卷积 神经网络 神经 网络
网络流模板--zhengjun
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; using ll=long long; const int N=1e5+10,M=2e5+10,Inf=1e9; namespace Flow{ const ll INF=1e18; const int V=N ......
QT-UDP网络编程
QT_UDP网络编程 用户数据报协议（UDP，User Datagram Protocol ); 轻量的,不可靠,无连接,面向数据报的传输协议 与TCP,特征: UDP通信在本质上不需要区分客户端和服务端,拥有socket的一方本身具有发送和接收数据报的能力. QUdpSocket继承于父类的QAb ......
linux 内核五大模块：网络通信
网络通信 网络通信是一种把不同计算机或网络设备连接到一起的技术，本质上是跨系统的进程间通信，必须要通过网络（硬件）才能进行。随着高并发、分布式、云计算、微服务等技术的普及，网络的性能也变得越来越重要。 一、网络模型 1.1 OSI模型 为了解决网络互联中异构设备的兼容性问题，并解耦复杂的网络包处理流 ......
Java-网络编程（TCP-UDP）
Java-网络编程（TCP-UDP） 网络基础 网络编程最主要的工作就是在发送端把信息通过规定好的协议进行组装包，在接收端按照规定好的协议把包进行解析，从而提取出对应的信息，达到通信的目的。中间最主要的就是数据包的组装，数据包的过滤，数据包的捕获，数据包的分析，当然最后再做一些处理，代码、开发工具、 ......
视频监控/监控汇聚系统EasyCVR网络监控设计思路
安防视频监控平台EasyCVR是一个具有强大拓展性、灵活的视频能力和轻便部署的平台。它支持多种主流标准协议，包括国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等，还可以支持厂家的私有协议和SDK接入，例如海康Ehome、海大宇等设备的SDK。该平台不仅拥有传统安防视频监控的功能，还具备接入AI智 ......
视频监控/监控汇聚系统EasyCVR网络视频监控系统详细解决方案
数字化技术在安防领域的广泛应用：无线网络通信技术和计算机技术的快速发展已经推动了数字化技术在安防领域的广泛应用，特别是在公安等重要执法部门。网络化的联网监控需求越来越大。 传统视频监控系统的局限性：传统视频监控系统只能进行现场监视，并且报警信息传输简单，不能远距离传输视频信号。这使得对于前端具体状况 ......
pytorch(8-1) 循环神经网络 序列模型
https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/sequence.html #%matplotlib inline import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l f ......
以视频融合平台EasyCVR为例探讨视频汇聚平台如何提升网络稳定性
EasyCVR是一款安防视频监控平台，可进行视频集中存储和云存储，并且拥有强大的可拓展性、灵活的视频能力和轻快的部署。该平台支持多种主流标准协议，包括国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等，并且支持厂家私有协议和SDK接入，例如海康Ehome、海大宇等设备的SDK。除了传统安防视频监控 ......
数字化校园建设，NTP数字电子时钟（网络时钟系统）方案
数字化校园建设，NTP数字电子时钟（网络时钟系统）方案 数字化校园建设，NTP数字电子时钟（网络时钟系统）方案 京准电子科技官微——ahjzsz 本系统提供一套支持最新的网络时间协议NTPv4的软件以及其配置方案，为网络中的设备提供NTP服务。 系统由三部分组成，分别为嵌入式一级网络时间服务器，二级 ......
安全工具合集：125个最佳网络安全工具-SecToolsOrg
SecToolsOrg是什么 SecToolsOrg是一个国外网友创建的安全工具网站，收集了125个最佳网络安全工具，网站为英文语言，网站提供评级、评论、搜索、排序和新工具建议表，该站点允许在任何平台上使用开源和商业工具，每款软件工具都有详细的介绍截图等等，感兴趣的同学可以到网站学习。 英文页面 1 ......
一份安全指南：如何在网络中保护隐私
2021 年 10 月 24 日 KallyDev 与社区共同撰写 中国人更加开放，或者说对于隐私问题没有那么敏感。如果说他们愿意用隐私来交换便捷性或者效率，很多情况下他们是愿意这么做的。 —— 李彦宏 百度 CEO Github原文链接：https://github.com/kallydev/pr ......
Kubernetes-Service 网络资源
目录Kubernetes-Service 网络资源nginx-php-mysql 分开部署示例k8s 的三种 IPnginx 示例（ClusterIP）DeploymentClusterIPmysql 示例（ClusterIP）DeploymentserviceSVC 的通信流程nginx 示例（N ......
Docker网络
目录Docker 网络docker 网络类型Briage修改网桥 IPHostContainer（K8s 使用的模式）None自定义网络模式 Docker 网络 docker 网络类型 Bridge 桥接 类似VMware NAT Host 容器与宿主机之间网卡共享 不支持端口映射，但性能好 Con ......
18 残差网络
import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Input, Add, Dense, Activation, ZeroPadding2D, BatchNormalization, Flatt ......
vue+Java 根据网络地址下载文件
如下图，当选择某个文件后，再点击下载 下载按钮 <img :src="require('@/images/approveperson/download.png')" @click="downloadFile(curFile)"> 其中curFile对象如下： { "name": "167824425 ......
