卷积 神经网络 深度 模型
编译器设计与实现：Java编译器并发编程模型实现多核CPU和Web应用程序
[toc] 编译器设计与实现：Java编译器并发编程模型实现多核CPU和Web应用程序 摘要： 本文将介绍Java编译器的并发编程模型，并介绍如何将其应用于实现多核CPU和Web应用程序。本文将介绍Java编译器的核心原理和实现步骤，并探讨如何优化和改进编译器的性能、可扩展性和安全性。通过实际示例和 ......
深度学习是机器学习的一个分支，其主要目标是让计算机通过多层神经网络实现复杂的任务，如图像识别、语音识别、自然语
[toc] 深度学习是机器学习的一个分支，其主要目标是让计算机通过多层神经网络实现复杂的任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。随着人工智能应用的不断发展，深度学习技术在各个领域的应用也越来越广泛。未来编程语言的发展将离不开深度学习技术，因为深度学习技术将广泛应用于各种应用场景，如智能安防、智能 ......
实战开发案例：利用深度学习技术实现智能推荐系统
[toc] 人工智能是近年来快速发展的领域，尤其是在推荐系统中，利用深度学习技术可以实现更加智能化的推荐。本文将介绍如何利用深度学习技术实现智能推荐系统，并针对实现过程中可能遇到的问题进行解答和讨论。 ## 1. 引言 智能推荐系统是将用户历史行为数据与其他数据源(如社交数据、媒体数据等)进行融合， ......
神经网络在金融与交易领域的应用
[toc] 神经网络在金融与交易领域的应用 摘要 神经网络作为人工智能领域的核心技术之一，已经在金融与交易领域得到了广泛应用。本文将介绍神经网络在金融与交易领域的技术原理及概念，并介绍神经网络实现步骤与流程。同时，我们还将分析神经网络的应用案例，并对神经网络的性能、可扩展性以及安全性等方面进行优化和 ......
GPT3：人工智能时代的新型语言模型
[toc] 1. GPT-3：人工智能时代的新型语言模型 随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理领域也迎来了新的里程碑。GPT-3 是当前最具代表性的语言模型之一，它具有如下特点： - GPT-3 是一种全新的语言模型，基于深度学习技术，使用了大量的预训练数据和先进的自然语言处理算法，能够模拟人类 ......
ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习
[toc] 文章：ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习 ## 1. 引言 深度学习是一种革命性的机器学习技术，自推出以来，已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。在计算机视觉领域，深度学习中的 ResNet 模型成为了一个经典的例子，被广泛用于图像分类、目标检测、图像分 ......
企业级实战开发：深度学习技术在智能客服领域的应用
[toc] 1. 引言 随着人工智能的不断发展和应用，智能客服领域成为了深度学习技术的重要应用领域之一。智能客服能够自动化处理客户的问题，提高客户满意度，减少人力成本，同时也能够在客户遇到困难时快速响应，提供及时的帮助和支持。因此，将深度学习技术应用于智能客服领域具有重要的意义和价值。本文将介绍深度 ......
深度学习技术在自然语言处理领域的应用：未来人工智能将会如何？
[toc] 深度学习技术在自然语言处理领域的应用：未来人工智能将会如何？ 随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理(NLP)领域成为了深度学习技术的重要应用领域之一。深度学习技术通过模拟人脑神经网络的结构和功能，来学习和预测自然语言，取得了令人瞩目的成果。在NLP领域，深度学习技术的应用已经涉及到了 ......
编译器设计与实现：使用多线程编程模型优化编译器性能
[toc] 《编译器设计与实现：使用多线程编程模型优化编译器性能》 编译器是计算机程序的入口点，是将高级编程语言(如C、C++等)转化为机器语言的工具。编译器的性能直接影响着程序的运行效率和效率。为了提高编译器的性能，人们一直在探索新的编译技术。本文将介绍如何使用多线程编程模型优化编译器性能。 一、 ......
Backbone 在神经网络中意味着什么？
动动发财的小手，点个赞吧！ ## 1. 简介 神经网络是机器学习算法，我们可以将其用于许多应用，例如图像分类、对象识别、预测复杂模式、处理语言等等。神经网络的主要组成部分是层和节点。 一些神经网络架构有一百多个层和几个解决不同子问题的逻辑部分。其中一个部分是神经网络主干。 在本教程中，我们将描述什么 ......
基于深度学习的人工智能在智能交通中的应用
[toc] 一、引言 随着人工智能技术的不断发展，深度学习成为了人工智能领域的热门话题。在智能交通领域，深度学习已经被广泛应用于图像识别、目标检测、自动驾驶等方面，为交通管理提供了更先进、更准确、更安全的解决方案。本文将介绍基于深度学习的人工智能在智能交通中的应用技术，以及实现和应用实例。 二、技术 ......
网络传输中的重要参数-简单的网络画像
[toc] 在前两篇博文对[带宽](https://www.cnblogs.com/mapleumr/p/17469513.html)、[时延与丢包率](https://www.cnblogs.com/mapleumr/p/17464980.html)有了初步的认识后（引流引流哈哈哈），我们已经可以 ......
12神经网络中的数学基础：梯度下降和反向传播
[toc] 神经网络中的数学基础：梯度下降和反向传播 随着人工智能和机器学习的发展，神经网络已经成为了许多应用中的主要技术。然而，神经网络的训练和优化仍然是一个具有挑战性的问题，其中涉及到许多数学基础和算法。在这篇文章中，我们将讨论神经网络中的两个关键概念：梯度下降和反向传播。 ## 1. 引言 神 ......
