526互联

卷积 神经网络 深度 模型

助教工作总结（计算机网络）

一、助教工作的具体职责和任务 （1）与该课程的其他助教相互配合 · 共同完成课后作业的答疑活动 · 协调沟通两个班学生进行实验的时间 · 互相讨论交流遇到的问题以及批改作业情况 （2）与老师之间的配合 · 协助老师完成相应的实验课程安排 · 批改每章节的课后作业并及时向老师反馈完成情况 · 协助组织 ......
计算机网络 工作总结

kubeskoop 阿里开源的k8s 网络分析工具

kubeskoop 是阿里开源的k8s 网络分析工具，提供了一个完整的k8s 网络分析工具集，可以快速帮助我们分析容器网络问题，支持不少cni 插件 参考图 说明 kubeskoop 技术上利用了ebpf，功能还是很强大的，同时提供了可视化ui 工具，是一个很不错的k8s网络分析工具，很值得使用下 ......
kubeskoop 工具 网络 k8s k8

深度克隆，数组扁平化，快速排序

深度克隆 1 function deepClone(source) { 2 if (Array.isArray(source)) { 3 const target = []; 4 for (let item of source) { 5 target.push(deepClone(item)); 6 ......
扁平 数组 深度

九、定时任务、网络基础与进阶

## 一、 定时任务 ### 1. 人生中第一个服务：定时任务 #### 1.1 定时任务概述 - 目标：熟练书写定时任务规则，实现定时/重复执行指令/脚本 - 应用场景：主要用于定时任务+脚本备份的日常操作 - 定时任务：相当于Linux闹钟，可以在指定的（日期，时间）去执行一些指定任务，重复性或 ......
网络基础 任务 基础 网络

R语言中的LDA模型：对文本数据进行主题模型topic modeling分析|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=4333 最近我们被客户要求撰写关于LDA模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 主题建模 在文本挖掘中，我们经常收集一些文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将其分成组，以便我们可以分别理解它们。主题建模是对这些文档进行无监督分类的一种方法， ......
模型 数据 modeling 文本 语言

一篇带你了解JVM内存模型和垃圾回收机制

JVM内存模型 根据Java虚拟机规范，Java数据区域分为五大数据区域。 JVM的结构 其中方法区和堆是所有线程共享的，虚拟机栈、本地方法栈和程序计数器则为线程私有的。 有的博客称方法区是永久代，那是因为前者是JVM的规范，而后者则是JVM规范的一种实现，并且只有HotSpot才有永久代， JDK ......
模型 机制 内存 垃圾 JVM

Docker网络管理_自定义网络

Docker网络管理_自定义网络 基础命令 docker network --help 命令名称 说明 docker network connect 将容器连接到网络 docker network create 创建一个网络 docker network disconnect 断开容器的网络 doc ......
网络 网络管理 Docker

Docker网络管理_四种网络模式

Docker网络管理_四种网络模式 Docker使用Linux桥接，在宿主机虚拟一个Docker容器网桥(docker0)，Docker启动一个容器时根据Docker网桥的网段分配给容器一个IP地址，称为Container-IP，同时Docker网桥是每个容器的默认网关 四类网络模式 Docker网 ......
网络 网络管理 模式 Docker

一篇文章搞懂网络IO

IO是Input/Output的缩写。Unix网络编程中有五种IO模型： blocking IO（阻塞IO） nonblocking IO（非阻塞IO） IO multiplexing（多路复用IO） signal driven IO（信号驱动IO） asynchronous IO（异步IO） 背景 ......
篇文章 网络

Docker网络管理_Docker0网络详解

Docker网络管理_Docker0网络详解 清空所有容器来测试 docker stop $(docker ps -aq)docker rm $(docker ps -aq) 思考 注意： 每启动一个docker容器， docker就会给容器分配一个ip，只要安装docker就会有一个docker0 ......
Docker 网络 网络管理 Docker0

使用numpy实现bert模型，使用hugging face 或pytorch训练模型，保存参数为numpy格式，然后使用numpy加载模型推理，可在树莓派上运行

