卷积 神经网络 深度 模型
数据分享|Eviews用ARIMA、指数曲线趋势模型对中国进出口总额时间序列预测分析
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34361 原文出处：拓端数据部落公众号 研究的背景及意义 众自20世纪80年代至今，随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO，我国的对外贸易实现了跨越式的发展，中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国，中国经济对世界经济做出了重大贡献。与此同时 ......
nginx负载均衡 报错 “验证视图状态 MAC 失败。如果此应用程序由网络场或群集托管，请确保 配置指定了相同的 validationKey 和验证算法。不能在群集中使用 AutoGenerate。”
在网上搜寻了很久看了很多关于验证视图状态 MAC 失败的解决方法。大部分人都说是在页里或web.config里加EnableEventValidation="false" EnableViewStateMac="false" ViewStateEncryptionMode="Never" 这些属性的 ......
2023-2024-1 20232311 《网络空间安全导论》第3周学习总结
2023-2024-1 20232311 《网络空间安全导论》第3周学习 教材内容学习总结 网络空间安全导论第三章思维导图 教材学习中的问题和解决过程 问题1：不理解IP数据包结构 问题1解决方案：询问chatgpt,令chatgpt举出了具体的示例以辅助理解 问题2：不理解防火墙的具体原理 问题2 ......
什么是计算机网络中的交换机
交换机（Switch），在计算机网络中，是一种能接收、处理并转发数据的网络设备。它的主要功能是连接多个网络设备，如电脑、打印机、路由器等，使它们在同一局域网（LAN）内实现相互通信。不同于集线器（Hub）的广播方式，交换机可以记住设备的物理地址（MAC 地址），并基于此进行端对端的数据传输，大大提高 ......
空间三维模型的编码结构光方法实现：基于EinScan-S软件
本文介绍基于EinScan-S软件，实现编码结构光方法的空间三维模型重建的具体操作。 目录1 相关原理1.1 编码结构光成像原理1.2 编码结构光编码方式1.3 编码结构光与侧影轮廓方法比较1.4 编码结构光方法流程2 三维模型制作2.1 防晒霜罐三维模型制作2.1.1 前期准备工作2.1.2 软件 ......
网络安全与基础总复习
零——复习资料 网络安全基础应用与标准（第六版） Netsec中文译版课件 第一章——引言 CIA三元组 机密性（Confidentiality)：数据机密性；隐私性 完整性（Integrity）:数据完整性；系统完整性 可用性（Availability） 为了使安全场景更全面又提出新的概念，提及较 ......
网络请求全能工具---Curl&Wget
Top 目录Curl 文件传输工具选项及含义命令示例指定用户代理 User-Agent设置请求 发送Cookie信息保存服务端 所设置的 Cookie设置 POST请求头参数信息设置 Referer 来源上传二进制文件下拉文件GET请求设置 锚参打印 Response跳过 SSL 证书检测跟随服务器 ......
PyTorch团队重写「分割一切」模型，比原始实现快8倍
前言 我们该如何优化 Meta 的「分割一切」模型，PyTorch 团队撰写的这篇博客由浅入深的帮你解答。 本文转载自机器之心 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各大方向专栏与各个部署框架最全教程 ......
C++ Boost 异步网络编程基础
Boost库为C++提供了强大的支持，尤其在多线程和网络编程方面。其中，Boost.Asio库是一个基于前摄器设计模式的库，用于实现高并发和网络相关的开发。Boost.Asio核心类是`io_service`，它相当于前摄模式下的`Proactor`角色。所有的IO操作都需要通过`io_servic... ......
自动编码器（Autoencoders）和序列到序列（Sequence-to-Sequence）模型区别
核心区别 应用范围：自动编码器主要用于数据的压缩、重建和特征提取，而序列到序列模型用于处理序列数据，特别是在输入和输出都是长度可变的序列的情况下。 数据处理方式：自动编码器处理固定大小的输入和输出，而序列到序列模型处理的输入和输出通常是长度可变的序列。 任务类型：自动编码器更多用于无监督学习任务，而 ......
LLMLingua:集成LlamaIndex，对提示进行压缩，提供大语言模型的高效推理
大型语言模型(llm)的出现刺激了多个领域的创新。但是在思维链(CoT)提示和情境学习(ICL)等策略的驱动下，提示的复杂性不断增加，这给计算带来了挑战。这些冗长的提示需要大量的资源来进行推理，因此需要高效的解决方案，本文将介绍LLMLingua与专有的LlamaIndex的进行集成执行高效推理。 ......
[岩禾溪] C++20项目 muduo网络库 项目实战 （2）InetAddress & Channel
目录 本项目由 岩禾溪 原创 InetAddress.ixx 模块介绍 类 InetAddress： C++20 新特性内容： InetAddress.cpp 函数实现解释： Channel.ixx 模块介绍 类 Channel： Channel.cpp 模块导入和常量定义： 类 Channe ......
人工智能概述之08深度学习简介
深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经网络的结构和功能，使计算机能够进行复杂的学习任务。 1. 深度学习概述： a. 神经网络： 深度学习的核心是神经网络，它是由多个层次组成的模型，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层次都包含多个神经元，它们通过权重相互连接。 b. 前馈神经网络（Feedfo ......
[岩禾溪] C++20项目 muduo网络库 项目实战 （1）Logger & Timestamp
编辑本项目由 岩禾溪 原创 项目实战+新特性用法介绍 开源代码+博客解析+视频讲解 GitHub+CSDN+BiliBili同步更新，三个平台同名【岩禾溪】 视频讲解和代码链接在文章末尾，你的关注是我更新的最大动力 项目环境 本项目采用C++20开发 精简Muduo网络库 Build Tool ......
