卷积 神经网络 算法 信号
第四章 网络层
第四章 网络层 1. 概述 网络层提供的服务是最大努力交付，也就是不可靠交付，存在 丢失 乱序 重复的问题 网络层向运输层提供的两种服务： 虚电路服务(面向连接的) 数据包服务（面向无连接的) 2. 网络层协议 网际协议IP 地址解析协议 ARP (Address Resolution Protoc ......
雪花算法(SnowFlake)
简介 现在的服务基本是分布式、微服务形式的，而且大数据量也导致分库分表的产生，对于水平分表就需要保证表中 id 的全局唯一性。 对于 MySQL 而言，一个表中的主键 id 一般使用自增的方式，但是如果进行水平分表之后，多个表中会生成重复的 id 值。那么如何保证水平分表后的多张表中的 id 是全局 ......
聊聊池化层和步长为2的卷积层
摘要：对于池化层和步长为2的卷积层来说，个人的理解是这样的，池化层是一种先验的下采样方式，即人为的确定好下采样的规则；而对于步长为2的卷积层来说，其参数是通过学习得到的，采样的规则是不确定的。 本文分享自华为云社区《对于池化层和步长为2的卷积层的一些思考》，作者： 李长安。 引言 对于池化层和步长为 ......
「ACM 算法实践」[解题报告]麦田
分析 首先，前缀和的思路是很显然的。然后我们很容易想到暴力枚举矩形的左上角和右下角，然而 $\mathcal{O}(n^4)$ 的算法过不去，哪怕把最后一维用二分，倒数第二维加一点剪枝也还是会 T 两个点。 这时候应该考虑将多行/列压缩为一行/列，然后再使用双指针枚举列/行。详细来说就是将 $i$ ......
「ACM 算法实践」[解题报告]组队
分析 因为时间不多了，我一开始只考虑了 $a_i$ 互不相等的情况，没想到居然拿到了 60 昏（ 正确解法是贪心 + 优先队列。~~而不是从「使得人数最少的队伍人数最多」中得到的二分~~ 首先肯定要将 a 数组排序，要使人数最少的队伍人数最多，我们优先将当前的数 $a[i]$ 放到以 $a[i]-1 ......
「ACM 算法实践」[解题报告]时间管理大师
分析 一开始想着应该要分情况讨论，如果每台电脑的耗电量都小于 $e$ ，那么可以知道小 Q 是可以一直学习下去的，如果存在电脑的耗电量大于等于 $e$ ，贪心的想法是将每台电脑能用的时间从小到大排序，然后丢进优先队列里，再考虑给谁充电，这样一来情况就非常复杂了。 正确的做法是二分答案 $t$ ，计算 ......
高精度算法-高精度加法
为什么要用高精度 因为有的题目的数据很大，超出long long的范围，所以我们需要用高精度来计算： 首先是高精度加法： 高精度加法就是仿照我们竖式加法进行操作，逐位相加，注意进位！！！ 题目传送门 Tiling Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Tot ......
K8S实战集训第一课 Ansible自动化部署k8s、弹性伸缩、Helm包管理、k8s网络模型介绍
K8S实战集训第一课 Ansible自动化部署k8s、弹性伸缩、Helm包管理、k8s网络模型介绍 Ansible自动化部署K8S集群 一、Ansible自动化部署K8S集群 1.1 Ansible介绍 Ansible是一种IT自动化工具。它可以配置系统，部署软件以及协调更高级的IT任务，例如持续部 ......
蚁群算法及 TSP 问题上的应用
群智能（Swarm intelligence） 自然界动物群，称之为群。 群的特征： 相互作用的相邻个体的集合 个体的行为简单，既有竞争又有协作 智能化的集体行为（1+1>2）： 个体间不仅能够交互信息，还能够处理信息，根据信息改变自身行为 没有一个集中控制中心，分布式、自组织 作为群体协同工作时， ......
代码随想录算法训练营Day50 动态规划
#代码随想录算法训练营 代码随想录算法训练营Day50 动态规划| 123.买卖股票的最佳时机III 188.买卖股票的最佳时机IV 123.买卖股票的最佳时机III 题目链接:123.买卖股票的最佳时机III 给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格。 设计一个算法来计算 ......
使用axios+vue在离开页面时中断网络请求
最近做到一个需求需要在离开页面时中断未完成的网络请求 第一步： 引入axios和CancelToken实例子 import axios from 'axios' const CancelToken = axios.CancelToken 第二步：在封装好的接口方法中加入cancelToken配置属性 ......
前缀和算法
前缀和算法 什么是前缀和？ 前缀和是指某序列的前n项和，可以把它理解为数学上的数列的前n项和，而拆分可以看成前缀和的逆运算。合理的使用前缀和与拆分，可以将某些复杂的问题简单化。 具体做法： 首先做一个预处理，定义一个sum[]数组，sum[i]代表a数组中前i个数的和。 求前缀和运算： for(in ......
