压力android设备 网络
网络入门初学第二期
不知不觉就把IA的基础学了个大概，经过上一期的学习，感觉对于网络设备的工作原理还是需要一个简单的总结 下面我们会根据设备内部的工作机制进线学习 首先我们上一期也谈到了交换机的工作原理：接受到数据帧，查看目标MAC，对应的端口转发就ok了 不过上期讲的比较模糊，这期我们就从PC如何把数据帧交给交换机， ......
Charles对Android手机Https请求的抓包
Charles对Android手机Https请求的抓包 • 前情提要： 本文只是对android手机进行抓包的描述，由于android手机系统原因，android7.0系统及以上需要在app中配置证书信任才能进行https抓包，android7.0(不含)以下系统，只需要配置好证书即可进行https ......
网络流部分结论性质及证明
最近做到了很多网络流的题，一眼都挺不一眼的，凭自己也只有几道可以想到性质，但知道网络流相关知识之后就都是简单题了。 以下所有的证明都偏口胡，但有一定程度上的严谨性。 设情景下的最大流流量为 \(|F|\)。 称某个最大流方案中这条边流量所构成的流网络为使用流网络。 称流网络中每条边的容量减去某个最大 ......
神经网络优化篇：为什么正则化有利于预防过拟合呢？（Why regularization reduces overfitting?）
为什么正则化有利于预防过拟合呢？ 通过两个例子来直观体会一下。 左图是高偏差，右图是高方差，中间是Just Right。 现在来看下这个庞大的深度拟合神经网络。知道这张图不够大，深度也不够，但可以想象这是一个过拟合的神经网络。这是的代价函数\(J\)，含有参数\(W\)，\(b\)。添加正则项，它可 ......
【UniApp】-uni-app-网络请求
前言 经过上个章节的介绍，大家可以了解到 uni-app-pinia存储数据的基本使用方法 那本章节来给大家介绍一下 uni-app-网络请求 的基本使用方法 步入正题 首先我们打开官方文档，我先带着大家看一下官方文档的介绍：https://uniapp.dcloud.net.cn/api/requ ......
Unity3D 多人联机网络游戏开发都存在哪些误区详解
Unity3D 是一款强大的游戏开发引擎，可以用于开发各种类型的游戏，包括多人联机网络游戏。然而，在开发多人联机网络游戏时，有一些常见的误区需要注意。本文将详细解释这些误区，并提供技术解决方案和代码实现。 对啦！这里有个游戏开发交流小组里面聚集了一帮热爱学习游戏的零基础小白，也有一些正在从事游戏开发 ......
神经网络2
1- 模型 模型结构 特征表示能力 训练效率 模型复杂度 鲁棒性 CNN 局部连接、权值共享的卷积结构 对局部特征提取能力强，适用于图像、语音等领域 训练效率高，可并行化处理 模型结构相对简单，参数较少，不适用于处理序列数据 对数据噪声、变形等鲁棒性一般 RNN 具有循环连接的结构，如LSTM、GR ......
神经网络
模型演进卷积神经网络--循环神经网络--Transformer 卷积神经网络 CNN 主要处理图像的神经网络卷积本身是一种数学计算先观察--再记忆存储 循环神经网络 RNN 语义存在上下文的前后依赖关系循环神经网络的上一级节点的输出继续往下一级进行传递，事后对序列数据的上下文影响进行建模后续的每一个 ......
Android性能优化的一些想法
避免内存泄漏 监控长期持有的引用： 注意那些可能持久存在内存中的对象引用，例如静态引用、单例模式中的引用、注册的监听器等。确保在不需要时释放这些引用。 Context使用： 正确管理Context引用，特别是避免在生命周期长于Activity的对象中持有Activity的Context，以防Acti ......
指定代码使用的GPU设备号
当你的主机上有多张GPU卡，可以通过如下方式设置代码main.py使用哪几张GPU卡来运行程序 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0,1,2" # 设定使用0,1,2号GPU卡 然后执行命令python main.py即可 注意，上述两行 ......
算法学习笔记(8.3): 网络最大流 - 模型篇
本文慢慢整理部分模型。 DAG 最小路径覆盖 经典的题目，经典的思想。 网络流常见的将图上的点拆为入点和出点，那么路径由若干 出 - 入 - 出 - 入 的循环构成。 于是在拆好的图上流一流即可。 [CTSC2008] 祭祀 典中祭 黑白染色 利用黑白染色将整个图变成一个二分图是网络流常见的套路，尤 ......
Parallax.js：实现自适应智能设备方向的视差效果
哈喽！大家好！我是程序视点的小二哥。 今天给大家分享一款功能非常强大的javascript视觉差特效引擎插件：Parallax.js。 Parallax.js简介 Parallax.js是一个简单的，轻量级的视差引擎。你可以将它作为作为jQuery或Zepto插件来使用，也可以以纯JS的方式来使用。 ......
matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......
Android Kprobe使用
搜索了好久都没有找到关于Android中使用kprobe的例子,基本都是用tracepoint .于是自己摸索了下,记录下 首先是prog程序 #include <linux/bpf.h> #include <stdbool.h> #include <stdint.h> #include <bpf_ ......
