卷积 神经网络 深度 模型
AD域下，域管理员网络无法正常连接
排错思路：1、是否拥有上网权限， test 超级管理员自然是有上网权限的(该项排除)； 2、浏览器是否使用了代理 ，有些软件在安装的时候，会自动启用浏览器的代理，开启某些特定的端口； 3、其他原因 解决办法： 1、查看是否有上网权限，如若没有，则开通上网权限； 2、浏览器关闭代理设置 打开IE浏览器 ......
打印机网络连接问题
问题排查步骤 1、网络打印机（usb共享）分配到正确的ip地址、usb主机开启打印机共享 2、测试是否能够ping打印机（usb主机） 3、测试是否能够连接打印机，可能出现问题如下： * 是否有Windows凭据（usb共享出现的问题：错误709，再次检查打印机名称，并确保打印机已连接到网络。参考h ......
深度Q网络：DQN项目实战CartPole-v0
摘要：相比于Q learning，DQN本质上是为了适应更为复杂的环境，并且经过不断的改良迭代，到了Nature DQN（即Volodymyr Mnih发表的Nature论文）这里才算是基本完善。 本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战CartP ......
V模型
v模型就是测试贯穿始终的开发模型， 它是提前做测试计划， v模型分几个阶段 需求分析、概要设计、详细设计、编码 而对标的测试是 验收测试、系统测试，集成设计，单元测试。 概要设计主要是分子系统，所以集成测试就是测系统的各个调用接口。 ......
网络故障排查
网络故障排查： 1.网卡工具，服务器有多个网卡并且已经配置好运行当中，你却没记得eth0、eth1、eth2…分别对应的是哪个物理的网卡，此时可以使用如下命令：ethtool eth0此时就会看到 eth0 对应的物理口一个灯在不停的闪烁 2.查看网卡状态ifconfig eth0UP（代表网卡开启 ......
多分类模型训练使用交叉熵损失的一个注意的点
使用交叉熵损失的网络模型最后一层不要用softmax，交叉熵损失函数会在计算的时候做softmax，如果用了会导致模型训练异常， 如果模型最后一层有softmax，则损失函数要写成 loss_fun = nn.NLLLoss() x = model(data) loss = loss_fun(tor ......
原型模型
瀑布模型是 1需求分析、2软件设计、3程序设计、4编码实现、5单元测试、6集成测试、7系统测试、8运行维护 原型模型通过瀑布模型的123过程构建一个原型来获取需求。 让客户体验，然后对原型进行更改从而得到需求。 所以原型模型一般用来获取需求，弥补了瀑布模型的缺陷1：需求不明确 原型模型两个阶段：原型 ......
Dora AI：支持3D模型的网站生成工具
Dora AI有什么魔力能在竞争激烈的Product Hunt月榜上强势登顶？我尝试从产品和运营两个方面分析下Dora AI这次的成功。 产品 Dora的本体乍看像一款3D网站编辑器，主页面和Webflow等传统设计或建站工具有点类似，都由一块空白画布和四周的功能区组成，可以在画布上添加各种图片、文 ......
深入Python网络编程：从基础到实践
**Python，作为一种被广泛使用的高级编程语言，拥有许多优势，其中之一就是它的网络编程能力。Python的强大网络库如socket, requests, urllib, asyncio,等等，让它在网络编程中表现优秀。本文将深入探讨Python在网络编程中的应用，包括了基础的socket编程，到 ......
瀑布模型
瀑布模型是指软件开发过程类似瀑布从上直下，一条线没有回头。 它的特点是：开发过程阶段明确，上下阶段联系紧密，一个阶段的输出是下一个阶段的输入，每个阶段必须完成才能进入下一个阶段，只适合需求的明确的项目 它的缺点是： 软件需求完整性、正确性难明确：很难做到需求完整和正确，因为现实中需求是随时有调整的， ......
TensorFlow11.1 循环神经网络RNN01-序列表达方法
在自然界中除了位置相关的信息（图片）以外，还用一种存在非常广泛的类型，就是时间轴上的数据，比如说序列信号，语音信号，聊天文字。就是有先后顺序。 对于下面这个： 不如说我们输入有10个句子，每个句子都有4个单词，然后我们怎么把这些句子转化为具体的数值呢。如果一个表示方法能够很好的表示这个单词的特性的话 ......
软件过程模型概况
软件过程模型就是软件开发过程中遵循的流程、方法、标准、规范、思想等等所形成的模板。 目前的常用的软件过程模型有以下几种： 瀑布模型 V模型（瀑布模型的变种） 原型模型 螺旋模型（原型+瀑布） 构件组装模型/基于构件的开发方法 快速应用开发RAD（瀑布+构件组装） 统一过程/统一开发方法 敏捷开发方法 ......
requests Python中最好用的网络请求工具 基础速记+最佳实践
requests 模块是写python脚本使用频率最高的模块之一。很多人写python第一个使用的模块就是requests，因为它可以做网络爬虫。不仅写爬虫方便，在日常的开发中更是少不了requests的使用。如调用后端接口，上传文件，查询数据库等。本篇详细介绍requests的使用。 ......
【七】并发编程之IO模型
## 【七】并发编程之I/O模型 ### IO模型  ### 【一】前序知识回顾 为了更好地了解IO模型，我们需要事 ......
【网络】【HTTP】HTTP 特性以及演变
1 前言 本节我们来看看HTTP的一些特性，了解一下它的优缺点。 到目前为止，HTTP 常见到版本有 HTTP/1.1，HTTP/2.0，HTTP/3.0，不同版本的 HTTP 特性是不一样的。 这里先用 HTTP/1.1 版本给大家介绍，其他版本的后续也会介绍。 2 HTTP/1.1 2.1 HT ......
