卷积 神经网络 深度 模型
属性选择器 伪类选择器 伪元素选择器 选择器的优先级 CSS属性相关 字体属性 CSS盒子模型 float浮动
今日内容详细 属性选择器 通过标签的属性来查找标签，标签都有属性 <div class="c1" id="d1"></div> id值和class值是每个标签都自带的属性，还有另外一种：自定义属性 <div class="c1" id="d1" username='kevin' password=' ......
R语言时变面板平滑转换回归模型TV-PSTR分析债务水平对投资的影响|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21506 最近我们被客户要求撰写关于TV-PSTR的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，当采用两种状态时，单转换函数PSTR模型具有两个变量： 我们的经验方法的基础包括评估N个国家的资本流动性。相应的模型定义如下： 其中，Iit是第i ......
第1章 密码学基础模型与概念
1.1 密码学基本概论 1.1.1 Scytale密码棒 明文：需要被保密的有意义的信息。 密文：被加密过的没有明确意义的乱码。 加密：通过相关方法将明文变成密文的过程。 解密：通过相关方法将密文变成明文的过程。 密钥：解决加密或者解密过程的相关方法。 公开信道/秘密信道 1.1.2 保密通信模型 ......
深度学习入门--认识深度学习以及安装工具
感谢李沐老师的教学视频以及《动手学深度学习》，视频总时长47h https://zh-v2.d2l.ai/chapter_preface/index.html https://www.bilibili.com/video/BV1if4y147hS/?spm_id_from=333.999.0.0&v ......
子网划分——网络借位
题目： 某公司申请了一个C类的IP地址192.128.0.3，但是该公司拥有400台主机，公司想将这些主机平均分布在两层楼进行管理，但是要求400台主机属于同一个子网，请问如何进行子网划分？选用的子网掩码是多少？请给出每层楼全体主机所设置的IP地址范围，并写出整个网络的网关地址？ 解答： （一）根据 ......
104.二叉树的最大深度
目录题目法一、后序遍历法二、层序遍历 题目 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] ......
diffuser扩散模型\datawhale组队学习——v5.SD实战
本周学习文档：《扩散模型从原理到实践》学习手册 - 飞书云文档 (feishu.cn) 本周成果： 提示词： full body,(masterpiece),(best quality),Exquisite ......
vmware的三种网络连接方式
一、概述 vmware为我们提供了三种网络工作模式，它们分别是：Bridged（桥接模式）、NAT（网络地址转换模式）、Host-Only（仅主机模式）。 打开vmware虚拟机，我们可以在选项栏的“编辑”下的“虚拟网络编辑器”中看到VMnet0（桥接模式）、VMnet1（仅主机模式）、VMnet8 ......
12306的技术架构演进（网络整理）
12306的技术架构是一个非常复杂和庞大的系统，经历了多个版本的演进和优化。根据搜索结果，以下是12306的技术架构的主要特点和演进过程： 第一代架构：互联网售票系统设计了缓存服务、用户管理、车票查询、订单及电子客票处理等多个相对独立的业务分区，以及三级网络安全域。 第二代架构：在2012年春运期间 ......
网络安全之代码审计（小白速进）
代码审计 目录代码审计1. 初识代码审计1.1 代码审计是什么1.2 代码审计的意义1.3 代码审计的常用思路1.4 黑盒测试和白盒测试1.5 代码审计和渗透测试的关系1.6 代码审计的工作流程2. 代码审计环境搭建（以Java为例）2.1 JDK的下载和安装2.2 Eclipse的下载和安装2.3 ......
RoCE、IB 和 TCP 等网络的基本知识及差异对比
在分布式存储网络中，我们使用的协议有RoCE、infiniband（IB）和TCP/IP。其中 RoCE和IB属于RDMA(RemoteDirect Memory Access)技术。 RDMA 和 TCP/IP 面对高性能计算、大数据分析等IO高并发、低时延应用，现有TCP/IP软硬件架构不能 满 ......
两台电脑在相同网络下使用共享文件夹进行文件的传递
如题，如何使用共享文件夹，实现两台电脑的文件传递。 首先要保证两台电脑处于同一网络下（同一WIFI下） 例如电脑A上有个share_file文件夹，我们的目的是，将其变成两台电脑共享的文件夹。 电脑A和B都可以对其进行文件的增删改查。 电脑A的操作： 右键点击文件夹，选择属性，出现对话框后点击共享， ......
pytorch(13) GAN模型
https://zh.d2l.ai/chapter_computer-vision/neural-style.html import torch import torchvision from torch import nn from d2l import torch as d2l # 1阅读内容和 ......
ElasticSearch深度解析入门篇：高效搜索解决方案的介绍与实战案例讲解，带你避坑
ElasticSearch深度解析入门篇：高效搜索解决方案的介绍与实战案例讲解，带你避坑 1.Elasticsearch 产生背景 大规模数据如何检索 如：当系统数据量上了 10 亿、100 亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题： 1）用什么数据库好？(mysql、oracl ......
