卷积 神经网络 深度 模型
基于物理层网络编码的相位同步算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 基于物理层网络编码的相位同步算法是一种利用物理层网络编码技术来实现相位同步的算法。这种算法的原理是将两个或多个相位不同的信号进行叠加，产生一个叠加信号，然后通过分析叠加信号的相位信息来实现相位同步。 物理层网络编 ......
基于Alexnet深度学习网络的人员口罩识别算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 人员口罩识别算法是一种基于深度学习的图像分类问题。在这个问题中，我们需要在图像中检测并识别出人员是否佩戴口罩。为了解决这个问题，我们可以使用AlexNet模型，它是一种深度学习网络，广泛应用于图像识别任务。 Al ......
网络通信协议随笔
网络通信协议随笔 TCP,UDP协议： TCP相当于打电话，需要接通才能传递信息，UDP像发短信，不需要先确定连接，可以直接发； TCP协议发送消息： 1.根据ip地址，访问端口定义socket连接， 2.通过socket连接获取intputStream流，调用输出流write()方法写数据,数据格 ......
408---CN三轮复习---计算机网络体系结构
计算机网络概论 计算机网络的功能 1、数据通信 计算机网络最基本的功能! 2、资源共享 3、分布式处理 4、提高可靠性 5、负载均衡 计算机网络的组成 从组成部分上来看，一个计算机网络由硬件、软件、协议组成 硬件组要由主机、通信链路、交换设备组成 软件主要包括各种实现资源共享的软件和方便用户使用工具 ......
深度学习---单目标关键点检测网络Stacked Hourglass
Stacked Hourglass Networks是2016年提出的一种用于单人人体姿态估计的网络，并取得了很好的效果。这里我们从网络结构以及一些实现细节简单分析下这个网络。 paper: https://arxiv.org/pdf/1603.06937.pdf code: https://git ......
VMware＋CentOS7 网络及静态IP配置
设置“虚拟机网络编辑” 打开VMware： 在工具栏的“编辑”选项里有一个“虚拟网络编辑器”，打开： 点击“更改设置” 首先选中VMnet8，下面会显示VMnet信息。我们选择NAT模式；然后将“使用本地DHCP服务奖IP地址分配给虚拟机”的勾选取消掉，因为我们要使用静态IP；最后记住最下面的子网I ......
CL-网络
计算机网络笔记 死锁问题 2.4GHZ频段在我们国家三13个信道，最常用的是1，6，11 ✨IEEE 802.1Q是虚拟局域网协议【即VLAN协议】 死锁时每个进程所需要的资源数i (i-1)*进程数>资源总数，已知进程数和资源总数 补码的取值范围：-2^(n-1)~~~~2^(n-1)-1 wla ......
「网络流 24 题」圆桌聚餐
「网络流 24 题」圆桌聚餐 上一题的简单改变，我们改一下： 中间的边权值为 \(1\)，每个左边的点每往右流 \(1\)，就有人派到那张桌子，这样也不会出现同组内多个人去同一张桌子的情况（因为中间边权为 \(1\)）。 左边源点边为人数，右边汇点边为桌子容量。 code 类似题：试题库 ......
「网络流 24 题」搭配飞行员
「网络流 24 题」搭配飞行员 考虑其实就是二分图最大匹配，建图可以按照如下的形式： 这是样例，所有边权均为 \(1\)。 如上图方式建模即可。 code 求方案就判断一下中间的边是否用掉（原网络图） ......
网络流
网络流是图论中一个博大精深的分支。 一个网络Ｇ＝（Ｖ，Ｅ）是一张有向图，途中每条有向边（ｘ，ｙ）属于Ｅ，都有一个给定的权值ｃ（ｘ，ｙ），称为边的容量。特别地，若（ｘ，ｙ）不属于Ｅ，则（ｃ，ｘ）＝０。称为边的容量途中还有两个指定的特殊节点Ｓ属于Ｖ和Ｔ属于Ｖ（Ｓ不等于Ｔ），分别称为原点和汇点。 设ｆ（ｘ ......
“技能兴鲁”职业技能大赛-网络安全赛项-学生组初赛 Crypto WP
babyRSA 查看代码 from gmpy2 import * from Crypto.Util.number import * flag = 'flag{I\'m not gonna tell you the FLAG}' # 这个肯定不是FLAG了，不要交这个咯 p = getPrime(20 ......
BERT语言模型微调出现错误： AttributeError: 'str' object has no attribute 'item'
如下代码报错为 AttributeError: 'str' object has no attribute 'item' for step, batch in enumerate(self.train_data): if step % 40 == 0 and not step == 0: elaps ......
三维模型几何坐标偏差修正（纠正）的常用方法分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
计算网络之IPv6配置DHCP服务及acl
一.DHCPv6服务 DHCP即动态主机地址分配协议，在前面已经启动过IPv4的动态主机分配了， 还是来介绍两种方式 接口模式 全局模式 现在需要了解的就是DHCHv6，即基于IPv6的动态主机地址分配，它的分配是无状态模式和全状态模式 接口模式指的是动态主机分配只在一个局域网段类，它只提供一个地址 ......
指针网络原理分析
不明确的地方，请看原文：指针网络 一些难理解的关键词 combinatorial problem （组合问题）：组合问题的目标是在一组有限集合中找出能够同时满足一组约束的一个满意解，在本文的语境下，是指对于给定的词元输入序列，找出能够满足一组约束的词元输出序列，作为满意解。 token （词元）在本 ......
关于网络的一些疑问
1. 物理层，信号传输原理，信息传输率（比特率），带宽，码元传输率（波特率）。 问题一：信号传输的时候，是模拟状态，还是数字状态？ 问题二： 调制的时候，探测信号，是探测到用1表示，没探测到用0表示吗？ 于是，我自己找了些资料 1、信道模型的分类 调制信道 模拟信道 调制器的输出端到解调器的输入端 ......