计算机网络 | 自顶向下
1 应用层 1.1 体系结构 1.1.1 客户-服务端体系结构 客户端和服务端通过网络连接进行通信，客户端向服务端发送请求，服务端对请求进行处理，并返回响应；请求和响应数据流向一般都是单向的，服务端在处理请求时，可以访问本地的数据和资源，能够提供更加复杂的服务和功能。 1.1.2 P2P 体系结构 ......
基于遗传算法优化的BP神经网络图像分割matlab仿真
1.算法描述 遗传算法（Genetic Algorithm－GA）是一种基于自然选择和基因遗传学原理的优化搜索方法。它将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入待优化参数形成的编码串群体中，按照一定的适配值函数及一系列遗传操作对各个体进行筛选，从而使适配值高的个体被保留下来，组成新的群体，新群体中各 ......
python控制网络继电器
import socket def open_door(rely_host="", rely_port=12345, channel_id=0, timeout=5): try: client = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) c ......
通过MATLAB实现基于PSO优化的NARMAX模型参数辨识算法
1.算法描述 粒子群优化算法（PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解， 通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。 最终算法伪代码如下: 初始化: 每个粒子获得一个随机解和一个随机的SS (命名为速度) For 在位置 X_{id} 的所有粒子, 计算新的位置 X_ ......
tcp网络编程4—并发的io多路复用实现（fcntl非阻塞）
fcnt_vector_fd.h #ifndef _FCNTL_VECTOR_FD_H #define _FCNTL_VECTOR_FD_H typedef struct{ int *fd; int conter; int max_conter; }VectorFd; extern VectorFd ......
语音信号的时域、频域理解以及时域图、频谱图和语谱图理解
参考博客https://blog.csdn.net/Robin_Pi/article/details/109204672 ......
进阶网络流技巧
零、基本概念 **图的匹配：**选出图上的一些边，使得两个边之间没有公共端点。 **图的独立集：**选出图上的一些点，使得两个点之间没有连边。 **图的点覆盖：**选出图上的一些点，使得每条边都至少有一个端点被选择。 **图的边覆盖：**选出图上的一些边，使得每个点都至少有一条连边被选择。 **闭合 ......
网络测试工具之tcping（可以测试能不能ping通端口）
用原生的ping命令，是不能ping测试端口能不能ping通的 1、tcping的介绍 Ping命令可以检查网络的连通性，帮助分析和判定网络故障，是Windows、Unix和Linux系统下的一个命令。有 些网络禁ping，想知道网络和端口的连通性，tcping就是一个不错的选择。而tcping是使 ......
河北稳控科技工程监测多通道振弦模拟信号采集仪VTN存储数据导出
河北稳控科技支持OEM代工定制，工程监测多通道振弦模拟信号采集仪VTN存储数据导出 当设备工作于自动启动模式时， 定时采集到的数据保存于设备内部文本文件内，可使用专用工具 DSTool进行文件下载。 在 VTN 每次开机时，会检测是否有外接 U 盘，当检测到 U 盘时，会将设备内部数据下载到 U 盘 ......
一统天下 flutter - 网络: http 库以及 json 和对象间的转换
一统天下 flutter https://github.com/webabcd/flutter_demo 作者 webabcd 一统天下 flutter - 网络: http 库以及 json 和对象间的转换 示例如下: lib\network\http.dart /* * http 库以及 jso ......
1.1 什么是神经网络
在图中实现输入一个不小与零的房屋大小x经过一个简单神经元得到最终房屋的价格y，且图中蓝色拟合线也是Relu函数的图像 下图中三个圆圈在一个神经网络中也被叫做隐藏单元，可以看到每一个隐藏单元都受是个输入的影响 神经网络只有你喂给他足够多的数据，关于x和y的数据，给到足够的x、y训练样本，神经网络非常善 ......
R语言中贝叶斯网络（BN）、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22956 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型，我们可以很容易地检查变量的条件依赖性和它们在图中的方向 ......
vue核心原理（Diff算法、虚拟dom）
核心原理&源码 Diff 算法 这里参考大佬文章：https://mp.weixin.qq.com/s/oAlVmZ4Hbt2VhOwFEkNEhw diff 算法的进化 关于 diff 算法的最经典的就是 Matt Esch 的 virtual-dom，以及 snabbdom（被整合进 vue 2 ......
C# 多线程访问之 SemaphoreSlim（信号量）【进阶篇】
C# 多线程访问之 SemaphoreSlim（信号量）【进阶篇】 阅读目录 一、简介 二、用法示例 三、属性 or 函数 or 方法释义 属性-AvailableWaitHandle 属性-CurrentCount 构造方法-SemaphoreSlim(Int32) 构造方法-SemaphoreS ......
中小型企业网络搭建实践
都是一些基础的东西，该标的图中差不多都标注出来了。详细的各个机器的配置放在附页中了。正文简单说下图中没有展现的。 技术组成 路由(静态,策略) ENSP策略路由对于设备本身发出的包是不生效的。刚开始在FW-BJ做了[s:192.168.100.0/24 d:10.0.0.0/24 --> 192.1 ......