卷积 神经网络 深度 模型
网络基础-OSI七层vsTCP/UDP四层 五层 数据封装
1.0 网络基础 1.1 网络是什么？ 网络是信息传输、接收、共享的虚拟平台，通过它把各个点、面、体的信息联系到一起，从而实现这些资源的共享 网络分类：局域网 ，城域网，广域网 1.2 数据通信方式 单播：一对一 组播：一对多 广播：一对所有 2.0 OIS七层模型vsTCP/IP四层五层模型 2. ......
2023/10/11 网络的学习
学习笔记1 网络基础 1.1 什么是网络 网络：计算机网络，电脑和电脑之间通过线缆或其他介质连接起来，并实现相互之间的通信。 通信：人与人，人与物，物与物之间通过某种媒介和行为进行沟通。 1.2 网络的分类 局域网：作用于相对较小区域。例如企业内部网络，校园内部网络等。 城域网：作用于城市区域之间。 ......
10.11树的最大深度和判断对称树
public class trees<T> { private T data; public trees<T> left; public trees<T> right; public trees(T data) { this.data = data; this.left = null; this.r ......
动手学深度学习——深度学习计算
from pixiv 层和块 为了实现这些复杂的网络，我们引入了神经网络块的概念。 块（block）可以描述单个层、由多个层组成的组件或整个模型本身。 从编程的角度来看，块由类（class）表示。 它的任何子类都必须定义一个将其输入转换为输出的前向传播函数， 并且必须存储任何必需的参数。 于是我们有 ......
网络编程
1、程序中每个程序都有端⼝号 80端⼝,⽹络端⼝ mysql 默认3306 oracle 默认1521 Tomcat 默认8080 2、模拟往服务器上传⽂件,读取客户端要上传的⽂件,保存到服务器上的硬盘,服务器给客户端发个消息,"上传成功"。 明确 数据源: 客户端上传的⽂件 客户端的硬盘上的⽂件 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 8.5 循环神经网络的从零开始实现
%matplotlib inline import math import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l batch_size, num_ste ......
《算法学习专栏》—— DP问题之背包模型
2023年10月11日 更新于2023年10月11日 一、前言 本栏，为背包模型，题目主要来源日常，目前主要来源于Acwing的提高课。希望以后做到背包的题目，也能加进来，不断完善。使用的分析方法均为闫式DP分析法。字臭。。。希望能用手写板慢慢写的好看。 二、背包模型 2.1 目前的模型 01背包模 ......
网络基础
背景 计算机网络的诞生背景可以追溯到20世纪60年代和70年代的美国。当时，计算机的发展迅速，但是由于计算机之间缺乏互联，使得它们之间的通信和数据共享变得非常困难。在这种情况下，计算机科学家开始研究如何将计算机连接起来，以便它们可以相互通信和共享资源。这导致了计算机网络的发展。 建立计算机网络的目的 ......
花朵识别系统Python+TensorFlow+Django+网页界面+算法模型
一、介绍 花朵识别系统，使用Python作为主要编程语言进行开发，使用TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，并基于多种花朵数据集进行模型训练，最后得到一个精度较高的h5模型文件。并基于Django框架搭建网页端可视化操作界面。实现用户上传一张花朵图片，识别其名称。 二、效果图片展示 三、演示 ......
摘要模型是什么-Bart
摘要模型分为两种 提取式摘要模型： 提取式摘要模型不生成新的文本，而是从原始文本中选择或提取现有句子、段落或短语，以创建摘要。 这些模型通过评估文本中的句子的相关性、重要性或其他特征来选择最相关的部分，以构建摘要。 提取式摘要通常更易实现，因为它不涉及文本生成，而是依赖于选择和筛选原始文本的一部分。 ......
门票赠送：2023百度世界大会-大模型驱动产业发展论坛
大模型作为核心的高级生产力正引领着崭新的经济和社会格局，推动着人工智能成为产业发展的新引擎。百度智能云致力于与客户、合作伙伴紧密协作，将大模型深度融入各领域，把握重构机遇，激发开发者和创企的创新能力，推动应用创新，实现智能化跃迁！在此行行AI诚邀您参加：[Baidu World 2023·大模型驱动... ......
我汤姆回来了（树和图的深度优先遍历（树的重心））（10/11）
#include<iostream> #include<cstring> using namespace std; const int N = 100010; const int M = N * 2;//可能多次节点重复，所以开大 int n; int e[M], ne[M], h[N], idx ......
三维模型规范：山海鲸可视化模型百科
模型是数字孪生的核心组成部分，为数字孪生提供了在数字环境中理解、模拟和管理实际世界的能力。在山海鲸数字孪生软件中，支持导入第三方工具模型，并在软件中进行一定的编辑。本文为大家解答山海鲸可视化软件中关于三维模型的一些基本问题。 ......