常见网络攻击技术
（1）SQL 注入：Web 应用未对用户提交的数据做过滤或者转义，导致后端数据库服务器执行了黑客提交的 sql 语句。黑客利用 sql 注入攻击可进行拖库、植入 webshell，进而入侵服务器。（2）XSS 跨站：Web 应用未对用户提交的数据做过滤或者转义，导致黑客提交的 javascript ......
[Leetcode] 0111. 二叉树的最小深度
111. 二叉树的最小深度 题目描述 给定一个二叉树，找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：2 示例 2： 输入：root = [2,nu ......
flutter 快速生成模型文件
安装依赖 flutter packages add build_runner flutter packages add json_serializable 定义文件 lib/models/user.dart import 'package:json_annotation/json_annotatio ......
神经网络基础篇：史上最详细_详解计算图（Computation Graph）
计算图 可以说，一个神经网络的计算，都是按照前向或反向传播过程组织的。首先计算出一个新的网络的输出（前向过程），紧接着进行一个反向传输操作。后者用来计算出对应的梯度或导数。计算图解释了为什么用这种方式组织这些计算过程。在这个博客中，将举一个例子说明计算图是什么。让举一个比逻辑回归更加简单的，或者说不 ......
3D模型如何添加金属贴图？
金属贴图能够增强模型的光照反射、镜面反射、高光效果、纹理细节和色彩变化等方面的效果。它是一种重要的贴图技术，被广泛应用于游戏开发、影视制作等领域，能够提高模型的视觉真实感和吸引力。 ......
如何为模型添加光照效果？
总的来说，关照贴图能够增强模型的环境遮蔽、纹理细节、模型深度感和光照效果等方面的效果。它是一种重要的贴图技术，被广泛应用于游戏开发、影视制作等领域，能够提高模型的视觉真实感和吸引力。 ......
刘老师《Pytorch深度学习实践》第三讲：梯度下降
1.分治法不能用 局部点干扰性大 2.梯度下降 3. 随机梯度下降 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent, SGD)：由于批量梯度下降法在更新每一个参数时，都需要所有的训练样本，所以训练过程会随着样本数量的加大而变得异常的缓慢。随机梯度下降法正是为了解决批量梯度下降 ......
倾斜摄影三维模型的根节点合并注意事项浅析
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，... ......
使用网络测试仪对nfs服务进行挂载读写测试
测试目的：Supernova网络测试仪是否支持对NFS服务进行测试 测试拓扑： NFS服务器准备： 开启NFS服务，并开放一个目录 Supernova测试仪创建测试用例操作： 测试结果验证： ......
C# Socket网络编程
入门级C# Socket编程实现 只要知道要通信的两台主机的IP地址和进程的端口号，然后可以用Socket让这两个进程进行通信。 在本机上运行服务端和客户端，ip为127.0.0.1，使用端口9050(0~1023的端口号通常用于一些比较知名的网络服务和应用，普通网络应用程序则应该使用1024以上的 ......
除了注意力机制，以下是一些可以集成到LSTM模型中的其他模块：
我明白了，你说的是将模块集成到LSTM中以预测土壤湿度。除了注意力机制，以下是一些可以集成到LSTM模型中的其他模块： 卷积神经网络 (CNN)：在LSTM之前添加卷积层，用于提取土壤湿度数据中的时空特征。 卷积-递归神经网络 (ConvLSTM)：ConvLSTM结合了卷积和循环结构，适用于处理时 ......
10月30日生产者消费者模型
目录生产者消费者模型补充 生产者消费者模型 生产者:生产数据的任务 消费者: 处理数据的任务 例子：假设有一个包子铺，做包子的人就是生产者，来吃包子的就是消费者，然后生产者会把生产好的包子放到对应的保温容器内(队列)，消费者从这个容器内拿走(队列)进行品尝 from multiprocessing ......
19.0 Boost 基于ASIO网络编程技术
Boost ASIO库是一个基于C++语言的开源网络编程库，该库提供了成熟、高效、跨平台的网络API接口，并同时支持同步与异步两种模式，ASIO库提供了多重I/O对象、异步定时器、可执行队列、信号操作和协程等支持，使得开发者可以轻松地编写可扩展的高性能网络应用程序，同时保持代码简洁、易于维护。在学习... ......
基于GRU门控循环网络的时间序列预测matlab仿真,对比LSTM网络
1.算法运行效果图预览 LSTM: GRU 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 门控循环单元（Gated Recurrent Unit，简称GRU）是一种用于序列建模和预测的递归神经网络（RNN）变体。GRU通过引入门控机制，克服了传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题， ......
基于Googlenet深度学习网络的矿物质种类识别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 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出，斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......
建立大模型的数据质量的保障机制
建立大模型的数据质量保障机制是确保模型性能和可靠性的关键一步。以下是建立此类机制的一般步骤： 1. **数据采集与收集**： - 确定数据来源：明确定义从哪里获取数据，例如数据库、外部API、传感器等。 - 数据采集策略：定义数据采集频率、数据范围、采集设备等。 - 数据收集：设计和实施数据收集过程 ......