神经网络 姥爷 深度 神经
时间序列预测的深度学习:电力负荷案例 DTS -深度时间序列预测 源代码
时间序列预测的深度学习:电力负荷案例 DTS -深度时间序列预测 源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 深度学习模型于电力负荷预测， 深度学习体系结构对短期预测，在通过在两个数据集上回顾和实验评估电力负荷预测，前馈和递归神经网络、序列到序列模型、时域卷积神经网络以及架构变量. 实验评估了最相关的 ......
深度强化学习方法来解决电力系统的控制和决策问题 源代码
深度强化学习方法来解决电力系统的控制和决策问题 源代码 利用InterPSS仿真平台作为电力系统模拟器。 开发了一个与OpenAI兼容的电网动态仿真环境，用于开发、测试和基准测试电网控制的强化学习算法。 电力系统应急控制，控制方案采用深度强化学习(DRL)高维特征提取和非线性泛化能力。 提出了基于D ......
深度神经网络的电力系统实时状态估计与预测源代码代码按照高水平文章复现
深度神经网络的电力系统实时状态估计与预测源代码代码按照高水平文章复现，保证正确 利用深度神经网络(DNNs)进行电力系统实时监测。 在IEEE 118系统的实际负载数据实验中，新的基于dnn的PSSE方案的性能几乎优于竞争对手的数量级，包括广泛采用的Gauss-Newton PSSE求解器。 基于数 ......
五层网络协议串联
五层网络协议串联 2023-04-13 0 五层协议体系结构 物理层 数据链路层 - MAC - 本地地址(邮差) 网络层 - IP - 邮编(邮局) 传输层 - TCP, UDP - 收信人(管理员) 应用层 - HTTP - 收信人行业(用语规范) 分层的说法。所有不能表示出层层封装含义的比喻， ......
人工智能技术的最新进展：机器学习和深度学习的应用
随着科技的不断发展，人工智能技术已经成为了当今世界的热门话题。其中，机器学习和深度学习技术的应用更是备受关注。 一、人工智能技术的最新进展 人工智能技术的最新进展主要体现在以下几个方面： 1. 自然语言处理技术的提升 自然语言处理技术是人工智能技术的重要组成部分，其主要目的是让计算机能够理解和处 ......
IEEE TGRS 2023: 基于超轻空谱特征协同网络的遥感影像变化检测
基于超轻空谱特征协同网络的遥感影像变化检测 论文访问地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/10081023 论文公开代码：https://github.com/SUST-reynole/USSFC-Net 论文引用信息：T. Lei, X. Geng, H. ......
网络通信故障排查
网络通信故障排查常用命令 1. ifconfig命令 主要用于查看当前系统的网卡和IP地址信息,通过此命令，可以查看以下信息： 本机当前激活的网卡列表 每个网卡的IPV4地址 每个网卡的IPV6地址 子网掩码 广播地址 可以看到本机当前有两块激活的网卡：eth0和lo ifconfig命令默认只展示 ......
高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23378 最近我们被客户要求撰写关于高维数据惩罚回归方法的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。这些数据来源于哺乳动物眼组织样本的微阵列实验 1 介绍 在本文中 ......
深度优先遍历
leeetcode733: &&判断条件是有顺序的。 深度优先是用递归，广度优先使用队列。 1.深度搜索 方向数组： dx={1,0,0,-1}; dy={0,1,-1,0}； 找到第一个要染色的方格，将它染色再递归染色其他方向的方格。 ......
docker自定义网络
docker 自定义网络(网关、子网地址) 了解docker network 前提须知 默认情况下，所有的docker容器都运行在Docker默认的网络空间中； 在默认网络中，每个容器都可以与其它容器通信； 命令一览 通过下面的指令来了解docker网络： docker network --help ......
CS231N assignment 2 _ 全连接神经网络 学习笔记 & 解析
本章内容较多预警 Intro 我们写过一个两层的神经网络, 但是梯度是在loss内计算的, 因此对网络的架构相关的修改难免比较困难. 为此, 我们需要规范化网络设计, 设计一系列函数. , 后面我们还会封装一个类, 这也是最希望的方式了. 环境搭建 又到了工科生最上头(bushi 的搭环境环节. 我 ......
uni-app 网络请求
一、网络请求 在uni中可以调用uni.request方法进行请求网络请求需要注意的是：在小程序中网络相关的 API 在使用前需要配置域名白名单。 配置请求 一下为发送网络请求的基本配置，可根据接口请求数据方法的不同，以不同的方式请求数据 var baseURL = "/api" var baseU ......
「解题报告」UOJ605 [UER #9] 知识网络
好像并不是很难的题？~~虽然从上午想到现在才开始写，还因为不知道 __builtin_popcount(x) 传入的是 int 调了一个多小时~~ 题目就是要求一个全源最短路。直接求显然不太现实，考虑分析标签的性质。发现，同一标签内的所有点到某个点 $u$ 的最短路的差值一定不超过 $1$，因为同一 ......
SNMP（Simple Network Management Protocol）——简单网络管理协议
SNMP（Simple Network Management Protocol）——简单网络管理协议 目录 一、SNMP简介 1.背景 2.SNMP管理的网络架构 二、SNMP MIB 1.SNMP MIB简介 2.MIB分类 (1)公有MIB （2）私有MIB 3.被管理设备的基本属性 （1）对象 ......
