应用层 消息socket网络

污点分析技术的原理和实践应用

摘抄一篇论文,原文的标题:污点分析技术的原理和实践应用 原文作者:王 蕾 1,2, 李 丰 1, 李 炼 1, 冯晓兵 11(计算机系统结构国家重点实验室(中国科学院 计算技术研究所),北京 100190) 2(中国科学院大学,北京 100190) 软件学报 ISSN 1000-9825, CODE ......
污点 原理 技术

vue3 使用脚手架创建应用

1.安装条件 已安装 18.0 或更高版本的 Node.js 2.安装 在你的目录下运行以下命令: vue create learn_vue3 选择安装vue3: 3.运行 npm run serve ......
脚手架 vue3 vue

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 ......
神经网络 模型 神经 网络 P5

差分隐私的原理、优势和应用案例

由于声誉受损或受到法规罚款等因素,数据隐私的侵犯对组织来说代价高昂。根据IBM的2022年数据泄露成本报告,数据泄露的平均总成本接近450万美元。但是许多重要的业务问题仍然需要访问私人信息,这就需要隐私保护,本文介绍2023年被重点关注的隐私保护技术——差分隐私。 ......
隐私 原理 优势 案例

\\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 ......
驱动器 指南 网络

如何迁移轻量应用服务器镜像到本地

如何迁移轻量应用服务器镜像到本地 您好,轻量应用服务器暂不支持直接导出镜像到本地。建议您可以按照下方流程进行操作(如没有ECS,可创建按量付费ECS,生成一个可以导出到本地的镜像;使用完毕后释放就不再计费) 1、给轻量应用服务器创建镜像 2、把镜像共享到ECS 3、共享后的镜像创建一个按量付费的EC ......
轻量 镜像 服务器

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。 ......

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 ......
卷积 神经网络 神经 机器 笔记

应用心理学

学前教育 › 专业介绍 本专业培养德、智、体、美等全面发展,具备学前教育专业知识和技能,具有可持续发展的专业能力,能够在幼儿园、早教中心、亲子教育机构等学前教育机构从事教育教学及管理,具有创新精神和实践能力的学前教育教师。 › 核心课程 普通心理学、教育原理、教育心理学、人体解剖生理学、学前教育学、 ......
心理学 心理

应用数学

› 专业介绍 本专业培养忠于党的教育事业,德、智、体、美全面发展,掌握数学科学的基本理论、基础知识与基本方法,能够运用数学知识和使用计算机解决实际问题,数学基础知识扎实、知识面宽、能力强、素质高、具有创新精神和实践能力的应用型人才。 › 核心课程 数学分析、高等代数、空间解析几何、概率论、常微分方程 ......
应用数学 数学

构建 dotnet&vue 应用镜像->推送到 Nexus 仓库->部署为 k8s 服务实践

前面分享了 k8s 的部署安装,本篇来点实操,将会把一个 .net core + vue 的项目(zhontai),打包构建成 docker 镜像,推送到 nexus 镜像仓库,并部署到 k8s 中 ......
仓库 镜像 dotnet Nexus gt

软件多开助手的时尚潮流:打造个性化的应用界面

当下,随着人们对个性化和定制化的追求,软件多开助手正逐渐成为时尚潮流中备受瞩目的一环。作为一种能够让用户在单一设备上同时打开多个应用程序的工具,软件多开助手不仅提升了使用效率,更重要的是为用户带来了个性化的应用界面体验。 随着社交媒体、影音娱乐等应用的蓬勃发展,人们对于多任务处理的需求日益增长。传统 ......
时尚潮流 助手 界面 潮流 个性

《计算机网络——题型》

计算机网络——题型 第三章——数据链路层 1、两台以太网交换机互联 答案: 第四章——网络层 1、网络ID、主机ID和子网掩码 网络ID、主机ID和子网掩码有何区别?_频道和网络id的区别-CSDN博客 2、IP地址的分类及范围 IP地址的分类及范围详解:A、B、C、D、E五类是如何划分的_a类地址 ......
题型 计算机网络

华为OD机试 可以组成网络的服务器

题目描述 在一个机房中,服务器的位置标识在 n*m 的整数矩阵网格中,1 表示单元格上有服务器,0 表示没有。如果两台服务器位于同一行或者同一列中紧邻的位置,则认为它们之间可以组成一个局域网。 请你统计机房中最大的局域网包含的服务器个数。 输入描述 第一行输入两个正整数,n和m,0<n,m<=100 ......
服务器 网络

CT107D竞赛板数码管的基础了解和应用

经LED和蜂鸣器的学习 译码器已经有了一定了解 这板子的数码管是共阳的 共阳:所有二极管阳极接一起形成com口 Y6控制位数 Y7控制段码 数码管是由一段段的LED组成 由这两图知通过寄存器可控制段码 由此实现数码管所显示的内容 列: 已知共阳 所以P0口输入低电平 就可点亮数码管的LED 译码器的 ......
数码管 基础 数码 107D 107

pandas替换数据 典型应用 replace

替换数据 replace方法可以对数据进行批量替换: s.replace(0, 5) # 将列数据中的0换为5 df.replace(0, 5) # 将数据中的所有0换为5 df.replace([0, 1, 2, 3], 4) # 将0~3全换成4 df.replace([0, 1, 2, 3], ......
典型 replace 数据 pandas

