这个属性; 当然, 如果后代元素自己有设置该属性, 那么优先使用后代元素自己的属性(不管继承过来的属性权重多高); ......
自然语言处理 Paddle NLP - 预训练模型产业实践课-理论
 模型压缩：理论基础 模型压缩基本方法分为三类: - 量化 - 裁剪 - 蒸馏 : __tablename__='person ' id = db.Column( db.Integer,primary_key=True) name = db.Column(d ......
安装AD域后无法打开网络适配器
1.如图，打开网络适配器提示错误： 2.解决方法： 打开服务器管理器，点击右上角工具，选择最下面的组策略管理： 依次展开林--域--域名，右键Default Domain，选择编辑： 依次展开计算机配置--策略--Windows设置--安全设置--本地策略--安全选项 双击用户账户控制：用于内置管理 ......
请介绍感知机模型及其训练算法(梯度下降法)。注意，梯度的推导是必需的。
感知机（Perceptron）是一种二分类的线性分类模型，其基本结构由一个或多个输入节点、一个加权总和和一个激活函数组成。感知机模型的训练算法通常使用梯度下降法。 感知机模型的输入是一个n维向量x=(x₁, x₂, ..., xn)，对应于n个特征。每个特征都有一个对应的权重w=(w₁, w₂, . ......
网络常用配置和运维命令以及使用方法
网络常用配置和运维命令以及使用方法 原创 Hum0ro 虚拟化时代君 2023-06-29 15:09 发表于缅甸 收录于合集 #网络3个 #windows2个 #命令1个 #运维4个 #linux3个 哈喽大家好，欢迎来到虚拟化时代君（XNHCYL）。 “ 大家好，我是虚拟化时代君，一位潜心于互联 ......
神经网络通过优化方法进行训练。然而，优化技术似乎不是深度学习中最重要的主题。为什么?神经网络训练和优化有什么区别?
在深度学习中，神经网络通过优化方法进行训练，目的是最小化损失函数并获得最佳的模型参数。然而，优化技术在深度学习中并不是最重要的主题，主要原因如下： 数据和模型的重要性：在深度学习中，数据的质量和数量以及模型的设计和复杂性对于模型的性能和泛化能力起着至关重要的作用。优化技术只是其中的一个环节，而数据和 ......
WMIC（Windows Management Instrumentation Command-line）是Windows操作系统中的一个命令行实用程序，用于执行各种系统管理任务和查询系统信息。通过WMIC，用户可以在命令行中执行各种WMI（Windows Management Instrumentation）操作，包括查询系统信息、管理进程、服务、网络设置等。 WMIC提供了丰富的命令
WMIC（Windows Management Instrumentation Command-line）是Windows操作系统中的一个命令行实用程序，用于执行各种系统管理任务和查询系统信息。通过WMIC，用户可以在命令行中执行各种WMI（Windows Management Instrument ......
网络传输中的几个速率规格比较（T1、T2、T3等）
常见的有T1、Frac-tional T1、T3，其中T1、T3属于T载波系统(T-Carrier System)，是贝尔实验室于1960年代所研发，为了在数位传输线上传送语音讯号所发展的多工传送方式，其资料传送速度分別是1.544Mbps，44.736Mbps，Fractional T1是指將T1 ......
微型神经网络库MicroGrad-基于标量自动微分的类pytorch接口的深度学习框架
### 一、MicroGrad MicroGrad是大牛Andrej Karpathy写的一个非常轻量级别的神经网络库（框架），其基本构成为一个90行python代码的标量反向传播（自动微分）引擎，以及在此基础上实现的神经网络层。 其介绍如下： > A tiny scalar-valued auto ......
mutagen 快速文件同步&网络转发工具
mutagen 快速文件同步&网络转发工具，可以快速实现基于云的本地开发环境构建，提供了灵活的 传输协议，支持本地，server 以及容器基础设施（实际上就是本地，ssh，以及dokcer 容器） 参考使用（同步模式） mutagen 会有一个daemon 进程，这个是自动启动的，当然也有控制命令， ......
IOS开发-使用UIImageView加载网络图片
使用UIImageView加载网络图片可以分为三步 1.创建UIImageView实例: UIImageView *imgview = [[UIImageView alloc] init]; imgview.frame =CGRectMake((self.view.frame.size.width- ......
副业赚钱项目信息差在家网络知识付费互联网自媒体搬砖创业教程免费领取
在当今社会，许多人都在寻找额外的收入来源和副业机会。互联网的快速发展为人们提供了许多创业和赚钱的选择。本文将介绍两个热门的副业赚钱项目——网络知识付费和自媒体搬砖，并提供一份免费的创业教程，帮助您开始自己的副业之旅。 1. 网络知识付费：利用专业知识在家赚钱 网络知识付费是一种将自己的专业知识和技能 ......