深度学习笔记：搭建基于Python的tensorflow运行环境1
使用python3命令创建tensorflow虚拟运行环境 首先，在系统下创建python虚拟环境目录Venvs，本文我们设置的虚拟环境目录如下：C:\Users\wuchh\venvs，接下来打开cmd命令窗口 进入创建的目录（C:\Users\wuchh\venvs）。 在命令行窗口中，执行创建 ......
「总结」同或卷积
前置知识：FWT 的另一种理解 FWT 的另一种理解，文中使用的系数矩阵 \(F\) 似乎不太标准，本文中认为 \(\mathscr{F}(\bm a)=F\times\bm a\)。 摘要：FWT 使用的线性变换的系数矩阵 \(F\) 需要满足 \(F(i,x\oplus y)=F(i,x)\ti ......
爱芯元智AX650N部署yolov5 自定义模型
爱芯元智AX650N部署yolov5s 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yolov5s模型（博主展示的是安全帽模型），利用yolov5 官方的代码工具导出onnx模型，并通过onnxsim自带的工具精简网络结构，导出子图，为了Pulsar2 工具进行处理模型做准备。 获得自定义 ......
提高APP安全性的必备加固手段——深度解析代码混淆技术
提高APP安全性的必备加固手段——深度解析代码混淆技术 APP 加固方式 iOSAPP 加固是优化 APK 安全性的一种方法，常见的加固方式有混淆代码、加壳、数据加密、动态加载等。下面介绍一下 iOSAPP 加固的具体实现方式。 混淆代码： 使用 ProGuard 工具可以对代码进行混淆，使 ......
网络文件共享服务
存储类型： DAS：直连式存储 NAS：网络附件存储——存储和管理空间都在远程 SAN：存储区域网络——可以使用空间，管理也是你来管理 双通道的协议：FTP 端口号： 20：传输权限元信息——命令通道 21：实际数据——数据通道 vsftpd /etc/vsftpd/vsftpd.conf 如果你在 ......
五种IO模型
什么是IO 其实IO就是把进程的内部数据转移到外部设备，或者把外部设备的数据迁移到进程内部。外部设备一般指硬盘、socket通讯的网卡。 我们来把 I/O 过程比喻成烧水+倒水的过程，等待资源（就是烧水的过程），使用资源（就是倒水的过程）： 如果你站在炤台边上一直等着（等待资源）水烧开，然后倒水（使 ......
“视界”尽在眼前，海纳视联大模型来了！
11月10日—13日，以“数字科技 焕新启航”为主题的2023数字科技生态大会在广州举办。会议期间，在数字生活与天翼视联合作论坛上，重磅发布了由天翼云科技有限公司、天翼数字生活科技有限公司和天翼视联科技有限公司联合研发的视联行业大模型——海纳视联大模型，为视联行业智能化发展按下加速键。 ......
【Mquant】7：构建价差套利(三) ——空间误差校正模型
1. 上节回顾 【Mquant】6：构建价差套利(二)上节带领大家编写了统计套利均值回归的程序，通过历史回测发现还不能进入实盘交易状态，原因出现在手续费率上，由于加密市场手续费率较高，我们选择国内期货市场，一般期货市场手续费率可以达到万分之一，个别品种手续费率可以达到万分之0.1。这节内容，我们围绕 ......
博弈论——古诺博弈模型详解
古诺模型（Cournot model）是博弈论中最具有代表性的模型之一，也是是纳什均衡最早的版本。它是法国经济学家古诺(Augustin Cournot)在1938年出版的《财富理论的数学原理研究》一书中最先提出的。而古诺的定义比纳什的定义早了一百多年，足以体现博弈论这样一个学科是深深扎根于经济学的 ......
VM的网络端口转发
VM visualBox使用NAT模式的时候，可以设置端口转发规则，让局域网的其他电脑访问虚拟机。 点击端口转发，可以设置转发规则： 原理大概就是VM这个软件会在电脑主机上打开22222端口，并监听收到的数据，收到后就会转发到虚拟机的22端口。 那么，我想要ssh 10.0.2.15，则输入如下指令 ......
神经网络中的量化与蒸馏
前言 本文介绍了深度学习中精简模型的技术：量化和蒸馏。 本文转载自DeepHub IMBA 作者：Aaditya ura 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整理 ......
yolov8 opencv模型部署
使用opencv推理yolov8模型，仅依赖opencv，无需其他库，以yolov8s为例子，注意： 使用opencv4.8.0 ！使用opencv4.8.0 ！使用opencv4.8.0 ！如果你使用别的版本，例如opencv4.5，可能会出现以下错误。 一、安装yolov8conda creat ......
大语言模型量化方法对比：GPTQ、GGUF、AWQ
在过去的一年里，大型语言模型(llm)有了飞速的发展，在本文中，我们将探讨几种(量化)的方式，除此以外，还会介绍分片及不同的保存和压缩策略。 说明：每次加载LLM示例后，建议清除缓存，以防止出现OutOfMemory错误。 del model, tokenizer, pipe import torc ......
神经网络入门篇：详解为什么需要非线性激活函数？（why need a nonlinear activation function?）
为什么需要非线性激活函数？ 为什么神经网络需要非线性激活函数？事实证明：要让的神经网络能够计算出有趣的函数，必须使用非线性激活函数，证明如下： 这是神经网络正向传播的方程，现在去掉函数\(g\)，然后令\(a^{[1]} = z^{[1]}\)，或者也可以令\(g(z)=z\)，这个有时被叫做线性激 ......