利用列表修改 pandas 列表的特殊应用

修改数值 在Pandas中修改数值非常简单,先筛选出需要修改的数值范围,再为这个范围重新赋值。 df.iloc[0,0] # 查询值 # 'Liver' df.iloc[0,0] = 'Lily' # 修改值 df.iloc[0,0] # 查看结果 # 'Lily' 以上修改了一个具体的数值,还可以 ......
pandas

python df.assign()临时列应用

指定列df.assign() df.assign(k=v)为指定一个新列的操作,k为新列的列名,v为此列的值,v必须是一个与原数据同索引的Series。今后我们会频繁用到它,它在链式编程技术中相当重要,因此这里专门介绍一下。我们平时在做数据探索分析时会增加一些临时列,如果新列全部使用赋值的方式生成, ......
python assign df

高性能内存消息队列 Disruptor

01 什么是 Disruptor disruptor 是 lmax 开源的一个高性能并发内存队列,和日常使用的 ArrayBlockingQueue 的性能对比如下图 02 高性能的原因 2.1 避免伪共享内存 什么是 CPU 高速缓存? 首先介绍一下 CPU 缓存的定义: 在计算机系统中,CPU高 ......
队列 高性能 Disruptor 内存 消息

pandas df.eval()应用

执行表达式df.eval() df.eval()与之前介绍过的df.query()一样,可以以字符的形式传入表 达式,增加列数据。下面以增加总分为例: # 传入求总分表达式 df.eval('total = Q1+Q3+Q3+Q4') ''' name team Q1 Q2 Q3 Q4 total ......
pandas eval df

黑群晖这样设置就支持网络唤醒

黑群晖支持网络唤醒 1、看下网络的联机端口 选中,应用 接下来可以通过路由器或者群晖管家唤醒群晖 是不是非常简单 ......
网络

文心一言大模型-function Calling的应用

"大模型的函数调用"(Large Model Function Calling)是一个涉及到在大型人工智能模型,如 GPT-4 或类似的高级深度学习模型中使用函数调用的概念。在这种情况下,函数调用可以有两种含义: 内部函数调用: 这指的是大型模型在其内部运行时执行的函数调用。这些函数调用是模型的一部 ......
文心 function 模型 Calling

EasyX简单应用

一.绘制图形 头文件:#include<graphics.h> 实心圆:solidcircle(centerX, centerY, radius); 二.文件操作 1.导入图像 2.保存图像 ......
EasyX

PyTorch 神经网络基础

模型构造 在代码里 任何一个层或者神经网络都应该是Module的子类 通过继承nn.Module 可以更灵活的去自定义我们的操作 参数管理 自定义层 带参数的层需要给出输入的维度和输出的维度 读写文件 ......
网络基础 神经 PyTorch 基础 网络

网络编程

1.网编基础知识 网络协议:网络设备按照事先约定好的规则进行信息的传递。 1.1 网络协议层次模型 OSI七层模型:应用层、表示层、会话层、传输层、网络层、数据链路层、物理层 TCP/IP四层模型: ......
网络编程 网络

多开工具在在线医疗领域的创新应用研究

多开工具在在线医疗领域的创新应用研究 摘要: 随着科技的不断进步,互联网在各行业中的应用越来越广泛。在线医疗作为互联网+医疗的重要组成部分,为患者提供了便捷、高效的医疗服务。然而,由于在线医疗平台的数量有限,导致患者选择医疗资源受限。本文研究了多开工具在在线医疗领域的创新应用,探讨了其对医疗资源的合 ......
领域 医疗 工具

TF246017: Team Foundation Server 未能连接到数据库。 请验证是否 已正确指定实例,承载数据库的服务器是否能够正常运行,且没有网络 问题阻止与服务器通信

最近在工作中使用TFS中突然遇到TFS未能连接到数据库的问题,当初TFS服务是自己部署的,问题也得自己解决。下面是当时在VS和TFS服务器管理工具上的错误截图。 经过一番查找,是运维那边改服务器管理员账号administrator的密码了,刚好之前部署TFS服务的时候是把服务器的administra ......
数据库 服务器 数据 Foundation 实例

典型卷积神经网络(LeNet-5,AlexNet,VGG,GoogLeNet)

3.1 LeNet-5网络 LeNet-5 曾被大规模用于自动识别美国银行支票上的手写数字。该网络是卷积神经网络 (CNN)。CNN 是现代最先进的基于深度学习的计算机视觉的基础。这些网络建立在 3 个主要思想之上:局部感受野、共享权重和空间子采样。具有共享权重的局部感受野是卷积层的本质,下面描述的 ......
卷积 神经网络 GoogLeNet 典型 神经

多开工具对手机应用响应速度的优化与改进

多开工具对手机应用响应速度的优化与改进 摘要: 如今,手机应用的多样化和个性化需求不断增长,用户对应用的响应速度要求也越来越高。为了满足用户的需求,开发者们使用了多种技术手段进行应用的优化和改进。其中,多开工具作为一种常用的优化方式,可以显著提升手机应用的响应速度和性能。本文将探讨多开工具在手机应用 ......
速度 工具 手机

Linux内核socket系统调用源码分析

一、环境说明 内核版本:Linux 3.10 内核源码地址:https://elixir.bootlin.com/linux/v3.10/source (包含各个版本内核源码,且网页可全局搜索函数) 二、应用层-socket()函数 应用层创建 socket 对象返回整型的文件描述符。 /* fam ......
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