卷积 神经网络 深度 模型

网络层

1、ip地址 ipv4,32位,4个字节,点分十进制表示。 分类:网络号+主机号 A类 B类 C类 D类 E类 CIDR无类别域间路由 2、ip报文 源ip,目的ip,类型 3、路由 4、icmp ......
网络

计算机网络概述

1、定义 计算机网络:由计算机终端和连接用线路、中间设备组成的网络,作用的共享、互连。 internet:互联网 Internet:因特网,最大的互联网 WWW:由http、https为核心协议,浏览器-服务器组成的网络。是Internet的一部分。 2、网络类型 个人网、局域网、城域网 3、网络分 ......
计算机网络

走向更好的指令伴随的汉语语言模型:研究训练数据和评估的影响

Towards Better Instruction Following Language Models for Chinese: Investigating the Impact of Training Data and Evaluation 论文地址:https://arxiv.org/pdf/ ......
指令 模型 语言 数据

计算机网络 路由

目录 一、路由器的工作原理 二、路由表的形成 三、静态路由 四、默认路由 五、路由器转发数据包的封装过程 六、下一跳地址 一、路由器的工作原理 概念:根据路由表转发数据,当一个数据包经过时,路由器会查找路由表,根据路由表,查找转发数据的出口,并在转发中选择最佳路径 二、路由表的形成、 路由表的获取方 ......
路由 计算机网络

Linux操作系统网络模块

Linux操作系统的网络模块是负责网络通信的核心部分。它通过实现各种协议和算法,使得计算机能够在网络中进行数据交换和通信。网络模块主要包括以下几个方面的功能: (1)IP协议栈:负责处理网络层的数据包,实现IP地址的分配、路由选择等功能。 IP协议栈是网络模块中最基本的部分,它负责处理网络层的数据包 ......
模块 系统 Linux 网络

# threejs 加载第三方模型

threejs 加载第三方模型 接专栏的上一篇博文,这是加载第三方模型相关的。这篇博文拖了很久了哈,简单说一下吧,本来不想写了的,觉得相对来说比较简单,但是还是稍微一扯。为啥要加载第三方呢,上一篇我们绘制的小立方体很简单啊,但是有一些模型可能比较复杂,比如一辆小汽车,一个大楼,我们用代码一行一行的写 ......
第三方 模型 threejs

节点与其祖先之间的最大差值(树,二叉树,深度优先搜索)

1、节点与其祖先之间的最大差值(难度中等) 给定二叉树的根节点 root,找出存在于 不同 节点 A 和 B 之间的最大值 V,其中 V = |A.val - B.val|,且 A 是 B 的祖先。(如果 A 的任何子节点之一为 B,或者 A 的任何子节点是 B 的祖先,那么我们认为 A 是 B 的 ......
差值 节点 祖先 深度 之间

软件行业迫切需要基于正向生成的编码模型

软件行业长期面临生产率瓶颈。程序员的工作强度已经接近极限。软件行业迫切需要一个完整的正向生成编码模型与之对应,真正实现「说需求,出系统」的软件生产自动化新范式 ......
模型 编码 行业 软件

《爆肝整理》保姆级系列教程-玩转Charles抓包神器教程(14)-Charles过滤网络请求

1.简介 在日常工作测试中,经常要抓包看请求的request,response是不是传的对,返回的字段值对不对,众多的请求中看得眼花缭乱,如何找到自己想要的请求,那么我们就需要过滤请求。Charles有4种过滤方式,用那一种都可以,看个人喜好了。 2.Charles过滤方式 大部分情况下网络请求数量 ......
Charles 教程 神器 保姆 网络

基于LLaMA的指令微调模型--Alpaca(大羊驼),Vicuna(小羊驼)

Alpaca-7B 文章:https://crfm.stanford.edu/2023/03/13/alpaca.html 想要在预算内训练一个高质量的指令微调模型,就必须面临2个重要的挑战: 一个强大的预训练语言模型 LLaMA 一个高质量的指令遵循数据 Self-Instruct: Aligni ......
指令 模型 Alpaca Vicuna LLaMA

3D轻量化引擎推出新技术,模型渲染更逼真!