之前分别用numpy实现了mlp，cnn，lstm，这次搞一个大一点的模型bert，纯numpy实现，最重要的是可在树莓派上或其他不能安装pytorch的板子上运行，推理数据 本次模型是随便在hugging face上找的一个新闻评论的模型，7分类 看这些模型参数，这并不重要，模型占硬盘空间都要40 ......
模型 numpy 树莓 可在 参数

WDM（Windows Driver Model）驱动程序模型和WDF（Windows Driver Foundation）驱动程序框架，区别 最详细

WDM（Windows Driver Model）驱动程序模型和WDF（Windows Driver Foundation）驱动程序框架是微软在Windows操作系统中使用的两种不同的驱动开发框架。它们有以下区别、特点和应用领域。 区别： WDM是传统的驱动程序模型，它建立在Windows内核模式驱 ......
驱动程序 Windows 程序 Driver Foundation

网络配置

Vmware网络配置 然后点击 NAT设置： 然后 确定 – 确定 CentOs配置 改hostname [root@hadoop100 etc]# vi /etc/hostname Host里添加主机配置 [root@hadoop100 etc]# vi /etc/hosts 改ip [root@ ......
网络

网络——mininet使用

简介： Mininet是由一些虚拟的终端节点、交换机、路由器连接而成的一个网络仿真器，它采用轻量级的虚拟化技术使得系统可以和真实网络相媲美。 Mininet可以很方便地创建一个支持SDN的网络：host就像真实的电脑一样工作，可以使用ssh登录，启动应用程序，程序可以向以太网端口发送数据包，数据包会 ......
mininet 网络

Java 网络爬虫，就是这么的简单

是 Java 网络爬虫系列文章的第一篇，如果你还不知道 Java 网络爬虫系列文章，请参看 学 Java 网络爬虫，需要哪些基础知识。第一篇是关于 Java 网络爬虫入门内容，在该篇中我们以采集虎扑列表新闻的新闻标题和详情页为例，需要提取的内容如下图所示： 我们需要提取图中圈出来的文字及其对应的链接 ......
爬虫 就是 网络 Java

Halcon - 深度学习 - 目标分类

这是一个例子，通过读取桃子和梨的图片集来进行模型训练，得到一个可以识别桃子或是梨的深度学习识别器。 ********************************************* * Halcon-深度学习-分类测试 * 这是一个例子，通过读取桃子和梨的图片集来进行模型训练， * 得到一 ......
深度 目标 Halcon

深度学习 训练模型 指标不变

在深度学习实验中遇到一个问题就是虽然loss有变化，但是在验证集中准确率一直没变， 且值接近你的验证集的正负样本比例。 这是因为，在模型中某一个位置使用看ReLU激活函数，导致值全都变换到了 非负数，再最后用sigmoid的时候全是>0.5的结果。 还有一种情况就是loss一直不变，这类情况说明反向 ......
深度 模型 指标

强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.2]：深度Q网络DQN-Cart pole游戏展示

# 强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.2]：深度Q网络DQN-Cart pole游戏展示 - 强化学习（Reinforcement learning，简称RL）是机器学习中的一个领域，区别与监督学习和无监督学习，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。 - 基本操作步骤：智能体`agen ......
深度 DQN-Cart 案例 基础 网络

网络编程

# 网络编程 ## 引言 ### 什么是网络编程？ - 网络编程可以让程序与网络上的其他设备中的程序进行数据交互。 ### 网络通信的基本形式 常见的通信模式有如下2种形式： Client-Server(CS) 、 Browser/Server(BS) ![](笔记图片资源包\snipaste202 ......
网络编程 网络

网络安全：MACsec车载应用技术解读

1.前言 我们在以往的分享中介绍了网络安全的相关技术在车载通信中的一些内容，包括E2E和SecOC等，但这些技术通常更多地是做数据校验，数据本身还是以明文进行传输。而随着网络安全级别的提高以及以太网在车载中更大规模的使用，我们迫切地需要数据加密的手段来防止数据被监听。同时由于车载通信对延迟性能的要求 ......
应用技术 网络安全 MACsec 技术 网络

