无线网络 无线 权威 笔记
【笔记】李沐视频：大模型时代下做科研的四个思路
LLaMA 最近开源，分别开源了 7e9, 1.3e10, 3.3e10, 6.5e10 四个参数量的模型。但是这里有意思的是，他们管自己的模型称为 smaller models。 Google 推出了 22B 的 ViT 1. Efficient（PEFT） 简要概括 更高效，哪里慢就让它快起来 ......
m分别使用BP神经网络和GRNN网络进行时间序列预测matlab仿真
1.算法描述 广义回归神经网络是径向基神经网络的一种，GRNN具有很强的非线性映射能力和学习速度，比RBF具有更强的优势，网络最后普收敛于样本量集聚较多的优化回归，样本数据少时，预测效果很好，还可以处理不稳定数据。虽然GRNN看起来没有径向基精准，但实际在分类和拟合上，特别是数据精准度比较差的时候有 ......
构建之法阅读笔记02
2.3 个人开发流程 个人开发流程PSP（Personal Software Process） 特点：（1）不局限于某一种软件技术，而是着眼于软件开发的流程，这样，开发不同应用的软件工程师可以互相比较。 （2）不依赖于考试，而主要靠工程师自己收集数据，然后分析、提高。 （3）在小型、初创的团队中，很 ......
网络编程初涉
今天下午主要学习了网络编程，首先是复习了通过javaAPI来进行UDP的通信传输的写法。 其次用本地的Tomcat服务器部署，然后通过安卓浏览器，访问到了本地服务器的资源，在java里面通过分线程加connection对象访问URL,设置请求方式等等以及返回响应的数据。 然后是学习了JSON和GSO ......
学习计算机网络记录的第一天
一. stp 协议 a.为什么要学习stp ? 在交换式网络中，为了提高网络的可靠性，会使交换机之间的多条线路形成冗余链路。缺点是会形成环路。环路会导致通性质量下降和通性业务中断等问题。解决方法就是配置生成树协议。 b.生成树的作用 消除链路和链路备份 二.配置生成树 a.开启STP 华为交换机默认 ......
LINUX学习笔记
Linux学习笔记1 VMware Workstation Pro中打开虚拟机后， 1.文件操作 (1)进入到home文件夹. zzh@ubuntu:/$ cd home zzh@ubuntu:/home$ (2)在home文件夹中添加一一个新的文件夹，叫做learn_ linux. zzh@ubu ......
读书笔记-《人月神话》-2
对于软件本身的复杂性，作者得出的结论是，当前没有任何方法能使软件的生产率提高一个数量级。但作者并没有消极的接受这个结论。而是深入分析了软件复杂性到底是如何导致软件项目最终的失败。并且提出了很多很有建设性的方法来予以应对。 在巴比伦塔一章中，作者阐述了不能有效的交流是导致项目失败的主要原因。每个人都是 ......
ubutu/centos共享文件夹 & ubuntu网络图标不显示
ubutu共享文件夹 查看共享文件是否成功:vmware-hgfsclient 如果不成功 装一下VMware Tool 方案一：将CD/DVD、CD/DVD2 和软盘等设置为自动检测 方案二：使用 ISO 映像文件（VMware 的下载目录里有一个 linux.iso） cd /usr/bin s ......
集合幂级数学习笔记
定义 有时候我们会研究定义域在集合上的函数：考虑一个固定的全集 $U$ 和其幂集 $2^U$，我们有一些 $2^U\rightarrow F$ 的函数，其中 $F$ 是某个域。对于定义在集合上的函数 $f$，参照序列的生成函数，我们定义 $f$ 的生成函数为 $\displaystyle\sum_{ ......
Wake on Lan无线网络唤醒 Windows 10 和 11
先引用两篇文章 https://elmagnifico.tech/2021/05/25/Wake-on-wireless-lan/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/448320443 实际操作稍后再补充 ......
【Java学习笔记】 apache-maven安装
maven与jdk版本对应关系 https://maven.apache.org/download.cgi maven在windows下的安装与环境配置 以3.9.1版本为例 1. 官网下载 2. 解压（记住路径） 3. 设置环境变量 我的电脑-属性-高级系统设置-环境变量 ① 新建两个系统变量 变 ......
尚硅谷*汪洋-K8S笔记
1.K8S特点 轻量级,开源，负载均衡，弹性伸缩 2.K8S具有完善的集群管理能力，包括多层次的安全防护和准入机制，多租户应用支撑能力，透明的服务注册和服务发现机制，内建的智能负载均衡器，强大的故障发现和自我修复能力，服务滚动升级和在线扩容能力，可扩展的资源自动调度机制，以及多样的资源配额管理能力。 ......
代码大全 阅读笔记02
布局和风格 代码的布局 首先是布局的技巧和风格，把布局作为一种信仰，做好布局给别人一个好的印象，好的布局的优点：正确表达程序的逻辑结构，更好的体现程序的逻辑结构，提高可读性，更易于修改。 布局的技巧：空格括号的使用恰当，控制好自己的块布局，如果是长语句，进行缩进会更好理解逻辑结构，更改会更加方便。尽 ......
网络参数配置
网络参数管理 一、网络参数 主机名、IP地址、子网掩码、网关、DNS服务器地址 1、配置主机名 [root@localhost ~]# hostname localhost [root@localhost ~]# hostnamectl set-hostname node01.linux.com ......
