卷积 神经网络 深度 模型
探索未来网络科技：预测未来十年将带来哪些变革？
科技的不断发展，网络科技也在不断创新，带来了许多的变革和机遇。那么，我们可以预测未来十年网络科技将会带来哪些变革呢？ 一、物联网的发展 物联网已经成为了我们生活中一个不可缺少的部分。未来十年，物联网技术将会更加发展成熟，设备的互联和信息的共享将更加普及，这将会对许多行业产生影响。例如，在智慧城市 ......
【计算机网络-网络层】IP 层配套协议、IP 多播、移动 IP
1 地址解析协议 ARP 地址解析协议（Address Resolution Protocol，ARP）：虽然网络层使用 IP 地址，但在数据链路层上传送数据帧时，最终必须使用链路层的 MAC 地址，所以需要一种方法来完成 IP 地址到 MAC 地址的映射，该映射的实现依赖 ARP 协议。 1.1 ......
网络科技创新应用：让生活更便利、更智能、更有质量！
网络科技创新应用正日益成为改变人们生活的重要力量。现在，人们的生活离不开网络科技，包括云计算、人工智能、5G等各种应用。这些新兴技术已经在人们的生活中发挥了重要作用，为人们带来了诸多便利、智能、高效的体验。 一、智能家居 智能家居是网络科技创新应用中的一大亮点，其融合了云计算、物联网、人工智能等众多 ......
PCA 和多元信号处理，应用于神经数据
PCA 和多元信号处理，应用于神经数据 学习和应用“大神经数据”的前沿数据分析技术（理论和MATLAB/Python代码） 课程英文名：PCA & multivariate signal processing, applied to neural data 此视频教程共4.56GB，中英双语字幕，画 ......
云计算与网络科技：企业数字化转型不可或缺的动力！
随着互联网技术的不断发展，越来越多的企业开始意识到数字化转型的重要性。数字化转型可以提高企业的效率、降低成本、提升竞争力。而云计算作为一项基础技术，对于数字化转型的推动起到了至关重要的作用。本文将重点探讨云计算在企业数字化转型中的应用，以及与网络科技的结合带来的新机遇。 一、云计算在企业数字化转型中 ......
LLaMA：开放和高效的基础语言模型
LLaMA：开放和高效的基础语言模型 论文：https://arxiv.org/pdf/2302.13971.pdf 代码：https://github.com/facebookresearch/llama 前言 我们介绍了LLaMA，这是一个参数范围从7B到65B的基础语言模型集合。我们在数以万亿 ......
glibc gdbus 网络管理
NetworkManager / ModemManager · GitLab (141条消息) Dbus 学习笔记_org.freedesktop.dbus.properties_hanhandan的博客-CSDN博客 ......
cruise仿真模型，四轮驱动。 轮毂电机，轮边电机驱动cruise动力性经济性仿真模型
cruise仿真模型，四轮驱动。 轮毂电机，轮边电机驱动cruise动力性经济性仿真模型，base模型，适用轮边电机驱动及轮毂电机驱动。 可进行动力性经济性仿真分析，控制策略包含扭矩控制及能量回收控制使用c-code编写，提供策略说明文档，模型均为本人原创搭建YID:7159643500868269 ......
bp神经网络交叉验证算法和确定最佳隐含层节点个数matlab 程序
bp神经网络交叉验证算法和确定最佳隐含层节点个数matlab 程序，直接运行即可。 数据excel格式，注释清楚，效果清晰，一步上手。YID:6859628310735572 ......
环形网络潮流计算matlab 利用matlab编程计算任意环形网络牛拉法潮流计算程序
环形网络潮流计算matlab 利用matlab编程计算任意环形网络牛拉法潮流计算程序，程序通用性强，通过修改参数可以得到任意节点和网络的环形网络牛拉法潮流计算。YID:8560642614794538 ......
网络科技大趋势：人工智能、区块链和5G的结合将带来哪些变革？
随着人工智能、区块链和5G等网络科技的快速发展，这些技术的结合正在对各行各业带来巨大的变革。本文将深入探讨这些技术结合的趋势及其在各个领域中的应用，以及未来可能的发展方向。 一、人工智能与区块链的结合 人工智能和区块链是两项颠覆性的技术，在它们各自的领域中已经产生了重大的影响。将这两种技术结合起来， ......