网络抓包的学习与使用
# 网络抓包的学习与使用 ## 背景 ``` 最近看了很多文档, 说到很多性能问题其实是需要通过网络抓包来定位的. 网络的很多功能主要有 ping,iperf,netperf等等工具. 也可以使用tcpdump进行一下抓包验证工作. 感觉子这一块比较薄弱, 所以想趁着周末提高一下自己 ``` ## ......
什么是神经网络
 神经网络和泰勒展开或者傅里叶变换本质上都是拟合。泰勒展开式是用多项式来拟合函数(要能够在展开点任意阶可导) ......
11.7 异常处理模型
### demo1 这种模型，开发中经常用 ``` class MyMath { public static int div(int x, int y) throws Exception { // 异常抛出 int temp = 0; System.out.println("*** 【START】除 ......
sobel算子卷积检测边缘
图像梯度算的是什么？图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大；相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像的边缘信息。严格来讲，图像梯度计算需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近 ......
计算机网络----物理层
《信道的极限容量》 《奈式准则：激励工程人员不断探索更加先进的编码技术》 即有 比特率= 码元携带比特数*波特 《香农公式：告诫工程人员在有噪声的实际信道上，不论采用多么复杂的编码技术都不可能突破信息传输速率的绝对极限》 ......
ruby网络编程（1）
[TOC] # socket ## 概述 - 类套接字socket提供对底层操作系统套接字实现的访问。它可以用来提供比协议特定套接字类更多的操作系统特定功能。 - 在Socket::Constants 下定义的常量也在Socket下定义。例如，Socket:：AF_INET和Socket:∶Cons ......
Python潮流周刊#9：如何在本地部署开源大语言模型？
你好，我是猫哥。这里每周分享优质的 Python 及通用技术内容，部分为英文，已在小标题注明。（标题取自其中一则分享，不代表全部内容都是该主题，特此声明。） 首发于我的博客：[https://pythoncat.top/posts/2023-07-01-weekly](https://pythonc ......
众所周知，梯度下降法是一种基本的优化算法，不能保证全局最优，也不能保证效率。为什么它仍然被广泛应用于深度学习，而不是传统的凸优化算法和粒子群算法
梯度下降法在深度学习中被广泛应用的原因主要有以下几点： 适用性广泛：梯度下降法可以应用于各种深度学习模型，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。而传统的凸优化算法和粒子群算法往往只适用于特定类型的优化问题。 原理简单：梯度下降法的原理相对简单，易于理解和实现。相比之下，传统的凸优化算法和粒子群 ......
qt 网络编程
UDP是一个轻量级、不可靠、面向数据报的、无连接的协议，多用于可靠性要求不严格，不是非常重要的传输。 //服务器端 h1 = new QUdpSocket(this); h1.bind(5555,QUdpSocket::ShareAddress); //绑定端口号 connect(h1,&QUdpS ......
常见的网络攻击原理及解决方案
常见的网络攻击原理及解决方案 常见的网纲攻击原理及解决方案 网络安全是当今互联网时代不可忽视的话题，随着网络技术的发展，网络攻击也日益猖獗和复杂。网络攻击可能会给网站、应用、服务器、数据库等造成严重的损害，甚至导致数据泄露、资金损失、信誉受损等后果。因此，了解常见的网络攻击手段及防御方法，是每个网站 ......
JZ55 二叉树的深度
暴搜：两种个思路：DFS和BFS DFS： 里面有个容易误会的地方：每次迭代+1，不是针对子叶来说的，而是针对当前点来说的，由于遍历是自底向上的，因此当前遍历到的点对于已经遍历到的点来说就是根，因此深度+1. class Solution { public: int TreeDepth(TreeNo ......
计算机网络复习
# 网络层 ## ip地址 + 概念  + 通俗来讲就是用于主机在网络层上进行ip数据包传输，用于确定目标主机的位置 ......
cs9444 神经网络模型
In this assignment, you will be implementing and training various neural network modelsfor three different tasks, and analysing the results.You are to ......
4.Rasterization光栅化（反走样，深度缓存）
## 走样Aliasing(锯齿) ### 采样的广泛应用 - 采样不仅可以在图片的某个位置，也可以在时间轴上 - 动画就是一组图在时间的采样 ![](https://picgo-1312546987.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/picGo/20221227164229 ......