HOOPS Communicator在2021版本中,推出了基于PBR(Physically Based Rendering)的渲染特性以提供更高质量的渲染技术。 PBR将材料表示为一系列方程,这些方程对光如何从表面反射进行建模,再通过GPU上运行的着色器代码进行有效地实现。 一、工程领域可视化问题 ......
新技术 模型 引擎

深度学习基础5:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测

深度学习基础5:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测 ......
损失 序列 函数 深度 语音

PyTorch 深度学习实用指南:1~5

原文:PyTorch Deep Learning Hands-On 协议:CC BY-NC-SA 4.0 译者:飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】,采用译后编辑(MTPE)流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象,只关心如何实现目标。——《原则》,生活原则 2.3.c 一、深度学 ......
深度 PyTorch 指南

ubuntu1804的网络配置(桥接)

笔记 ubuntu1804的网络配置(VMware Workstation) 在虚拟机的编辑里面的虚拟网络编辑器中,先添加一个网络,然后更改设置,将VMnet信息选择桥接、自动。 2.虚拟机设置,选择硬件里面的网络适配器,连接方式选择桥接。 3.进入Ubuntu命令行,输入命令 (1.ifconfi ......
ubuntu 网络 1804

socket网络编程

下面分别以TCP、UDP为例介绍两者的流程图和代码实现: TCP 1.流程图: 和网上大部分的版本不同,我将TCP三次握手的过程画在了accpet之前,这也是在查阅一些资料发现三次握手会由内核自动完成,aceept只是从队列中取出已经建好的tcp连接,这一点可以在代码中不加入accpet以及后续步骤 ......
网络编程 socket 网络

生成式模型与辨别式模型

分类模型可以分为两大类:生成式模型与辨别式模型。本文解释了这两种模型类型之间的区别,并讨论了每种方法的优缺点。 完整文章: https://avoid.overfit.cn/post/9dc20966c4824be18ef7e9fd1acabe51 ......
模型

支持多模型数据分析探索的存算分离湖仓一体架构解析(下)

当企业需要建设独立的数据仓库系统来支撑BI和分析业务时,有了“数据湖+数据仓库”的混合架构。但混合架构带来了更高的建设成本、管理成本和业务开发成本。随着大数据技术的发展,通过在数据湖层增加分布式事务、元数据管理、极致的SQL性能、SQL和数据API接口能力,企业可以基于统一的架构来同时支持数据湖和数 ......
数据分析 架构 模型 一体 数据

警惕!银行网络隔离后,常用的数据传输方式有3大安全风险!

金融是我国关乎国计民生的重要行业,而银行作为金融行业的重要组成,不论对于正常的社会运转,还是国家层面的长远发展,都有着举足轻重的作用。 进入数字时代,网络安全的重要性不言而喻。《中华人民共和国计算机信息系统安全保护条例》、《金融机构计算机信息安全保护工作暂行规定》及《金融行业网络安全等级保护实施指引 ......
数据传输 常用 风险 方式 银行

asp.net core系列 26 EF模型配置(实体关系)

一.概述 EF实体关系定义了两个实体互相关联起来(主体实体和依赖实体的关系,对应数据库中主表和子表关系)。 在关系型数据库中,这种表示是通过外键约束来体现。本篇主要讲一对多的关系。先了解下描述关系的术语。 (1) 依赖实体: 这是包含外键属性的实体(子表)。有时称为 child 。 (2) 主体实体 ......
实体 模型 core asp net

洛谷 P4913 二叉树深度,二叉树

#洛谷 P4913 二叉树深度 这样写若循环到 i 时 i 的父节点还没被更新,则 i 的深度会比实际小 所以不能在线更新 必须全部存储起来,而后离线按逻辑顺序更新(即更新子节点时一定要保证父节点被更新了) #include <iostream> #include <algorithm> using ......
深度 P4913 4913

