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【AI在网络安全中的应用：趋势和未来】展望
[toc] 3. 【AI在网络安全中的应用：趋势和未来】- 展望 随着数字化和智能化的不断深入，网络安全问题越来越受到人们的关注。其中，人工智能技术在网络安全领域中的应用已成为当前研究的热点之一。本文将探讨AI在网络安全中的应用现状、趋势和未来发展方向。 一、引言 随着网络技术的飞速发展，网络安全问 ......
机器学习中的神经网络：如何创建强大的模型并解决复杂的问题
[toc] 文章标题：《17. "机器学习中的神经网络：如何创建强大的模型并解决复杂的问题"》 文章背景介绍：随着人工智能技术的快速发展，神经网络已经成为机器学习领域中最受欢迎的模型之一。神经网络是一种基于深度学习的技术，能够通过多层神经元来学习和提取特征，从而实现复杂的分类、回归和聚类等任务。在实 ......
TensorFlow05.3 神经网络-FashionMNIST实战
一.数据的加载： ``` (x, y), (x_test, y_test) = datasets.fashion_mnist.load_data() print(x.shape, y.shape) ```  40 else 1; 得到n=40 2、类型推断： if(a>40) 40 else "dsaf" 返回的是父类型Any if (a>10) 40 如果后面没有跟else语句，则默认返回Unit类型。相当于java中的void或nul ......
SpringMVC — 控制器
# SpringMVC — 控制器 - 创建一个 Controller 控制器：使用 @Controller 对类进行注解，将被标注的类设置为一个控制器 - 使用 @RequestMapping 对类或方法进行注解，用来映射一个请求和请求的方法。 - 属性 value 指请求的 url - meth ......
TensorFlow05.3 神经网络反向传播算法-多层感知机梯度(理论知识)
首先这个是链式法则：   # 1 Basic Rule  : print('Forward') elif keyboard.is_pressed('s'): print('Backward') elif keyboard.i ......
网络工程设计--结构化布线总结
# 网络工程设计--结构化布线总结 ## 结构化布线系统 ### 概念 > 它是一种跨学科、跨行业的系统工程，能够满足支持综合性的应用。 ### 特点 - 良好的综合性、兼容性。 - 适应性强，使用灵活。 - 易扩展，便于维护。 - 科学性、经济实用性。 ## 结构化布线系统的六种子系统 ### 1 ......
TensorFlow05.1 神经网络反向传播算法-梯度下降
# 1 梯度下降简介 ## 1.1 什么是梯度下降  梯度是一个向量 ![image](https:// ......
java 如何实现控制台打印sql语句
spring boot项目打印sql语句 2019.9.27首先我们看一下效果现在直接上代码：logback-spring.xml 文件 <configuration> <!-- %m输出的信息,%p日志级别,%t线程名,%d日期,%c类的全名,%i索引【从数字0开始递增】,,, --> <!-- ......
使用 Vue.js 的 CDN（内容分发网络）来添加 Vue.js
在您的 HTML 文件中添加 script 标签，并指定 Vue.js 的 CDN 地址。通常可以通过在 <head> 标签或 <body> 标签的底部添加该标签来加载 Vue.js。 下面是一个常用的 Vue.js CDN 地址： <script src="https://cdn.jsdelivr ......
设备控制
int point_id2 = 2; int point_id3 = 3; int point_id4 = 4; int point_id5 = 5; int point_id8 = 8; int point_id9 = 9; int point_id10 = 10; int point_id11 ......
【技术学习】网络学习--简单tcp服务器
这是一个用AI生成的简单的tcp服务器代码，我稍微改动了一下命名啥的。 可以看到代码非常简短，不过却没什么问题，人工智能还是很强的。 #include <iostream> #include <sys/socket.h> #include <netinet/in.h> #include <cstri ......
[ML从入门到入门] 初识人工神经网络、感知机算法以及反向传播算法
前言 人工神经网络（Artificial neural networks，ANNs）被广泛认为诞生于 20 世纪四五十年代，其核心理论可以追溯到 19 世纪初 Adrien-Marie Legendre 发明的最小二乘法，而在今天，经过了半个世纪互联网和计算机技术的迅猛发展，这片耕耘良久的沃土重新掀 ......