【网络】【HTTP】HTTP 缓存技术
1 前言 本节我们来看看HTTP中的缓存技术。 2 HTTP 缓存有哪些实现方式？ 对于一些具有重复性的 HTTP 请求，比如每次请求得到的数据都一样的，我们可以把这对「请求-响应」的数据都缓存在本地，那么下次就直接读取本地的数据，不必在通过网络获取服务器的响应了，这样的话 HTTP/1.1 的性能 ......
【网络】【HTTP】GET 与 POST
1 前言 本节我们来看看HTTP中的两大请求方法：GET和POST的区别。 2 GET 和 POST 有什么区别？ 根据 RFC 规范，GET 的语义是从服务器获取指定的资源，这个资源可以是静态的文本、页面、图片视频等。GET 请求的参数位置一般是写在 URL 中，URL 规定只能支持 ASCII， ......
【网络】【HTTP】HTTP报文格式以及常见状态码
1 前言 本节我们来看看HTTP的一些基础知识哈，报文格式以及常见的状态码。 2 报文格式 2.1 请求格式 （1）请求方法,GET和POST是最常见的HTTP方法,初次以外还包括 DELETE、HEAD、OPTIONS、PUT、TRACE （2）请求对应的URL地址,他和报文头的Host属性,组合 ......
物体检测的技术和算法：基于深度学习和图像处理
[toc] 20. 物体检测的技术和算法：基于深度学习和图像处理 随着人工智能的不断发展和计算机视觉技术的进步，物体检测已经成为了人工智能领域中非常重要的一个分支。物体检测是指通过对图像或视频进行自动检测，识别出物体所在的位置和类别，为后续的数据处理和应用提供支持。 在物体检测的技术和算法中，基于深 ......
模型生成技术在医疗保健领域的应用：精准诊断和治疗
[toc] 1. 引言 在医疗保健领域，精准诊断和治疗一直是一个挑战。随着人工智能和机器学习技术的发展，模型生成技术开始被应用于医疗保健领域，以实现更精准诊断和治疗。本文将介绍模型生成技术在医疗保健领域的应用：精准诊断和治疗。 医疗保健是一个涉及众多学科和领域的领域，其中之一便是生物学和统计学。这些 ......
机器学习和深度学习中的安全威胁和防御方法
[toc] 文章标题：《41. 机器学习和深度学习中的安全威胁和防御方法》 背景介绍 随着人工智能技术的不断发展，机器学习和深度学习技术已经被广泛应用于各种领域，如智能语音识别、自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。然而，这些技术也面临着一些安全问题，如模型偏见、数据泄露、攻击等。因此，对于机器学习 ......
【教程】数据挖掘中的数据挖掘算法模型构建与设计
[toc] 数据挖掘中的数据挖掘算法模型构建与设计 随着大数据时代的到来，数据挖掘已经成为企业、政府机构以及学术界关注的热点领域。数据挖掘是指从大量数据中发现有价值的信息和规律，从而为企业、政府以及学术界提供决策支持和实际应用价值。在数据挖掘中，数据挖掘算法是实现数据挖掘的关键，其模型构建与设计是数 ......
强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0
# 强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0 ## 1、定义算法 相比于Q learning，DQN本质上是为了适应更为复杂的环境，并且经过不断的改良迭代，到了Nature DQN（即Volodymyr Mnih发表的Nature论文）这里才算是基 ......
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[4]：：深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[4]：：深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN ......
TensorFlow10.4 卷积神经网络-ResNet与DenseNet及ResNet实战
# 1 ResNet  我们是实验发现在我们堆叠更多的网络结构的时候，我们并不能又一个很好的结果，就是它 ......
m基于多属性决策判决算法的异构网络垂直切换matlab仿真,异构网络为GSM,TDS,LTE
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 异构网络垂直切换是指在不同的移动通信网络之间进行快速自适应切换的技术。在异构网络中，不同类型的网络可能具有不同的带宽、延迟、信号强度等性能指标，因此在不同的应用场景下，需要采用不同的网络来实现最佳的通信效果。异构网络垂 ......
安装新版VS2022之后，添加EF实体模型没有生成对于的表格
1）找到vs2022安装路径中的EF6.Utility.CS.ttinclude.tt文件,需要去掉.tt后缀,然后再做以下修改【部分版本直接是EF6.Utility.CS.ttinclude则直接进入第二步】 2）修改EF6的实用程序EF6.Utility.CS.ttinclude文件,它默认的位 ......
计算机网络知识——IP地址和子网掩码
一、IP地址 IP地址由网络号和主机号组成。每台连在Internet网上的主机有唯一的IP地址。IP地址采用二进制形式，通常以"点分十进制表示法"表示（8个比特为一段，用十进制整数）。IP地址分为A、B、C、D、E五类，下图所示：（本文介绍的都是版本4的IP地址，称为IPv4.） A类地址以0开头， ......
HBase数据模型
HBase是一个稀疏的多维度的映射表 列族（支持动态扩展，保留旧的版本） 做不到对数据进行修改，只能生成新的，标注时间。（不考虑冗余，追求分析效率，牺牲空间，来换取时间） 列限定符 时间戳： 数据坐标概念： 四个维度（行键，列族，列限定符，时间戳）确定唯一的值 概念视图 行式存储和列式存储 面向行的 ......
【计算机网络】IP地址和子网掩码的关系
目录 一、IP地址 （1）IP地址分类 （2）IP地址构成 二、子网掩码 三、广播地址 四、子网容量相关 （1）子网数 （2）最大主机数 （2）可用主机数 总结 一、IP地址 了解IP地址扮演的角色有助于明白IP地址的含义乃至IP地址和子网掩码的关系 IP（Internet Protocol—网际互 ......