垃圾识别系统python+TensorFlow+网页界面+算法模型
1. 简介 本项目使用Python编程语言进行开始，并基于TensorFlow搭建算法网络模型，对五种常见的垃圾种类进行训练最后达到一个识别精度较高的模型。然后使用Django作为WEB后端框架，开发一个网页端的可视化操作平台，实现用户上传一张垃圾图片识别其名称。 2. 效果图片 3. 演示视频 a ......
使用 KubeSkoop exporter 监测和定位容器网络抖动问题
本次分享是对 KubeSkoop 项目的网络监测能力的重点介绍，主要介绍了 KubeSkoop exporter 所拥有的指标，以及日常使用和排查问题的一般方法，能够帮助您更好的使用本项目，对网络进行观测和问题排查。 ......
【极简】什么是空洞卷积？
定义 卷积核一定，空洞卷积Dilated Convolution对卷积核的感受野进行“强行扩大”，直接从更大的感受野采样一定数量的像素。 空洞卷积有“膨胀率”参数，扩张率中文也叫空洞数(Hole Size)，b是膨胀率2，c是膨胀率3. 作用 扩大感受野、提高效率等 论文 ......
安装windows11时卡在网络连接界面无法继续进行系统配置的处理方法
1、问题描述：windows11安装后第一次开机,系统在联网界面出现如下图情况，无法继续下一步。 2.解决方法 1、断电重启电脑2、按 shift + F10 弹出管理员命令行窗口3、输入 oobe\bypassnro 回车，电脑重启4、在到联网界面时，点击“我没有Internet连接选项”就可以继 ......
深度学习中的样本不平衡问题
1. 什么是样本不平衡问题？所谓的类别不平衡问题指的是数据集中各个类别的样本数量极不均衡。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，通常情况下把样本类别比例超过4:1（也有说3:1）的数据就可以称为不平衡数据。样本不平衡实际上是一种非常常见的现象。比如：在欺诈交易检测，欺诈交易的订单 ......
统一图像和文字生成的MiniGPT-5来了：Token变Voken，模型不仅能续写，还会自动配图了
前言 OpenAI 的 GPT-5 大模型似乎还遥遥无期，但已经有研究者率先推出了创新视觉与语言交叉生成的模型 MiniGPT-5。这对于生成具有连贯文本描述的图像具有重要意义。 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 ......
CLIP模型
CLIP模型（Contrastive Language-Image Pre-training） Title: Learning transferable visual models from natural language supervision 发表单位：OpenAI, San Francisc ......
什么是PMP里的项目网络图（进度网络图或依赖性网络图）？
PMP（项目管理专业）是由项目管理协会（PMI）颁发的专业资质。在项目管理的知识体系中，项目网络图（也称为进度网络图或依赖性网络图）是一个关键的工具。它用于表示项目活动之间的依赖关系，帮助项目经理确定项目的关键路径，从而准确估算项目的总持续时间并有效地监控项目进度。 项目网络图主要包括以下要素： 活 ......
开启中文智能之旅：探秘超乎想象的 Llama2-Chinese 大模型世界
“开启中文智能之旅：探秘超乎想象的 Llama2-Chinese 大模型世界” 1.国内Llama2最新下载地址 本仓库中的代码示例主要是基于Hugging Face版本参数进行调用，我们提供了脚本将Meta官网发布的模型参数转换为Hugging Face支持的格式，可以直接通过transforme ......
三维模型3DTile格式轻量化压缩集群处理方法分析
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，... ......
盒子模型
内边距（padding) 1.一个值 上下左右一样 2.两个值 上下，左右 3.三个值 上，左右，下 4.四个值 上右下左 内边距特性：1.背景颜色可以蔓延到内边距 2.可以设置单一方向（padding-top/left/right/bottom) 边框（border) 特性：1.背景色会蔓延到边框 ......
Python随机波动率(SV)模型对标普500指数时间序列波动性预测|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22546 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于随机波动率(SV)模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 资产价格具有随时间变化的波动性（逐日收益率的方差）。在某些时期，收益率是高度变化的，而在其他时期则非常平稳。随机波动率模型 ......
R语言门限误差修正模型(TVECM)参数估计沪深300指数和股指期货指数可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32511 原文出处：拓端数据部落公众号 时间序列模型的理论已经非常丰富,模型的应用也相当广泛。但现实生活中,越来越多的时间序列模型呈现出了非线性的特点,因此,研究非线性时间序列模型的理论及对其参数进行估计有着极其重要的意义。门限模型作为非线性时间序 ......
R语言非线性动态回归模型ARIMAX、随机、确定性趋势时间序列预测个人消费和收入、用电量、国际游客数量
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33838 原文出处：拓端数据部落公众号 传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息，但不允许客户包含其他可能相关的信息。例如，假期的影响、竞争对手的活动、法律变化、整体经济或其他外部变量可能解释了某些历史变动，并且可能导致更准确的预测。另一方面 ......