学习网络 样本 视角 深度
Markdown学习
Markdown学习笔记 1、标题 +空格+文字（几级标题就加几个#） 三级标题 四级标题 五级标题 六级标题 2、字体 加粗：**+文字+** Hello World! 斜体：*+文字+* Hello World! 加粗且斜体：***+文字+*** Hello World! 删除线：~+文字+~ ......
3ds Max网络渲染结果不一致怎么解决？
3ds Max网络渲染是影视动画、效果图等领域都在使用的方式，但在使用云渲染时，不少人都关注到了渲染结果与个人电脑上渲染的结果不一致，不少新手都比较关注这点，本文整理的3ds Max网络渲染结果不一致问题的内容，希望帮助到大家！ 3ds Max网络渲染结果不一致原因 1、检查渲染引擎设置 - 确保在 ......
【Kafka学习-3】Kafka命令
【Kafka学习-3】Kafka命令 Kafka的命令都是基于bin目录下的脚本来使用的。 Topic命令 Topic的命令脚本是kafka-topics.sh，常见命令参数说明： --bootstrap-server <String: server toconnet to> 连接的Kafka Br ......
Spring学习记录之Bean的实例化方式
Spring学习记录之Bean的实例化方式 前言 这篇文章是我第二次学习b站老杜的spring相关课程所进行的学习记录，算是对课程内容及笔记的二次整理，以自己的理解方式进行二次记录，其中理解可能存在错误，欢迎且接受各位大佬们的批评指正； 关于本笔记，只是我对于相关知识遗忘时快速查阅了解使用，至于课程 ......
openEuler网络配置
配置 IP 使用nmcli命令 说明：使用nmcli命令配置的网络配置可以立即生效且系统重启后配置也不会丢失。 nmcli介绍 nmcli是NetworkManager的一个命令行工具，它提供了使用命令行配置由NetworkManager管理网络连接的方法。nmcli命令的基本格式为： # nmcl ......
认识机器学习【woodwhales.cn】
为了更好的阅读体验，建议移步至笔者的博客阅读：认识机器学习 生活中的问题1：居民家庭生活用气价格 北京燃气小程序在线咨询，查询北京居民家庭生活用气价格 上图价格梯度，可以由文字转换成表格： 第一档用气量为0-350（含）立方米，气价为2.61元/m³； 第二档用气量在350-500（含）立方米之间， ......
履机乘变，轻舟便楫：源启分布式PaaS深度赋能企业级技术平台建设
导语 源启分布式PaaS平台围绕应用视角为用户提供应用运行的全生命周期管控能力，提供注册中心、服务路由、网关、服务治理等中间件技术支持，实现应用之间的联通，解决客户多厂商产品不兼容、产品组合不可选择、孤岛效应等问题，满足企业级应用集成需要，实现降本增效。 在《洞若观火，明察秋毫：源启一体化监控平台构 ......
舞蹈链学习笔记
算法思路 其实这就是一个比较高端的暴力，以模板题为例，其实就是先选其中含 \(1\) 较为少的一列，然后枚举选各个含 \(1\) 的行时其他的列能排除多少行，如果每行都有了就输出，否则要么继续，要么回溯。 如何建链表图 其实这就很简单了，只需要连接数据的上下左右边，再记录一下这一列有几个 \(1\) ......
Dancing Links(舞蹈链)学习笔记
算法思路 其实这就是一个比较高端的暴力，以模板题为例，其实就是先选其中含 $1$ 较为少的一列，然后枚举选各个含 $1$ 的行时其他的列能排除多少行，如果每行都有了就输出，否则要么继续，要么回溯。 如何建链表图 其实这就很简单了，只需要连接数据的上下左右边，再记录一下这一列有几个 $1$ 与位置即可 ......