程序员的思维修炼：开发认知潜能的9节课阅读笔记03
主动学习 瞄准SMART目标 使用SMART方法实现目标能够更加专注，在这里，SMART代表具体的、可度量的、可实现的、相关的和时间可控的（Specific, Measurable, Achievable, Relevant, and Time-boxed）； 我们往往对于这两个词目标（goal）和 ......
程序员的思维修炼：开发认知潜能的9节课阅读笔记02
新手与专家 新手看重的规则， 专家不关注规则关注于感觉 。 因此他们的认知是难以直接表达出来的。 就像每个会滑冰的人告诉不会滑冰的人技巧他们无法懂得， 但是你要教他们规则就可以。模型的五个阶段 作者说新手阶段一般需要指令清单去沿着做， 但是出现问题不知道怎么解决， 而且解决问题的规则会有无限递归的， ......
《代码大全》 读书笔记1
在王建民老师的推荐下，最近拜读了 Code complete《代码大全》，这部大块头确实经典，涉及到了软件开发的方方面面。有点后悔没有早些阅读，值得推荐给还没读过的朋友。它并不是针对某种语言的武林秘籍，应该可以看作是基础内功修炼吧。笔记比较简略，只供简单查阅~ 一、开发前期准备相关1.需求阶段： 发 ......
vue-element-admin 运行踩坑笔记
npm WARN deprecated svgo@1.3.2: This SVGO version is no longer supported. Upgrade to v2.x.x. npm ERR! Error while executing: npm ERR! G:\ForCodeSoftwa ......
读Java性能权威指南（第2版）笔记27_线程和同步性能上
1. 线程和硬件 1.1. 给CPU增加超线程并不能使应用程序性能翻倍 2. 线程池 2.1. 任务被提交到一个队列（可能有不止一个队列），然后一定数量的线程会从队列中取出任务并执行它们 2.2. 线程池的大小对获取最佳性能至关重要 2.2.1. 在某些情况下，过大的线程池会对性能造成损害 2.3. ......
《用户故事与敏捷方法》读书笔记2
书接上回，上回说到用户故事三要素，那么什么是一个好的用户故事呢？ 用户故事的编写准则 好的用户故事应该遵循以下的编写原则 INVEST原则 Independent—独立的：用户故事之间需要保持独立性便于更改，并且不影响整体。 Negotiable—可协商的：用户故事的内容需要可协商，更多的细节会在沟 ......
基于隶属度函数模糊CMAC神经网络算法matlab仿真
1.算法描述 CMAC神经网络具有小脑的机能，因而，被广泛应用于机器人的运动控制。或者反过来说，正是为了机器人的运动控制，Albus构造了CMAC神经系统，以模拟脊椎动物的小脑机能。 正如Albus所说的：“然而，对我来说，CMAC最重要的特征是，它提供了一种认识和理解脑计算的途径，导致了一系列关于 ......
m基于GRNN神经网络和高阶累积量的信号类型识别matlab仿真
1.算法描述 GRNN，即General Regression Neural Network，中文全称为广义回归神经网络，是由The Lockheed Palo Alto研究实验室在1991年提出的。GRNN是一种新型的基于非线性回归理论的神经网络模型。GRNN是建立在非参数核回归基础之上的，该神经 ......
Java学习笔记（九）网络编程
网络编程 概述 计算机网络： 计算机网络是将地理位置不同的具有独立功能的多台计算机及其外部设备，通过通信线路连接起来，在网络操作系统，网络管理软件及网络通信协议的管理和协调下，实现资源共享和信息传递的计算机系统。 网络编程的目的： 无线电台···传播交流信息，数据交换，通信 想要达到这个效果需要什么 ......
m基于BP神经网络的障碍物避障和路线规划matlab仿真
1.算法描述 BP（Back Propagation）神经网络，其本质是一种基于误差反馈传播的神经网络算法。从结构上讲，BP神经网络是由一个信息的正向传播网络和一个误差的反向传播网络两个模块构成。BP神经网络的结构如下图所示： 从图1的结构可知，BP神经网络主要由输入层，隐含层以及输出层三个部分构成 ......
Django笔记七之ManyToMany和OneToOne介绍
ManyToMany 是一种多对多的关系，在用途和使用方法上和外键 ForeignKey 类似。 以下是本篇笔记的目录： ManyToMany 的介绍 through 参数 through_fields 参数 ManyToMany关系数据的增删改查 OneToOne介绍 1、ManyToMany 的 ......
go 笔记 init函数
来自：go init函数 1、golang里的main函数是程序的入口函数，olang还有另外一个特殊的函数init函数，先于main函数执行 init函数的主要作用： 初始化不能采用初始化表达式初始化的变量。 程序运行前的注册。 实现sync.Once功能。 其他 init函数的主要特点： ini ......
stream流笔记
#stream流笔记 map 转换元素 List<Long> ids = list.stream().map(DictionaryMetaPO::getId).collect(Collectors.toList()); Collectors.joining 拼接字符串 String s = list ......
人工神经网络ANN中的前向传播和R语言分析学生成绩数据案例|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=19936 最近我们被客户要求撰写关于人工神经网络ANN的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本教程中，您将学习如何在R中创建神经网络模型 这里考虑人工神经网络具有一个隐藏层，两个输入和输出。 输入为 x1 和 x2。 两个权重乘以各自的权重 w1 ......