11_二叉树的最大深度
二叉树的最大深度 给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。 二叉树的 最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：3 示例 2： 输入：root = [1,null,2] 输出：2 【思路】 方法 ......
人工智能概述之06模型评估
机器学习模型评估是确保模型性能良好并能泛化到新数据的关键步骤。下面是一些机器学习模型评估的详解、最佳实践和示例： 1. 评估指标： 1.1 分类问题： 准确度（Accuracy）： 正确预测的样本数除以总样本数。 精确度（Precision）： 正类别预测正确的样本数除以所有被预测为正类别的样本数。 ......
网络地址转换（NAT）
网络地址转换（NAT） 1.概念 私网就是可以重复使用相同的IP地址。 NAT就是实现内部网络的主机访问外部网络，缓解了IPv4地址短缺，让外网无法直接与使用私有地址的内网进行通信，提升了内网的安全性 私有地址： A类：10.0.0.0 ~ 10.255.255.255 B类：172.16.0.0 ......
12、深度学习入门：P144、P145、P146、P147
1、affine层 2、仿射变换 仿射变换是一种线性变换，包括平移、旋转、缩放、翻转和剪切等几种基本的几何变换。在仿射变换中，原始图形中的直线在变换后依然是直线。这类变换可以通过矩阵运算来表示。 ......
数通网络基础
对于之前学习Java语言的路程告一段路了，接下来会在这里更新我学习网络的心得和学习旅程 首先聊一聊什么是网络通信 简单来说就是终端设备之间通过计算机网络的通信 当然这种简单的本地的两台pc互联通信，是非常简单的网络 接下来我们来聊一聊组建网络都有哪些网络设备 网络设备 交换机 交换机通常作为二层设备 ......
【行行AI公开课】AIGC从模型到落地：促进技术落地与产业变革
11月26日北京大学的北大创新学社将举行“AI-FUSION”系列活动第十期。北大创新学社是北京大学团委和光华管理学院团委指导成立，是2023HICOOL全球创业者峰会唯一受邀参展的高校社团。“首都高校创新创业大赛”发起方及主办单位。“AI-FUSION”是AI创投部人工智能行业社群打造的系列活动， ......
深度学习模型训练并行问题
并行这个概念一方面是是加快模型训练，一方面是解决显存不够的问题的并行策略 数据并行(最常用的)，即每张卡上都放一个完整的模型，主要用于单机多卡的数据并行。 模型并行，将模型的不同部分进行手动的分割，然后分别放在不同的卡上。注意，模型要放在卡上不光是需要保存模型参数，因为模型训练过程中不仅涉及数据一层 ......
爱芯元智AX650N部署yolov8s 自定义模型
爱芯元智AX650N部署yolov8s 自定义模型 本博客将向你展示零基础一步步的部署好自己的yolov8s模型（博主展示的是自己训练的手写数字识别模型），本博客教你从训练模型到转化成利于Pulsar2 工具量化部署到开发板上 训练自己的YOLOv8s模型 准备自定义数据集 数据集结构可以不像下面一 ......
[Luogu] P7911 [CSP-J 2021] 网络连接
[CSP-J 2021] 网络连接 - 洛谷 距离CSP2023还有 \(**3**\) 天 题意及思路 恶臭大模拟，按照题意模拟即可。有几个代码上的难点： 当定义了一个scanf或者sscanf并且有一定的输入规则，那么如果读取到的字符串不符合定义的规则，那读入了几个变量就返回几个变量 例如，如下 ......
Java登陆第十三天——网络编程(三)DatagramSocket
DatagramSocket 使用DatagramSocket(数据套接字)可以进行UDP程序的开发，此类可以建立单向地、不可靠地、快速地通信。 在UDP编程中，混淆了服务端和客户端的概念。因为通信是单向的，所以身份可以随时切换。 (也有人把TCP称作服务端客户端，UDP称作发送端和接收端) Dat ......
第三章：网络安全基础
##教材学习总结 思维导图：总览全局 各个小节思维导图及简介 第一节：网络安全概述 1.网络安全现状及安全挑战 1.1网络安全现状 （1）计算机病毒层出不穷，肆虐全球 （2）黑客对全球网络恶意攻击逐年攀升 （3）技术和设计上的不完备导致系统存在缺陷或安全漏洞 （4）世界各国军方都在加紧进行信息战的研 ......
4.MySQL(数据模型,SQL简介,DDL,DML)
MySQL(数据模型,SQL简介,DDL,DML) 概述: 数据库：DataBase(DB)，是存储和管理数据的仓库； 数据库管理系统：DataBase Management System(DBMS)，操纵和管理数据库的大型软件； SQL：Structured Query Language，操作关系 ......
大语言模型的局限性——翻译软件替代不了语言学习
看新闻看到一个文章： https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context=%7B%22nid%22%3A%22news_9745111774770856297%22%7D&n_type=-1&p_from=-1 有感： 1. 在一些场合下 ......
JVM 内存分析工具 MAT 的深度讲解与实践
1. MAT 工具简介 MAT（全名：Memory Analyzer Tool），是一款快速便捷且功能强大丰富的 JVM 堆内存离线分析工具。其通过展现 JVM 异常时所记录的运行时堆转储快照（Heap dump）状态（正常运行时也可以做堆转储分析），帮助定位内存泄漏问题或优化大内存消耗逻辑。 1. ......