计算机网络学习第一天OSI与TCP/IP模型
OSI模型与TCP/IP模型 协议是水平的，由语法、语义和同步三部分组成，服务是垂直的。 从上往下依次封装（PCI+SDU=PDU）。 1. 物理层 主要传输比特，用光、电、其他形式的电磁波传输和表示数据，里面需要中继器和集线器设备。 2. 数据链路层 主要将网络层的IP数据包（分组）封装成帧（包含 ......
python学习---变量类型
变量和数据类型： 1.变量不需要声明类型 2.变量在使用前必须赋值，创建和赋值同时进行 3.允许你同时为多个变量赋值，例如a=b=c=1，1指向内存0x00000000 4.创建变量时会在内存中开辟一个空间。Python虚拟机就会决定为不同的类型数据开辟大小不同的内存空间。 5.分为可变类型（列表， ......
openstack核心组件——neutron网络服务（9）
一、虚拟机获取 ip： 用 namspace 隔离 DHCP 服务 Neutron 通过 dnsmasq 提供 DHCP 服务，而 dnsmasq 通过 Linux Network Namespace 独立的为每个 network 服务隔离 在二层网络上，VLAN 可以将一个物理交换机分割成几个独立 ......
Linux—网络管理
Linux 网络管理 1 、网卡命名方式 1.1 网卡名称的组成格式 前两个字母标识固件 以太网以en开头 无线网卡以wl开头 后一个字母标识设备结构 o：主板上集成的设备的设备索引号 s：扩展槽的索引号 ps：基于拓扑的命名。如enp2s1，表示PCI总线上第2个总线的第1个插槽的设备索引号 x： ......
对神经网络的初步理解
神经网络就是，比如说，我们输入一张图片，这张图片的话比如说是100X100像素值，比如有一层神经网络与之对应，其中里面的每个神经元都是一个数值（激活值）为（0，1）的个体，颜色越亮越接近1，颜色越暗越接近0，然后那层神经网络的每个神经元的不同的激活值就可以大概地组成一张图像，然后比如输出层要输出一个 ......
自用 | Rust 基础学习资料
Rust语言圣经：Github，GitBook Rustt，RusttT 翻译小组的官方仓库，这里有国外优秀的技术文章、学习教程、新闻资讯的高质量翻译。 Rust语言周刊，每周五发布，精选过去一周的技术文章、业界新闻、开源项目和 Rust 语言动态 rust-by-practice，Learning ......
Android学习笔记
一.工具的下载和安装： Android 开发软件：Android Studio 下载地址为：www.androiddevtools.cn/ 工具的下载和安装不建议到官网下载，因为需要VPN，网速较慢，镜像网站上会实时更新最新版本的软件。 配置SDK：联网情况下第一次启动软件时选择取消设置的导入，软件 ......
Rocketmq源码学习1——Rocketmq基础
1.什么是Rocketmq RocketMQ是一款开源的分布式消息中间件，由阿里巴巴团队最初开发，并于2016年贡献给Apache软件基金会，后成为Apache顶级项目。RocketMQ设计用于处理高并发、高吞吐量的场景，支持丰富的消息交互模式。 以下是RocketMQ的一些关键特性： 分布式架构： ......
有关统计分析方法的一道题——证明矩估计的方差（即样本方差）是总体方差的无偏估计
今天上午考试考了这道题，但是好巧不巧自己没看具体的证明过程（可能因为自己忽略了这个部分吧）...（有关这道题当时的证明过程，我就记得了\(E(\overline{X})=\mu, D(\overline{X}) = \frac{\sigma^2}{n}\)，别的都不记得了...）考场直接破大防了.. ......
P5 循环神经网络模型
如何构建一个神经网络来实现从x到y的映射？？？ 实现过程中的困难： 1，输入和输出对于不同的例子会有不同的长度 或许可以给每个例子一个最大长度，将不足长度的部分用0补足，但是不是最好 2，这样一个朴素的神经网络，不能共享从不同文本位置学到的特征，尤其是神经网络学到了训练集中经常出现的词汇，我们希望在 ......