基于RBF神经网络模型，根据历史车速信息，预测将来几秒预测时域的车速信息的时序预测模型
基于RBF神经网络模型，根据历史车速信息，预测将来几秒预测时域的车速信息的时序预测模型（本程序先根据训练工况训练，采用训练后的神经网络模型，预测UDDS循环工况，每个时间点车速下将来几秒内 的车速信息）。 1.文件包括，训练工况（.mat数据，工况可自己选取最好与想要预测的工况类似，如预测工况是城郊 ......
基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等
基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。YID:5860673742612391 ......
燃料电池仿真模型燃料电池仿真模型，本模型基于Cruise软件和 Simulink软件共同搭建完成
燃料电池仿真模型燃料电池仿真模型，本模型基于Cruise软件和 Simulink软件共同搭建完成，并基于实际项目搭建，本资料包包含所有源文件YID:7468639817222914 ......
预瞄跟踪控制算法，单点或多点驾驶员模型，横制，纯跟踪算法
（工程项目线上支持）预瞄跟踪控制算法，单点或多点驾驶员模型，横制，纯跟踪算法。 carsim和MATLAB Simulink联合仿真。 附建模说明书YID:1668653258049334 ......
含分布式电源的33节点配电网matlab模型图，支持matlab2021a版及以上版本运行
含分布式电源的33节点配电网matlab模型图，支持matlab2021a版及以上版本运行，分布式电源可自行修改输出功率以及调整接入配电网节点的位置，联系可附含分布式电源的33节点配电网潮流计算程序以及节点电压图YID:1860675346223268 ......
图腾柱无桥PFC，平均电流控制。 环路建模然后设计出电压环和电流环补偿网络
图腾柱无桥PFC，平均电流控制。 环路建模然后设计出电压环和电流环补偿网络，零极点放置。 PLECS、psim和simulink均验证过，均有对应模型。 同时Dual-boost PFC及两相、三相交错并联图腾柱PFC均有。YID:6566658337428528 ......
基于NMPC（非线性模型预测控制算法）轨迹跟踪与避障控制算法研究
基于NMPC（非线性模型预测控制算法）轨迹跟踪与避障控制算法研究 仅供学习算法使用YID:8770627173879012 ......
双电机四驱仿真模型，纯电动汽车，基于cruise simui策略部分包含能量回收
双电机四驱仿真模型，纯电动汽车，基于cruise simui策略部分包含能量回收，扭矩分配。 提供cruise模型，simulink策略模型，并提供策略说明文档。 模型亲自搭建YID:4869641085747071 ......
ACC自适应巡航控制模型simulink模型＋carsim设置 可选购模型说明文件和操作说明
ACC自适应巡航控制模型simulink模型＋carsim设置 可选购模型说明文件和操作说明ID:2280642513652384 ......
基于simulink的车辆坡度与质量识别模型，扩展卡尔曼滤波，估计曲线与实际误差合理
基于simulink的车辆坡度与质量识别模型，扩展卡尔曼滤波，估计曲线与实际误差合理YID:8572645488015821 ......
如何利用代理IP优化网络爬虫
网络爬虫会自动扫描互联网，搜集大量数据并将它们组织起来。但是，许多网站都采取了反爬虫策略，限制了网络爬虫的活动。这时候，代理IP就起到了关键作用。代理IP可以让网络爬虫“变身”为不同的可以合法访问网站的用户，从而绕过网站的反爬虫机制，保护了网络爬虫的稳定运行。而且，使用代理IP还可以隐藏真实IP地址 ......
K8S 高可用外部 etcd 运行时 (三) 使用Flannel网络
kubectl apply -f kube-flannel.yml kind: Namespace apiVersion: v1 metadata: name: kube-flannel labels: k8s-app: flannel pod-security.kubernetes.io/enfo ......
vmware 虚拟机三种网络模式
vmware为我们提供了三种网络工作模式分别是：Bridged（桥接模式）、NAT（网络地址转换模式）、Host-Only（仅主机模式）。 一、Bridged（桥接模式） 什么是桥接模式？桥接模式就是将主机网卡与虚拟机虚拟的网卡利用虚拟网桥进行通信。在桥接的作用下，类似于把物理主机虚拟为一个交换机， ......
网络解析（一）：LeNet-5详解
一、前言 LeNet-5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。 本文将从卷积神经网络结构的基础说起，详细地讲解每个网络层。 论文下载：请到文章结尾处下载。 我为大家准备 ......