深入 K8s 网络原理（一）- Flannel VXLAN 模式分析
目录1. 概述2. TL;DR3. Pod 间通信问题的由来4. 测试环境准备5. 从 veth 设备聊起6. 网桥 cni06.1 在 Pod 内看网卡信息6.2 在 host 上看网卡信息7. VTEP flannel.18. 最后看下 Flannel 的配置9. 总结 1. 概述 这周集中聊下 ......
经典卷积神经网络LeNet&AlexNet&VGG
LeNet LeNet-5是一种经典的卷积神经网络结构，于1998年投入实际使用中。该网络最早应用于手写体字符识别应用中。普遍认为，卷积神经网络的出现开始于LeCun等提出的LeNet网络，可以说LeCun等是CNN的缔造者，而LeNet则是LeCun等创造的CNN经典之作网络结构图由下图所示： L ......
虚拟机安装openvswitch管理虚拟机网络 简易交换机
测试环境：VMware® Workstation 16 Pro 虚拟机vm1:centos7 虚拟机vm2:centos7 虚拟机ovs:centos7 1.ovs安装openvswitch 更新系统包 #:yum update 安装osv支持包 #:yum install libibverbs 安 ......
Android12 隐藏状态栏导航栏
客户需要开机就隐藏导航栏和状态栏，平台是RK3568，代码整理如下： Index: device/rockchip/rk356x/device.mk device/rockchip/rk356x/device.mk (revision 2442) +++ device/rockchip/rk356x ......
debian11网络配置文件
背景介绍 近期公司新装了一批测试环境的机器，系统是Debian11，第一次配置Debian的静态网络IP，特此记录一下。 （debian11默认的配置文件中的网卡名称未必是对的，请使用ip -a 进行确认后进行修改。） 配置文件 root@server20x:~# cat /etc/network/ ......
Android CameraX和HyperLPR3配合使用
Android CameraX和HyperLPR3配合使用 实现的功能 HyperLPR3在实时图像预览里面，调用SDK识别摄像机实时图像里面的车牌号，需要用到图片缓存区。CameraX应该按照如下代码使用。 注意 图片必须使用YuvImage压缩写入ByteArrayOutputStream，然后 ......
TP-LINK设备在视频监控LiteCVR平台上语音对讲异常，是什么原因？
在视频监控中，当发现异常情况时，监控人员可以通过语音对讲系统与现场人员进行沟通，及时了解现场情况并做出相应的处理。 ......
密码强度的提升与网络安全意识
随着互联网的快速发展，网络安全问题日益突出，其中密码安全作为网络世界的第一道防线，其重要性不言而喻。本文将从密码强度的提升和网络安全意识普及两个方面，探讨如何在日益复杂的网络环境中保障个人信息安全。 随机密码生成器 | 一个覆盖广泛主题工具的高效在线平台(amd794.com) https://am ......
安防视频云平台/可视化监控云平台EasyCVR获取设备录像失败，该如何解决？
视频云存储/安防监控EasyCVR视频汇聚平台基于云边端智能协同，支持海量视频的轻量化接入与汇聚、转码与处理、全网智能分发、视频集中存储等。GB28181音视频流媒体视频平台EasyCVR拓展性强，视频能力丰富，具体可实现视频监控直播、视频轮播、视频录像、云存储、回放与检索、智能告警、服务器集群、语 ......
WiMinet 评说1.2：多跳无线网络的困境
1、前言 在工业应用中，低速率，大规模和长距离的无线自组织网络一直没有得到广泛的部署，根本原因在于其稳定性，可靠性和实时性一直无法得到良好的保证。在这种自组织网络中，节点之间的跳转关系大多是根据其相对位置和信号强度来决定的；由于安装位置，部署密度，启动时间等差异，其网络拓扑往往会有比较明显的不同，在 ......
华为云IOTda平台设备接入D8案例（转）
BearPi-HM_Nano开发板智能台灯案例开发 本示例将演示如何在BearPi-HM_Nano开发板上使用MQTT协议连接华为IoT平台，使用E53_SC1 智能台灯扩展板与 BearPi-HM_Nano 开发板实现智能台灯的案例，设备安装如下图所示。 软件设计 连接平台 在连接平台前需要设置获 ......
采用 IEEE 802.11be 技术标准的无线局域网设备型号核准技术要求及测试方法
对采用 IEEE 802.11be 技术标准的无线局域网设备，应符合《关于加强和规范 2400MHz、5100MHz 和5800MHz频段无线电管理有关事宜的通知》（工信部无〔2021〕129号，以下简称 129 号文件）规定有关要求，并增加多链路操作（MLO）特性、多资源单元（MRU）频谱模板、矢 ......
网络信息
fun myTest(){ val connectivityManager=getSystemService(CONNECTIVITY_SERVICE) as ConnectivityManager val activeNetWorkInfo=connectivityManager.activeNe ......
神经网络优化篇：详解正则化（Regularization）
正则化 深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少的网络误差。 如果怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方 ......
普通非 root 用户挂载 USB 设备
Root 用户可以直接使用 mount 命令挂载硬盘（包括 U 盘），但是普通用户无法使用该命令。 使用 udisksctl 挂载硬盘 udisksctl mount -b /dev/sdx1 # 挂载 udisksctl unmount -b /dev/sdx1 # 卸载 udisksctl po ......