深度学习算法原理实现——自写神经网络和训练模型
代码来自：https://weread.qq.com/web/reader/33f32c90813ab71c6g018fffkd3d322001ad3d9446802347 《python深度学习》 from tensorflow.keras.datasets import mnist from t ......
vmware centos配置网络
1. cd /etc/sysconfig/network-scripts/ 2.vi ifcfg-ens33 将ONBOOT设置为yes，将BOOTPROTO设置为static（静态），尔后在后边添加IP地址、网关、掩码和DNS1以及备用DNS2。 修改完之后按下Esc，再输入:wq!，以保存退出。 ......
GAN（生成对抗网络，Generative Adversarial Network）
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型架构，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个神经网络组成。这两个网络之间进行博弈式训练。 生成器（Generator）：生成器是一个神经网络模型，它接收一个随机噪声向量作为输入，并试图生成与训练数据相似的新数据样本。生成器的目 ......
P6346 [CCO2017] 专业网络 & CF1251E1 Voting(Easy Version)
analysis 这个题目我们可以考虑用贪心来做。 我们不难看出来，这个题目是要让我们推出这么个结论：花小钱，办大人。 整体贪心的思路就出来了，然后就是实现部分。 因为我们认识的人随便是谁都可以。所以我们如果要买肯定是买最便宜的。这个性质可以用小根堆来维护。同时我们还可以维护我们可能结交的人数 \( ......
12_网络编程
一、TCP编程 使用 Go 语言的 net 包实现 TCP服务端和 TCP客户端。 1.1 TCP服务端 package main import ( "bufio" "fmt" "net" ) //处理TCP连接 func Process(conn net.Conn) { defer conn. ......
大型网络拓扑
sys sysname sw1/sw2/sw3/sw4 undo in en vlan batch 10 20 30 40 int e0/0/1 port link-type access port default vlan 10/20/30/40, （sw4 int e0/0/2加入vlan40） ......
深度学习---目标检测网络YoloX
一、网络介绍 YoloX由旷视科技开源，以YoloV3(Darknet53作为backbone)作为基线，最大的区别在于 Decoupled Head，Data Aug，Anchor Free 和样本匹配（SimOTA）这几个方面，另外还提供了完善的代码，并很贴心的提供了部署脚本，真的很友好了。 P ......
网络性能分析
pktgen 使用： 是什么? 高性能的发包工具 Linux kernel的一个模块 不是什么? 不是用户态的工具软件(所以不能用敲命令行的方式来运行pktgen) 不是全能的发包工具, 只支持UDP报文 安装 一般来讲, 我们的系统上都有 pktgen 的模块, 只不过没有运行而已.下面介绍几个基 ......
7.同一网络下共享文件夹设置方法
一.文件夹-普通共享-无设置密码 1.右键-属性-共享 2.添加Everyone共享 3.在相同网络下的电脑输入此位置即可打开该文件夹 ......
网络工程设计与系统集成（第二章）
1. 什么是结构化综合布线？综合布线系统由哪几部分组成，主要标准是什么？ 结构化综合布线系统（Structured Cabling System,SCS）采用模块化设计和分层星形拓扑结构。 综合布线系统由工作区子系统、水平子系统、垂直子系统、设备间子系统、管理子系统、建筑群子系统这六部分组成。 广泛 ......
注意力机制的网络
可以用下面这张图大致理解注意力层和卷积层以及全连接层的主要区别。右边分别是全局注意力层和局部注意力层，最典型的自注意力可以认为是局部注意力的一种。注意力层中的连线颜色表明这些权重在不断变化，而在卷积层和全连接层中它们通过梯度下降缓慢变化。 在神经网络中，注意力机制的计算公式通常是这样的： 其中， 表 ......
Go 语言高级网络编程
Go 语言高级网络编程 原创 Slagga 技术的游戏 2023-10-07 14:37 发表于广东 收录于合集#Golang60个 深入探讨 Go 语言的网络编程 img 简介 Go（Golang）中的网络编程具有易用性、强大性和乐趣。本指南深入探讨了网络编程的复杂性，涵盖了协议、TCP/UDP ......
pytorch 计算网络模型的计算量FLOPs和参数量parameter参数数量
参数量方法一：pytorch自带方法，计算模型参数总量 参数量方法二： summary的使用：来自于torchinfo第三方库 参数量方法三： summary的使用：来自于torchsummary第三方库 计算量方法一：thop的使用，输出计算量FLOPs和参数量parameter我们通常要通过计算 ......
浅谈在Q-learning中加入nn网络
现在想实现一个基础的强化学习CartPole。我要使用c语言完成整个项目，方便后续部署到开发板(也许方便吧)。 现在已经完成： 模拟cart(车)和pole(杆)的运动部分，根据位置,速度,角度,角速度四个特征量来动态更新，使用静态结构体变量在程序中全局的共享和访问这些值。 可视化部分，选用2D游戏 ......