UNeXt：基于 MLP 的快速医学图像分割网络
前言 本文介绍的UNeXt是约翰霍普金斯大学发布的论文。它在早期阶段使用卷积，在潜在空间阶段使用 MLP。通过一个标记化的 MLP 块来标记和投影卷积特征，并使用 MLP 对表示进行建模。对输入通道进行移位，可以专注于学习局部依赖性。 本文转载自Deephub Imba 仅用于学术分享，若侵权请联系 ......
TensorFlow05-3 神经网络损失函数(误差计算)
▪ MSE ▪ Cross Entropy Loss(针对分类问题) ▪ Hinge Loss  # 1 ......
1.TCP/IP网络模型
1.四层TCP/IP网络模型 1.1 为什么要有TCP/IP网络模型 对于同一设备间的进程通信，可以通过管道、消息队列、共享内存、信号等方式进行通信；在Java中的线程通信中，可以使用管道流（字节流（PipedInputStream、PipedInputStream）、字符流（PipedReader ......
ubuntu下创建ad-hoc无线网络并共享有线网络
1、两台机器都进行如下操作 参考：https://blog.csdn.net/weixin_44038165/article/details/99946033 主机A（sdr2）无线网卡IP设为：192.168.56.2；设有有线网 主机B（sdr）无线网卡IP设为：192.168.56.1；设置无 ......
TensorFlow05.2-神经网络输出方式
这里的输出方式有这几种：  # 1 𝑦∈𝑅^d ▪ linear regression(线性回归) ......
Python3网络爬虫开发实战阅读笔记
## 基本库的使用 ### 网络请求库 #### urllib（HTTP/1.1） Python自带请求库，繁琐 基础使用：略 #### requests（HTTP/1.1） Python常用第三方请求库，便捷 基础使用：略 #### httpx（HTTP/2.0） Python第三方库，支持HTT ......
jmeter控制器
1.简单控制器 作用：分组 对 Jmeter 测试运行没有任何影响，可以将某些请求归集在一个简单控制器中，视为一个模块，使得脚本结构更清晰 2.随机控制器 控制器随机选取一个请求执行 3.随机顺序控制器 每个请求执行一次，但是执行顺序是随机的 4.循环控制器 作用：该控制器下的请求可以循环运行 设置 ......
构造网络丢包
node2模拟丢包10% tc qdisc add dev ens33 root netem loss 10% 查看node2 ens33网卡配置 tc qdisc show dev ens33 node1 ping验证10%丢包率 node1 ens33网卡恢复初始配置 tc qdisc del ......
Java流程控制05：Switch选择结构
多选择结构还有一个实现方式就是switch case语句。 switch case 语句判断一个变量与一系列值中某个值是否相等，每个值称为一个分支。 switch (exception){ case value: //语句 break;//可选 case value: //语句 break;//可选 ......
14-控制单元的设计
# 14-控制单元的设计 ## 一、组合逻辑设计 ### 1.组合逻辑控制单元框图 1） CU外特性 
一、EXTI 管理控制23个中断/事件，每个中断/事件 都对应一个边沿检测器，可以实现信号输入的上升沿检测和下降沿检测。 EXTI可实现对每个中断/事件线单独配置， 可以单独配置为中断或事件，以及触发事件的属性。 二、EXTI的功能框图，见具体资料手册。 三、EXIT中断/事件线 #define E ......
网络流入门手册
# 前言 由于网络流极其庞大而资料有限，我决定用这个博客先记录一下我学习的大纲，在后期有可能补上内容。对于网上可以找到的，我就一笔带过，只是说明应该了解这个东西；而对于网上难以找到的一些资料，我会尽我所能写出来。 # 大纲 - 基本概念 - 网络最大流 - 增广路类 - 最大流最小割定理：内容与证明 ......
13-第四篇-控制单元的功能
# 13-第四篇-控制单元的功能 ## 一、微操作命令分析 微操作：指令解释阶段由控制单元发出的一些指令，这些指令完成的动作跟整条指令完成的功能相比要小的多 完成一条指令分4个周期 取指周期 间址周期 指令周期 中断周期 ### 1.取指周期 PC-> MAR-> 地址线 1-> R M(MAR) ......