模型 计算机网络osi tcp
作业8 流计算&Flink
一. 多选题（共5题，62.5分） 1. (多选题)典型的事件驱动型应用包括： A. 异常检测 B. 基于规则的报警 C. 反欺诈 D. 业务流程监控 我的答案: ABCD:异常检测; 基于规则的报警; 反欺诈; 业务流程监控;正确答案: ABCD:异常检测; 基于规则的报警; 反欺诈; 业务流程监 ......
计算器算法
目录思路最简单的计算器（好像也不简单，因为有*/）224772 困难计算器 可以通解224 227 和上面的题 先把力扣上5道计算器的题目干了，主要使用双栈法 思路 用一个栈ops存操作，用一个栈nums存数字 然后从前往后做，对遍历到的字符做分情况讨论： 空格 : 跳过 ( : 直接加入 ops ......
关于 Visual studio 卸载DevExpress 控件 ，nuget 残留计算机范围内的程序源删除办法
编译程序的时候，发现报错：本地源"C:\Program Files (x86)\DevExpress 20.1\Components\System\Components\Packages"不存在。 这个是之前试用Devexpress控件时，卸载后的残留， visual studio 界面上无法删除。 ......
神经网络优化篇：详解Mini-batch 梯度下降（Mini-batch gradient descent）
Mini-batch 梯度下降 机器学习的应用是一个高度依赖经验的过程，伴随着大量迭代的过程，需要训练诸多模型，才能找到合适的那一个，所以，优化算法能够帮助快速训练模型。 其中一个难点在于，深度学习没有在大数据领域发挥最大的效果，可以利用一个巨大的数据集来训练神经网络，而在巨大的数据集基础上进行训练 ......
大模型RAG之向量检索技术-结合LSTM模型编码
本文将介绍两种编码方式，一种直接采用bert进行编码query与待匹配数据；另一种将待匹配数据构造成key-value的形式，key表示从每个待匹配数据的概念或者抽象描述，value是对应的待匹配数据，将query和key进行编码，lstm从过query查询到key之后，就可以获取对应的value ......
vite启动后提示：Network: use --host to expose，且无法通过网络IP访问服务
 原因： 当 局域网 中另一台设备需要访问该服务时，必须通过本机 IP + 端口 访问。 尝试访问后，发现找不到这个 ......
PV视角之3D检测模型Sparse4D系列
在自动驾驶视觉感知系统中，为了获得环绕车辆范围的感知结果，通常需要融合多摄像头的感知结果。比较早期的感知架构中，通常采用后融合的范式，即先获得每个摄像头的感知结果，再进行结果层面的融合。后融合范式主要的问题在于难以处理跨摄像头的目标（如大卡车），同时后处理的负担也比较大。而目前更加主流的感知架构则是 ......
Jax计算框架的JIT编译的static特性
官方： https://jax.readthedocs.io/en/latest/notebooks/thinking_in_jax.html#jit-mechanics-tracing-and-static-variables ......
Wireshark与网络抓包
Wireshark简介 Wireshark（前称 Ethereal）是一个网络封包分析软件。网络封包分析软件的功能是 撷取网络封包，并尽可能显示出最为详细的网络封包资料。Wireshark 使用 WinPCAP 作为接口，直接与网卡进行数据报文交换。 Wireshark基础用法 1、抓包过滤器（用于 ......
什么是大模型RAG?RAG与funtionCalling的区别是什么？
大模型的RAG（Retrieval-Augmented Generation）与Function Calling都是用于增强大型语言模型（如GPT）的技术，但它们的工作原理和应用场景有所不同。 Retrieval-Augmented Generation (RAG): 原理：RAG结合了信息检索和文 ......
模型类序列化器
1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系， 模型类序列化器ModelSerilizer，跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
利用JavaScript函数进行数学计算和逻辑判断
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
gps北斗时钟同步系统（NTP网络时钟系统）技术组建
gps北斗时钟同步系统（NTP网络时钟系统）技术组建 gps北斗时钟同步系统（NTP网络时钟系统）技术组建 京准电子科技官微——ahjzsz 1.1时钟系统概况 地铁时钟系统是轨道交通系统的重要组成部份之一，其主要作用是为控制中心调度员、车站值班员、各部门工作人员及乘客提供统一的标准时间信息，为地铁 ......
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
星型模型&雪花模型
数据集市（Data Mart）也有称ADS（Application Data Store），数据集市将主题层和基础层的数据按照各业务的实际需求进行聚合，形成宽表或数据立方体（Cube），可直接供业务部门和数据分析团队使用。 数据集市中主要存在的是事实表（fact）和维度表（dimension）。 事 ......