第一章 CLR执行模型

1.程序的编译 所有支持CLR的语言都会使用其编译器将源代码编译为托管模块; 什么是托管模块? 托管模块是需要CLR才能执行标准的PE文件。 PE文件就是可以被执行或者间接执行的可移植执行体(在windows之间可移植)。如.exe,.dll文件等。 但C/C++生成的.exe或者dll并不是托管模 ......
模型 CLR

非线性混合效应 NLME模型对抗哮喘药物茶碱动力学研究|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=24074 最近我们被客户要求撰写关于非线性混合效应 NLME模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 茶碱数据文件报告来自抗哮喘药物茶碱动力学研究的数据。给 12 名受试者口服茶碱,然后在接下来的 25 小时内在 11 个时间点测量血清浓度 h ......
茶碱 非线性 动力学 哮喘 药物

优化故事: BLOOM 模型推理

经过“九九八十一难”,大模型终于炼成。下一步就是架设服务,准备开门营业了。真这么简单?恐怕未必!行百里者半九十,推理优化又是新的雄关漫道。如何进行延迟优化?如何进行成本优化 (别忘了 OpenAI 8K 上下文的 GPT-4 模型,提示每 1000 词元只需 0.03 美金,补全每 1000 词元只 ......
模型 故事 BLOOM

网络编程

网络编程概述 网络编程就是在网络通信协议下,不同计算机上运行的程序,进行的数据传送。 本质就是不同计算机之间通过网络进行数据传送。 java中可用java.net包下的技术,开发出常见的网络应用程序。 常见的软件架构: B/S架构:Browser/Server,即浏览器/服务器的架构 只需要一个浏览 ......
网络编程 网络

LeetCode Top100: 二叉树的最大深度 (python)

给定一个二叉树,找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 示例:给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7], 3 / \ 9 20 / \ 15 7 返回它的最大深度 3 。 以下是Python代码实现: cl ......
深度 LeetCode python 100 Top

模型剪枝

细粒度划分: 根据修剪的最小单位区分方法 非结构性剪枝:权重剪枝、向量剪枝、kernel剪枝,这些剪枝算法可以造成模型结构的不规则化,所以这些方法需要特殊的硬件设计来支持稀疏操作,但是这些模型剪枝较为精细,所以剪枝后精度较高。 结构性剪枝:卷积核剪枝、通道剪枝和层级剪枝,只需改变网络中卷积核和特征通 ......
模型

基于FNN模糊神经网络的控制器解耦控制matlab仿真

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 系统的复杂性与所要求的精确性之间存在尖锐矛盾,为此,通过模拟人类学习和自适应能力,人们提出了智能控制的思想。控制理论专家Austrom(1991)在IFAC 大会上指出:模糊逻辑控制、神经网络与专家控制是三种典型的智能 ......
解耦 神经网络 控制器 神经 matlab

基于遗传算法的电动汽车规划 建立电动汽车概率出行模型 该模型考虑路网

基于遗传算法的电动汽车规划 建立电动汽车概率出行模型 该模型考虑路网 考虑到了排队时间 出行时间等 然后以投资成本和时间成本最优为目标 优化电动汽车的建设位置 采用遗传方式求解 ID:1550673508239240 ......
电动汽车 模型 汽车 路网 概率

css-2(盒子模型)

页面布局三大核心:盒子模型、浮动,定位 网页布局的本质:每个网页都是有盒子组成的,步骤:准备标签,设置样式,放入内容 盒子模型:用来装内容的,包括边框(border),内边距(padding),外边距(margin),实际内容(content) border(边框):边框宽度(border-widt ......
盒子 模型 css

ffmpeg可支持的编码器、解码器、封装格式、网络协议

{ ffmpeg可支持的编码器 ./configure --list-encoders ffmpeg可支持的解码器 ./configure --list-decoders ffmpeg可支持的封装格式 ./configure --list-muxers ffmpeg可支持的解封装格式 ./confi ......
编码器 解码器 编码 格式 ffmpeg