【QoS预测】基于上下文的深度神经模型的多属性QoS预测

论文题目： Wu H, Zhang Z, Luo J, et al. Multiple attributes QoS prediction via deep neural model with contexts[J]. IEEE Transactions on Services Computing, ......
上下文 QoS 深度 属性 模型

docker build 镜像时，无法访问网络

# 前言 在使用 `docker build` 命令构建 `Docker` 镜像时遇到无法联网的情况，可能会有多种情况的发生。 # 检查主机网络设置 检查你的主机是否配置了代理服务器或防火墙，这可能会阻止 `Docker` 容器访问外部网络。如果你的主机使用了代理服务器，请确保 `Docker` 容 ......
镜像 docker build 网络

清理网络缓存的主要作用是优化网络性能和提升用户体验

清理网络缓存的主要作用是优化网络性能和提升用户体验。具体而言，清理网络缓存可以带来以下几个方面的价值： **提升网页加载速度**：当你访问一个网页时，浏览器会将网页中的各种资源（如图片、脚本文件等）缓存在本地。这样，在下次再次访问该网页时，浏览器可以直接从缓存中获取这些资源，而不需要重新下载。如果缓 ......
网络 缓存 性能 作用 用户

打造专属个人模型-私有独立离线模型部署-阿里云GPU服务器配置

阿里云有免费的机器学习 GPU 服务器，免费试用活动页https://free.aliyun.com只要没有申请过 PAI-DSW 资源的新老用户皆可申请 5000CU 的免费额度，3个月内使用。 选择第一个进行立即试用 可以看到试用的界面 如果遇到下面的错误，当前账号没有权限开通PAI，请联系主账 ......
模型 服务器 个人 GPU

专家模型增强AutoGPT

引言 心理学研究过人们当面对不同意见时的处理方式。当人们往往比较侧重于具有权威的意见，从而忽略忽略极少数的个别意见;并且人们还会比较侧重于自己而忽略其他人的意见。今天给大家分享的这篇文章，作者针对决策任务，对Auto-GPT代理进行了全面的基准研究，探索了大型语言模型（LLM）在决策任务中的应用。「 ......
模型 AutoGPT 专家

R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出 本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。 模拟SV模型的估计方法： sim <- svsim(1000,mu=-9 ......
时间序列 正则 广义 序列 收益

网络IO模型：BIO、NIO、AIO的区别

1.BIO，即Blocking IO，同步阻塞IO，最原始的实现方式，每个socket在进行IO请求时（发送数据或接收数据）都会阻塞线程，所以有多少个IO请求就需要多少个线程； 这里同步和异步是一种逻辑概念，比如我调用某个接口是异步接口，即对方不会等处理完业务后告诉我业务处理结果，而是直接就返回了， ......
模型 网络 BIO AIO NIO

【QoS预测】基于深度协同过滤的位置感知QoS预测

论文题目： Jia Z, Jin L, Zhang Y, et al. Location-Aware Web Service QoS Prediction via Deep Collaborative Filtering[J]. IEEE Transactions on Computational ......
QoS 深度 位置

腾讯厦大发布多模态大模型评测排行榜

前言 腾讯优图实验室联合厦门大学，在新建的评测基准MME上首次对现有10种开源MLLM模型 进行了全面定量评测并公布了16个排行榜。 本文转载自我爱计算机视觉 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各 ......
模态 模型 排行榜

网络安全应用--文件加解密

专业和班级 2020级 成绩 姓名 lhk 学号 1225 课程名称 计算机网络 实验名称 网络安全应用--文件加解密 实 验 目 的 和 要 求 1. 运用工具或编程实现数据的加密解密过程； 2. 初步理解数据加密的原理； 3. 通过有关操作，完成文件的加密和解密过程，并截图为证。 知 识 理 论 ......
网络安全 文件 网络
共9000篇  :161/300页 首页上一页161下一页尾页