卷积 神经网络cnn神经
[远程连接]无法连接到远程主机，请检查主机网络与端口是否正确
# 问题描述 已知主机网络和端口号没有错误，账户和密码也正确  # 问题解决 网卡掉了IP丢失了，用dhclient ......
虚拟机 NAT网络拓扑
## 摘要 目的：介绍 虚拟机linux 的NAT网络结构 ## 虚拟机网络结构  分析： 1. 实际上，主机是开 ......
查看虚拟机网络ip信息：vmnet8的ip
## 摘要 目的：查看虚拟机 虚拟网络的 ip，网关等（也可以设置） ## 查看/设置主机虚拟网络 ### 1. VMWare查看 1. 首先点击虚拟网络编辑器  如果不支持就回退驱动版本 2. ......
算法学习笔记(24): 狄利克雷卷积和莫比乌斯反演
# 狄利克雷卷积和莫比乌斯反演 > 看了《组合数学》，再听了学长讲的……感觉三官被颠覆…… [TOC] ## 狄利克雷卷积 如此定义： $$ (f*g)(n) = \sum_{xy = n} f(x)g(y) $$ 或者可以写为 $$ (f * g)(n) = \sum_{d | n} f(d) g ......
VMware fusion的网络配置(MacOS)
subnet 255.255.255.0 netmask 255.255.255.0 { range 255.255.255.128 255.255.255.254; option broadcast-address 255.255.255.255; option domain-name-serve ......
743. 网络延迟时间
743. 网络延迟时间 有 n 个网络节点，标记为 1 到 n。 给你一个列表 times，表示信号经过 有向 边的传递时间。 times[i] = (ui, vi, wi)，其中 ui 是源节点，vi 是目标节点， wi 是一个信号从源节点传递到目标节点的时间。 现在，从某个节点 K 发出一个信号 ......
6.2 图像卷积
我们定义一个函数，实现图像的卷积操作。 这里X[i:i+h,j:j+w]的用法是把X这个大矩阵中，行数从i到i+h-1，列数从j到j+w-1的一小块给拿出来了，例子如下： A = torch.tensor([ [1,1,1,1], [2,2,2,2], [3,3,3,3], [4,4,4,4] ]) ......
网络编程面试
TCP和UDP的区别 TCP是面向连接的，传输前需要建立连接。UDP传输前不需要建立连接 TCP仅支持一对一，UDP支持点对点，一对多，多对一 TCP是面向字节流，UDP面向数据报 TCP是可靠的，UDP是不可靠的 TCP首部开销大于UDP，TCP首部开销最少20字节，UDP只需要8字节 TCP有三 ......
基于异构图神经网络的电影预测
[TOC] > 本文根据传入的用户对电影的评分以及电影的类型数据，首先电影和用户作为图的点，根据电影的类型作为电影的特征，用户则通过embedding映射成向量作为特征，用户对电影的评分作为边，再通过torch_geometric把单向边转换为双向边，也就是异构图（点的类型多种，边的类型多种）。最后 ......
狄利克雷卷积
## Part1.定义： 狄利克雷(Dirichlet)卷积是定义在数论函数上的一种二维运算，常常记为： $h\left ( x \right )=\sum_{ab=x}^{}f\left ( a \right ) * g\left ( b \right ) =\sum_{d|x}^{}f\left ......
6.1 从全连接层到卷积层
我们之前在用fashion_mnist数据集进行分类的时候，都是将图片展成了一个一维的张量(向量)作为输入，但是这样丢失了图片的空间信息。我们改变一下：将图片本身作为二维张量(矩阵)输入进去，并且把隐藏层表示也变成二维的，这样，权重就从二维变成了四维：隐藏层节点的 (h' * w') 个值，每一个值 ......
k8s中如何固定一个pod的IP地址？该集群网络插件是calico
1、首先查看calico的CIDR地址范围 [root@nccztsjb-node-17 ~]# calicoctl get ippool NAME CIDR SELECTOR default-pool 172.23.0.0/16 all() 2、然后呢，在这个地址范围内，给pod选择一个固定的IP ......
网络安全之SQL注入基于DVWA平台
弱口令 SQL注入 万能密码 admin'-- ' admin'# 万能用户名 xxx' or 1=1 limit 1 -- - 脱库 一库：information_schema 三表： schemata 表：存放所有数据库信息 tables 表：存放所有表信息 columns 表：存放所有字段信息 ......
探索Java通信面试的奥秘：揭秘IO模型、选择器和网络协议，了解面试中的必备知识点！
通过深入探索Java通信面试的奥秘，我们将揭秘Java中的三种I/O模型（BIO、NIO和AIO）、选择器（select、poll和epoll）以及网络协议（如HTTP和HTTPS），帮助您了解在面试中必备的知识点。这些知识点对于网络编程和系统安全方面的求职者来说至关重要，掌握它们将为您的职业发展打... ......
DeepSpeed-MoE:训练更大及更复杂的混合专家网络
这是微软发布在2022 ICML的论文，MoE可以降低训练成本，但是快速的MoE模型推理仍然是一个未解决的问题。所以论文提出了一个端到端的MoE训练和推理解决方案DeepSpeed-MoE：它包括新颖的MoE架构设计和模型压缩技术，可将MoE模型大小减少3.7倍；通过高度优化的推理系统，减少了7.3 ......
