卷积 神经网络 神经 生物

反向传播的实现--回归 %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt input_data = np.arange(0,np.pi*2,0.1) correct_data = np.sin(input_da ......

神经网络 权重w 偏置b 激励函数 f = Σxw + b 上层网络→下层网络 m*n矩阵代表权重矩阵；偏置的数量和下层网络的神经元数量一致，为n； u = np.dot(x,w) + b 一般来说，输出层的神经元数量n个，则用n阶形式的独热编码格式数据来表示 几种激励函数： 1、阶跃函数 阶梯型函 ......

多个神经元的实现——回归问题： %matplotlib inline #IPython的魔法函数，可以在IPython编译器里直接使用，作用是内嵌画图，省略掉plt.show()这一步，直接显示图像 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ......

# Part 1：前置知识 一个**网络**$G=(V,E)$ 是一张有向图，图中每条有向边 $(x,y)\in E$ 都有一个给定的权值 $c(x,y)$，称为边的**容量**。图中还有两个指定的特殊节点 $S\in V$ 和 $T\in V\:(S\ne T)$，分别称为**源点**和**汇点* ......

大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。 叶酸作为一种必需B族维生素，是一种具有重要生物学功能（包括DNA甲基化调控）的甲基供体。正常的神经发育和生理对细胞叶酸水平很敏感，而叶酸缺乏或过量都可能导致神经系统疾病。最近已有研究表明叶酸与哺乳动物线粒体中tRNA m5C修饰和翻译有 ......

## 系列文章 * [Cilium 系列文章](https://ewhisper.cn/tags/Cilium/) ## 前言 今天我们进入 Cilium 安全相关主题, 介绍 CiliumNetworkPolicies 相比于 Kubernetes 网络策略最大的不同: 7 层网络策略能力. ## ......

1.选择合适的模型架构 总结：当开始一个新的工程时，试着复用已经有效果的模型 1）首先，选择一个已经被广泛使用和建立起来的模型架构来先让其正常工作。可以在以后再建立一个定制化的模型。 2）模型架构一般都具有多种超参数，这些超参数决定了模型的尺寸和其他一些细节（如，层数，层 宽，激活函数的类型），因此 ......

通过RS485通信适配器或者扩展版连接两台三菱FX PLC的信息自动交换，其中1台作为主站，另1台作为从站。在1:1通信方式下，用户不需要编写通信程序，只需要设置与通信相关的参数，两台PLC之间就可以自动传送数据，最多可以连接100点辅助继电器和10点数据寄存器的数据。 硬件接线 参数设置 在模块参 ......

## 前置知识 - 最近公共祖先（LCA) - $\text{Kruskal}$ 重构树 ## 简化题意 >[P9235 网络稳定性](https://www.luogu.com.cn/problem/P9235) > 给一个有边权的无向图，给你点 $u$ 到另一个点 $v$ 所有的路径上最大的边权 ......

网络安全笔记（千峰）(用户管理)1.用户管理服务器系统版本介绍 windows服务系统（不开源）:win2003 win2000 win2008 linux服务系统 : redhat(开源收费)，centos（开源免费）用户概述 SID = 系统id(电脑唯一标识)+uid(用户标识最后几位) wi ......

# 问题：以太网正常连接，但是无法连接微信，向日葵，浏览器。 + 飞书报错：  + 浏览器报错：协议不受支持，客户 ......

资料来源：https://www.myjwd.com/fenlishiwangluobianyaqi.html 器件选型：https://www.myjwd.com/searchproducts/?psid=152&sid=159 ......

Exploiting Group Information for Personalized Recommendation with Graph Neural Networks论文分析初步 # 论文分析 **推荐系统的关键问题是如何对用户偏好进行建模。**已有工作大多利用用户历史数据学习用户偏好，但面 ......

今日遇到个奇怪的问题，如题所述，真机测试中所有接口都报错，均返回网络错误，原因就是接口域名的证书到期了。 其实，如果在开发者工具不勾选“不校验域名证书”一项，开发工具调接口就会报错，这原因平时比较难想到，遇到并发现问题后，一般都是交给后端去处理。 ......

scp tcpdump 多网卡绑定 永久修改网络相关配置文件 网卡 [root@localhost ~]# vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 BOOTPROTO=static //网卡获取地址模式ONBOOT=yes //开机是否自启动​​ ......

## 参考资料 [用最通俗的语言让你学会网络流](https://www.luogu.com.cn/blog/ONE-PIECE/wang-lao-liu-di-zong-jie) [OI-Wiki 网络流](https://oi-wiki.org/graph/flow/) [算法学习笔记(28): ......

先贴个自己的Dinic板子。 ```cpp //最大流 const int inf = 0x3f3f3f3f3f3f3f3f; struct Edge{ int from, to, cap; bool ori; Edge(int u, int v, int c, bool o){ from = u, ......

[TOC] ## SSH服务 ### 1. ssh基础 SSH（Secure Shell）协议 - 是一种安全通道协议 - 对通信数据进行了加密处理，用于远程管理 作用：主要用来实现字符界面的远程登录、远程复制等功能。SSH 协议对通信双方的数据传输进行了加密处理，其中包括用户登录时输入的用户口令， ......

有可能是VMware的网络服务未启动（比如注销账户再进入桌面时不会同时打开VMware的网络服务），可以去顶栏右上角点一下看看是不是这么回事。 一般来说重启电脑就可以了，不行的话你就得研究怎么手动启动这个服务了。 ......

[TOC] > 使用onnx工具能可视化的展示神经网络的结构，便于理解和学习。 ### 1.pip install onnx ### 2.根据以下脚本把.pt文件转换成.onnx文件 ``` python """Exports a YOLOv5 *.pt model to ONNX and Torc ......

# 4 Linux网络编程 ## 4.1 网络结构模式 - C/S结构：服务器/客户机，即 Client - Server（C/S）结构。 - B/S结构：浏览器/服务器，即Browser/Server（B/S）结构 ## 4.2 MAC地址、IP地址和端口 ### 4.2.1 MAC地址 - MA ......

1 重启网络1.1 启动网络服务并输入密码sudo systemctl start NetworkManager1.2 重启网络服务sudo systemctl restart NetworkManager2 可能是Ubuntu的NetworkManager有问题（80%的问题都是他）2.1 进入r ......

代码摘自：https://github.com/sovit-123/Semantic-Segmentation-using-Fully-Convlutional-Networks 预备知识： 下载预训练权重，抽取出网络层实例：运行如下代码，自动下载到 C:\Users\**\.cache\torch ......

# 深度 Q 网络（deep Q network，DQN）原理&实现 ## 1 Q-Learning 算法 ### 1.1 算法过程 Q-learning是一种用于解决强化学习问题的无模型算法。强化学习是一种让智能体学习如何在环境中采取行动以最大化某种累积奖励的机器学习方法。 在Q-learning ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l def nin_block(in_channels,out_channels,kernel_size,strides,padding): return nn.Sequenti ......

import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l class Inception(nn.Module): # c1-c4是每条路径的输出通道数 def ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l net = nn.Sequential( # (224-11+1+2)/4=54 nn.Conv2d(1,96,kernel_size=11,stride=4,padding ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l def vgg_block(num_convs,in_channels,out_channels): layers = [] for _ in range(num_convs ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class Reshape(torch.nn.Module): def forward(self,x): # 批量大小默认，输出通道为1 return x.view(-1,1 ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l def corr2d(x,k): """计算二维互相关运算""" # 获取卷积核的高和宽 h,w=k.shape # 输出的高和宽 y=torch.zeros((x.shap ......