计算机网络 子网划分和子网掩码
目录 一、子网掩码 二、子网划分 一、子网掩码 子网掩码它用来指明一个IP地址的哪些位标识的是主机所在的子网，以及哪些位标识的是主机的位掩码。子网掩码不能单独存在，它必须结合IP地址一起使用。 可以判断两台主机直接是否通信 例如： A：192.168.1.1/24 1100 0000.1010 10 ......
深度学习笔记
从零训练一个神经网络 2023-04-12 1.读取训练数据 # 读取数据 # 这一步类似预处理，将图片裁剪成64*64大小 data_dir = "./data" # 字典语法 dict = {a:b} # Scale已经被删除，用Resize代替 data_transform = {x: tra ......
计算机网络2：物理层
物理层 1.数据通信系统模型 通信 单向通信 (单工通信)：只能有一个方向的通信而没有反方向的交互。 双向交替通信 (半双工通信)：通信的双方都可以发送信息，但不能双方同时发送(当然也就不能同时接收)。 双向同时通信 (全双工通信)：通信的双方可以同时发送和接收信息。 调制和编码 计算机网络：编码和 ......
计算机网络1：概述
计算机网络概述 1.分类 按分布范围分类：广域网、城域网、局域网、个人区域网 按拓扑结构分类：星形网络、总线形网络、环形网络、网状网络 按传输技术分类：广播式网络、点对点网络 按使用者分类：公用网、专用网 按数据交换技术分类：电路交换网、报文交换网、分组交换网 2.组成 按照工作方式看，可分为网络边 ......
k8s---Calico网络
#什么是calico？ Calico 是一种开源网络和网络安全解决方案，适用于容器、虚拟机和基于主机的本机工作负载。Calico支持广泛的平台，包括Kubernetes，OpenShift，Mirantis Kubernetes Engine（MKE），OpenStack和裸机服务。无论您选择使用 ......
API Gateway vs Load Balancer：选择适合你的网络流量管理组件
本文从对比了 API Gateway 和 Load Balancer 的功能区别，帮助读者更好地了解他们在系统架构中扮演的角色。 作者陈泵，API7.ai 技术工程师。 原文链接 由于互联网技术的发展，网络数据的请求数节节攀升，这使得服务器承受的压力越来越大。在早期的系统架构中，通常使用 Load ......
Linux系统中设置网络为动态IP地址过程
Linux系统中设置网络为动态IP地址过程 1. 启动安装好的Linux，并使用root登陆 2. 在节面中输入”ifconfig”命令，判断网卡是否启动 3如果没有启动，输入“netconfig”命令，启动网络配置向导 4选择Yes，进入配置界面，选择使用动态IP地址 5.点击OK，退出网卡配置页 ......
Linux系列---【验证端口网络策略是否通的几种方式】
验证端口网络策略是否通的几种方式 前提：先使用ping命令保证IP是通的，再去验证端口。 方式一（telnet ip 端口） telnet 172.17.4.12 8080 方式二（curl ip:端口） curl 172.17.4.12:8080 #验证 通:curl:(52) Empty rep ......
深度学习的优化算法
目前，深度学习的优化器以反向传播的梯度下降算法为主流。常见的优化器有如下几种： BGD SGD MBGD Momentum RMSProp AdaGrad Adam 1. 批量梯度下降(Batch Gradient Descent, BGD) 2. 随机梯度下降法（Stochastic Gradie ......
计算机网络OSI七层参考模型和tcp/udp五层参考模型
计算机网络OSI七层参考模型和tcp/udp五层参考模型 目录 一、OSI七层参考模型和TCP/UDP五层参考模型 1.应用层 2.表示层 3.会话层 4.传输层 5.网络层 6.数据链路层 7.物理层 二、数据格式 三、数据封装的过程 四、分层优点 一、OSI七层参考模型和TCP/UDP五层参考模 ......
京准GPS北斗卫星网络授时服务器助力高速智慧交通
京准GPS北斗卫星网络授时服务器助力高速智慧交通 京准GPS北斗卫星网络授时服务器助力高速智慧交通 京准电子科技官微——ahjzsz 运用智慧交通运输系统的骨干，设计可用于连接性、分析和安全性得以连结设备管理和数据收集的平台，例如，交通讯号控制、即时交通流量、事件监控以及道路监控。 什么是智慧交通？ ......
初识 Python 网络请求库 urllib
urllib 是 Python 自带的网络请求标准库，包含了多个处理 URL 功能的模块。 urllib.request 用于请求和读取 URL『包含网页认证、重定向、cookies 等等』，可以方便的获取 URL 内容。 urllib.error 用于 urlib.request 的异常处理。 u ......
【计算机网络-应用层】万维网
1 统一资源定位符 URL 统一资源定位符（Uniform Resource Locator，URL） 格式：<协议>://<主机>:<端口>/<路径>（端口和路径有时可省略，URL 不区分大小写） 例如： 使用 HTTP 协议访问 Web 服务器：http://www.abc.com:80/dir ......
第七篇 手写原理代码 - 对象 【 实现对象的深度拷贝、实现对象的深度对比 】
在 JavaScript 中，对象拷贝可以分为浅拷贝和深拷贝两种方式 1、浅拷贝 浅拷贝只是复制了对象的引用地址，新对象的属性与原对象的属性指向同一块内存地址 2、深拷贝 深拷贝会完整地复制对象以及其内部所有嵌套对象 使用 JSON.parse(JSON.stringify()) 方法进行深拷贝时， ......