网络基础知识
36 张图，一次性补全网络基础知识！ 民工哥技术之路 专注系统、Java后端、架构设计、微服务、集群、中间件等开源技术分享（后台回复 1024 免费赠送资源），关注我！一同成长！ 380篇原创内容 公众号 OSI和TCP/IP是很基础但又非常重要的知识，很多知识点都是以它们为基础去串联的，作为底层， ......
【深度学习入门向】使用简单的卷积神经网络对 CIFAR10 数据集进行分类
## Shallow CNN 从最简单的卷积神经网络（CNN）开始。卷积神经网络是神经网络的一种（子集），其结构主要包括以卷积层、池化层为主的特征提取部分和全连接层为主的分类部分。 - 卷积层使用卷积核对输入进行卷积操作。卷积操作的目的是对图像进行扫描以找到最接近卷积核所代表的特征。其输出称为特征图 ......
Go语言网络编程示例
### 1. 简单示例 - 以下是一个使用 Go 语言标准库 net 实现的简单的客户端和服务器端示例。 - 服务器端监听本地的 8080 端口，并在接收到客户端连接后，向客户端发送一条欢迎消息。 - 客户端通过 ```Dial``` 方法连接服务器，并接收服务器发送的欢迎消息。 服务器端代码： ` ......
网络瘤24题解+总结
[toc] # 网络流24题 顺序主观决定 ## [太空飞行计划](https://www.luogu.com.cn/problem/P2762) 教训：(开始想费用流，搞半天出不来) **网络流解决最大/小费用问题，要么最小割最大流，要么最小费用流** **最小费用流的前提是最大流**，所以在** ......
极客时间网络安全训练营大纲
模块一：基础前置知识掌握 网络基础 TCP/ IP网络基础：OSI 七层模型（物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层） 网络设备概念、MAC、网桥、交换机工作原理讲解 VLAN 及其工作机制 网络层：IP 网络、子网、超网及报文路由 Linux 基础 冯诺依曼体系：输入单元、输出 ......
基于图神经网络的电商购买预测
[TOC] > 本文把每一件商品看做一个点，session_id表示用户，每个用户的浏览购买物品形成一张图。把每个点都embedding成128维的向量,构建网络结构（其中利用TopKPooling对图做下采样），一个图做一个分类结果，判断买没买（0/1）。 ### 1.查看数据 #### (1)数 ......
武汉地震监测中心遭受网络攻击，关键信息基础设施安全再次受到威胁！
7月26日，武汉市应急管理局发布声明称，该局所属武汉市地震监测中心遭受境外组织的网络攻击，该中心发现部分地震速报数据前端台站采集点网络设备被植入后门程序。该行为对国家安全构成严重威胁。目前，武汉市公安局江汉分局已经根据中华人民共和国《刑法》 第285条之规定，对此案立案侦查，并对提取到的后门样本进一 ......
实操--网络配置
子网地址，网关 网络配置原理图 ipconfig查看Windows网络ip ifconfig查看Linux网络ip Linux网络环境配置 红色代码部分粘贴到最后，将BOOTPROTO从dhcp改为static； 保存好了之后，虚拟器 编辑--虚拟网络编辑器--改成设置的ip地址； 然后重启网络服务 ......
linux netfilter 引发网络不稳定
记录前因： K8S部署的集群，最近遇到域名解析失败情况，查看coredns日志，没有明显问题。 解析报错： connection timed out ; no servers could be reached 重启集群服务，解析没有问题， 基本确认跟某个业务服务有关联 解决过程： 查看跟踪连接数：s ......
基于LSTM深度学习网络的人员行走速度识别matlab仿真,以第一视角视频为样本进行跑或者走识别
1.算法理论概述 人员行走速度是衡量人体运动能力和身体健康的重要指标之一。目前，常见的人员行走速度识别方法主要基于传感器或摄像头获取的数据，如加速度计数据、GPS数据和视频数据等等。其中，基于视频数据的方法因为其易于获取和处理而备受关注。但是，传统的基于特征提取的方法往往需要手工选择特征并进行复杂的 ......
asyncio之网络请求Aiohttp笔记（转）
翻译：https://zhuanlan.zhihu.com/p/425059903 作者：挂枝儿 来源：知乎 本文源自： 4 Building a concurrent web crawler · Python Concurrency with asyncio MEAP V10livebook.m ......
网络并发每日习题
# 网络并发每日习题 # 1.软件开发架构类别 # 2.osi七层及各自功能 # 3.谈谈你对tcp三次握手和四次挥手的理解 # 4.描述粘包现象 # 5.写出解决粘包现象的思路 # 6.struct模块如何使用 # 7.如何开启进程、进程类中的参数及方法有哪些? # 8.如何开启多进程，如何让所有 ......
网络并发每日习题解释版
# 网络并发每日习题解释版 # 1.软件开发架构类别 ## 软件开发架构类别： - 软件开发架构是指在软件设计和开发过程中，用于组织和管理软件系统的基本结构。 ## 常见的软件开发架构类别包括： ### 分层架构（Layered Architecture）： - 将软件系统划分为多个相互独立的层，每 ......