P4 机器学习的基本原则
训练神经网络的基本原则 当训练好了一个最初的神经网络 首先问 这个算法是否有高偏差？？？ 也就是是不是欠拟合 如果是高偏差： 解决高偏差，要么换更大的网络，要么延长训练的时间，（找更好的网络） 等到做完了这些，再判断这个算法是否有高偏差，直到在训练集上能够拟合好数据， 然后问 这个算法是否有高方差？ ......
oban简单学习试用
以前简单介绍过oban 一个强大的elixir任务框架，支持不少类型模式的job 处理，以下是一个简单的试用 环境准备 数据库使用了pg，oban 使用了ecto 这个强大的orm 框架，添加了oban 依赖之后就可以使用包含的mix ecto 命令进行 表的创建了，数据库使用docker-comp ......
Spring学习记录之回顾GoF工厂模式
Spring学习记录之回顾GoF工厂模式 前言 这篇文章是我第二次学习b站老杜的spring相关课程所进行的学习记录，算是对课程内容及笔记的二次整理，以自己的理解方式进行二次记录，其中理解可能存在错误，欢迎且接受各位大佬们的批评指正； 关于本笔记，只是我对于相关知识遗忘时快速查阅了解使用，至于课程中 ......
深度学习上课内容大纲
1.背景知识：回归与分类 2.intro:全连接神经网络 3.卷积神经网络（CNN） 4.循环神经网络（RNN） 5.特殊的RNN：LSTM 6.自注意机制（self-attention）与transformer 7.对抗神经网络（GAN） 8.模型攻防（model attack & model d ......
\\与\在映射网络驱动器时的避坑指南
当你在C#中使用net use命令来映射网络驱动器时，你可能会遇到一个令人困惑的问题——如何正确地构造含有用户名和密码的网络路径。在本篇博客中，我们将详细剖析这个问题，并提供解决方法。 问题描述 在使用net use命令时，我们需要提供正确的网络路径以及用户名和密码。然而，有时候我们在构造网络路径时 ......
神经网络优化篇：详解梯度消失/梯度爆炸（Vanishing / Exploding gradients）
梯度消失/梯度爆炸 训练神经网络，尤其是深度神经所面临的一个问题就是梯度消失或梯度爆炸，也就是训练神经网络的时候，导数或坡度有时会变得非常大，或者非常小，甚至于以指数方式变小，这加大了训练的难度。 接下来，将会了解梯度消失或梯度爆炸的真正含义，以及如何更明智地选择随机初始化权重，从而避免这个问题。 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 决策树回归
决策树算法是一种既可以用于分类，也可以用于回归的算法。 决策树回归是通过对输入特征的不断划分来建立一棵决策树，每一步划分都基于当前数据集的最优划分特征。它的目标是最小化总体误差或最大化预测精度，其构建通常采用自上而下的贪心搜索方式，通过比较不同划分标准来选择最优划分。 决策树回归广泛应用于各种回归问 ......
机器学习笔记（四）初识卷积神经网络
前言 第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。 首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。 这种方法固然好，但是它的限 ......
Python学习第1章- Python编程语言及环境安装
此部分内容过于简单，此处省略详细步骤，仅对关键点进行说明。 1.安装最新稳定版的Python编译器（获取途径：官网https://www.python.org） 2.使用Pycharm Community Edition，此版本为免费版，可供初学者使用。Professional版本为付费版。官方提供 ......
JVM大页内存的学习与使用
JVM大页内存的学习与使用 原理和背景 操作系统是计算机的重要组成部分. 现代的操作系统一般都采用 段页式内存管理. 段一般是为了管理和权限 页主要是为了虚拟内存和物理内存的映射. 分页管理可以让物理上不连续的内存在程序看来是逻辑地址连续的. 但是这也意味着分页分页内存管理需要有一个虚拟内存和物理内 ......
Blazor学习之旅 (13) Razor类库的使用
在Web前端应用中，同样也涉及一些基础的功能我们希望在各个Blazor应用中复用，而不是在每个Blazor应用中都重复地写一遍。在Blazor应用中，可以通过Razor类库在多个应用程序之间共享和复用这些基础组件。Razor类库也是一种.NET项目类型，它包含 Razor 组件、页面、HTML、级联... ......