2022级计算机实习第18题
闲的无聊随便拿GPT写的，只能保证程序能跑 提问部分 选择合适的方法实现并给出详细的代码以及操作流程18.评教管理程序(难度系数:4级) (1) 现代教学管理中不仅评价学生学习好坏,也评估教师教学水平,设计一个学生评教管理程序，帮助教学管理部门完成教师教学水平评估。 (2)功能 提供当前学期教师授课 ......
R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 VaR方法作为当 ......
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23689 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。 本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 在本文中，你将看到如何使用一个被称为 ......
网络安全创新实验课程设计
《网络安全创新实验》课程设计 学院 网络空间安全学院 姓名 黄民哲 胡宇轩 王玉婷 2023年 5月 19日 目录 一、网络拓扑设计 3 二、网络主机概况 3 三、主机部署过程 4 3.1 网关机gateway 4 3.2 攻击者主机 4 3.3 内网用户主机 4 3.4 内网服务器 5 四、存在漏 ......
课时04：了解HTTP网络协议
什么是HTTP协议 HTTP(HyperText Transfer Protocol）叫超文本传输协议，它是web服务器和客户端直接进行数据传输的规则，是一个无状态的应用层协议。 HTTP协议工作原理 推荐书籍：图解HTTP ......
5-6虚拟机的网络配置及远程登录
网络配置 桥接模式 虚拟机和物理机的地位相同。虚拟机的网络接口与物理网络的接口相连，就像是连接到同一网络中的两个物理设备一样。虚拟机可以获得和物理网络相同的IP地址范围，并能直接与物理网络中的其他设备通信。 虚拟机的网卡就是VMware1 NAT模式 物理机虚拟出一个NAT服务器，建立一个虚拟的局域 ......
期末云计算基础架构平台实操题
1.docker sudo yum remove docker \ docker-client \ docker-client-latest \ docker-common \ docker-latest \ docker-latest-logrotate \ docker-logrotate \ ......
为什么建筑设计师选择网络渲染"效果图"
网络渲染一般是指：云渲染，建筑设计行业通常需要渲染室内、室内等场景的效果图，一般大型场景渲染时非常消耗电脑算力，并且渲染时长也会通过效果图的场景、尺寸等来决定，本文为用户整理建筑设计师选择网络渲染的原因，希望对大家有一定的帮助！ 效果图通常是指什么？ 效果图广泛应用于建筑设计、室内设计、游戏开发、动 ......
计算机系统基础
目录计算机系统实际机器虚拟机器存储系统层次化存储结构高速缓存映像方式同步方式页面淘汰算法磁盘管理移臂调度算法磁盘优化分布磁盘单缓冲区与双缓冲区读取Flynn分类法指令集复杂指令集（CISC）精简指令集（RISC）流水线流水线执行时间计算流水线吞吐率计算流水线加速比计算性能指标可靠性或可用性处理能力或 ......
中国的高校计算机教育存在哪些问题？
中国的高校计算机教育存在哪些问题？ 深度学习/量化交易/理论物理学/计算社会学 1.校园网不带梯子 2.不教git，make等现代工具链 3.代码量不足，课程报告过多，杂七杂八的课太多，比如物理实验 4.教材老旧，ppt跟着老旧，念他的人不免的也老旧。 5.核心课程缺失或者不重视，比如编译原理，有的 ......
【计算机网络】5.网络层：控制平面
1 路由选择算法 路由：按照某种指标(传输延迟,所经过的站点数目等)找到一条从源节点到目标节点的较好路径 以网络为单位进行路由（路由信息通告+路由计算） 一个网络使用的节点地址前缀相同，且物理上聚集 路由：计算一个网络到另一个网络的路径 路由选择算法（routing algorithm）：网络层软件 ......
AI_NLP以及SAM的理解-分割模型
机器学习 一般机器学习分为有监督学习，无监督学习和强化学习 无监督学习 Unsupervised Learning Self-Supervised Learning，又称为自监督学习 -Self-Supervised Learning 的核心思想 Masked Autoencoders Are Sc ......
用一张图片测试几个大模型的看图理解，文心一言表现不佳，通义千问了解最到位！
样图如下： 用上面的图片，在几个主流的AI大模型中进行识别理解，最终的理解各有不同。 不过最让我意外的是 文心一言 居然理解的最不到位！ 下图是文心一言的看图理解： 下图是通义千问的看图理解： 下图是讯飞星火的看图理解： 大家觉得哪一个理解的最到位？？？？？ ......
云数据库与Web网站：构建高效、可扩展的网络应用
云数据库与Web网站的关系
云数据库与Web网站之间存在着密切的关系。Web网站需要数据库来存储和管理用户数据、交易信息、内容资料等关键信息。而云数据库提供的弹性和可扩展性，使得Web网站能够根据业务需求快速地增加或减少存储资源，从而更加高效地应对用户访问和数据增长。
同时，云数据库还为Web网站提... ......