计算机网络基础-网安向
# 计算机网络基础-网安向 ## 目录 [目录](##目录) [前言](##前言) [计算机网络概述](##计算机网络概述) [计算机网络相关概念](###计算机网络相关概念) [计算机网络的功能](###计算机网络的功能) [计算机网络的组成](###计算机网络的组成) ......
盒子模型外边距day17
盒子模型中的 margin，外边距可以让块级盒子水平居中，但必须满足两个条件， 1.盒子必须指定宽度width 2.盒子的左右外边距都设置为auto 写法：margin：0 auto(上下是0左右是auto) 以上设置方法只能对于块级元素设置对弈其他的例如行内元素就不行因为行内元素无法设置width ......
【网络知识】FTP主被动模式介绍及抓包分析
一.FTP是什么 FTP，即文件传输协议（File Transfer Protocol，FTP），基于该协议客户端与服务端可以实现共享文件、上传文件、下载文件。 FTP 基于TCP协议生成两个连接，一个用来控制连接，传输FTP命令，标准端口为21；另一个用于上传、下载数据，标准端口为20。FTP有两 ......
[网络安全] DVWA之Content Security Policy (CSP) Bypass 攻击姿势及解题详析合集
 ## CSP概念 CSP 是 Content Security Policy（内容安全策略）的缩写，是一种用于增强 W ......
Java 网络编程 —— RMI 框架
## 概述 RMI 是 Java 提供的一个完善的简单易用的远程方法调用框架，采用客户/服务器通信方式，在服务器上部署了提供各种服务的远程对象，客户端请求访问服务器上远程对象的方法，它要求客户端与服务器端都是 Java 程序 RMI 框架采用代理来负责客户与远程对象之间通过 Socket 进行通信的 ......
《深入探索C++对象模型》- 第一章 - 关于对象 - 笔记
额外负担：主要由virtual引起 # 1.1 C++对象模式 ## 简单对象模型(A Simple Object Model) * **Object** * **ptr1 -> Data 1** * **ptr2 -> Function 1** * **ptr3 -> Function 2** * ......
如何优化深度克隆 deepclone
普通克隆的方式 1. 大部分会使用 序列化和反序列化的方式 , 缺点：这种方式不会对对象中的函数或者Map对象进行深度克隆。 const result = JSON.parse(JSON.stringify(value)) 2. 手写一个deepclone函数 //创建可回收map集合 来处理环形引 ......
web网络通信
## WEB通信流程 静态数据:png,css,js,gif,mp4 动态数据:从mysql数据库中读取出来的数据 1. 访问DNS服务器,通过DNS获取相应的域名对应IP 2. 通过IP对应服务器后,简历TCP连接 3. 等浏览器发送完HTTP Request包后,服务器接收到请求包后才开始处理请 ......
PVE (Proxmox Virtual Environment) 7.4-3网络配置
简要记录下自己折腾两天的成果，以便后来人使用。顺便吐槽下，网上的教程五花八门，感觉就是说不到点上，我来试着解释清楚每一步需要做什么方便大家理解。 ## 基础环境介绍 公司给配置了一台个人用的台式机，接入公司网络，由于公司网络限制，只分配了一个公司内网地址（假设这个地址是101.101.101.101 ......
Linux 网络流量监控利器 iftop 中文入门指南
如果使用yum install iftop //用命令直接安装，提示No package iftop available. //没有可用的安装包 那么可以使用第二种安装方式，即下载，解压，配置，并编译安装。从其官网（http://www.ex-parrot.com/pdw/iftop/downloa ......
自动化测试模型-selenium3
Selenium是一个广泛应用于自动化测试的工具，而Selenium 3是Selenium的一个版本。下面详细描述了Selenium 3的自动化测试模型： 驱动器（Driver）： Selenium 3的自动化测试模型以驱动器为核心。驱动器是与不同浏览器进行交互的组件，它将测试命令翻译为浏览器可以理 ......
一款支持多种协议的网络型温湿度传感器 MODBUS TCP IP协议 snmp协议
支持此POE供电、露点分析、机房常用、支持MODBUS TCP IP协议 snmp协议 ......
什么是三水源新安江模型？
60年代初，河海大学(原华东水利学院)水文系赵人授等开始研究蓄满产流模型，配合一定的汇流计算，将模型应用于水文预报和水文设计。1973年，他们在对新安江水库做人库流量预报的工作中，把他们的经验归纳成一个完整的降雨径流流域模型——新安江模型。模型可用于湿润地区和半湿润地区的湿润季节径流模拟和计算。 最 ......
【网络基础】在Windows、Linux和Mac上查看Wi-Fi密码
1 前言 今天给大家讲讲如何查看电脑的WI-FI密码哈。 2 Windows系统 2.1 netsh命令获取WIFI密码 netsh 是 Windows 下的网络配置命令，直接输入该命令并回车，即可进入一个交互式的命令行。运行 netsh wlan show profile 即可获取当前系统中保存的 ......
[网络安全] DVWA之 Open HTTP Redirect 攻击姿势及解题详析合集
## Low level 主页面如下：  点击 `Quote 1`，发现url传递参数  x=iris.dat ......
深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM
# 深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM # 1.Learning to Learn Learning to Learn by Gradient Descent by Gradient Descent 提出了 ......