神经网络 正则 误差 神经
nordic的nrf52系列——ADC在使用时如何校准增益误差(基于SDK)
简介：ADC在实际使用的时候都要进行误差校准，那Nordic的nrf52系列如何进行校准，如果不校准又有什么影响尼，接下来我将通过实验进行测试，验证不校准和校准的影响（本测试的基础是，默认输入阻抗和采样时间都是合理范围的，没有超标）。 测试环境： 硬件：nrf52DK（nrf52832） 软件：基于 ......
计算机网络学习第一天OSI与TCP/IP模型
OSI模型与TCP/IP模型 协议是水平的，由语法、语义和同步三部分组成，服务是垂直的。 从上往下依次封装（PCI+SDU=PDU）。 1. 物理层 主要传输比特，用光、电、其他形式的电磁波传输和表示数据，里面需要中继器和集线器设备。 2. 数据链路层 主要将网络层的IP数据包（分组）封装成帧（包含 ......
openstack核心组件——neutron网络服务（9）
一、虚拟机获取 ip： 用 namspace 隔离 DHCP 服务 Neutron 通过 dnsmasq 提供 DHCP 服务，而 dnsmasq 通过 Linux Network Namespace 独立的为每个 network 服务隔离 在二层网络上，VLAN 可以将一个物理交换机分割成几个独立 ......
Linux—网络管理
Linux 网络管理 1 、网卡命名方式 1.1 网卡名称的组成格式 前两个字母标识固件 以太网以en开头 无线网卡以wl开头 后一个字母标识设备结构 o：主板上集成的设备的设备索引号 s：扩展槽的索引号 ps：基于拓扑的命名。如enp2s1，表示PCI总线上第2个总线的第1个插槽的设备索引号 x： ......
P9 为什么正则化可以减少过拟合
我们通过几个例子直观体会如何运作。 通过对神经网络的代价函数进行正则化，我们为什么可以解决过拟合？？？ 一个比较直观的解释就是，当我们把λ 设置的非常大，权重矩阵w就会被设置为非常接近0的值，这个直观的理解就是把很多隐藏神经元的权重几乎设置成0了，这就导致这些隐藏神经元的影响被消除了，神经网络被大大 ......
对神经网络的初步理解
神经网络就是，比如说，我们输入一张图片，这张图片的话比如说是100X100像素值，比如有一层神经网络与之对应，其中里面的每个神经元都是一个数值（激活值）为（0，1）的个体，颜色越亮越接近1，颜色越暗越接近0，然后那层神经网络的每个神经元的不同的激活值就可以大概地组成一张图像，然后比如输出层要输出一个 ......
P7 正则化
如果我怀疑我的模型存在过拟合或者说高方差的问题 那么正则化可能是需要首先尝试的手段 获取更多数据可能也是不错的手段，很好理解，导致高方差的数据往往相较于大多数聚集的数据，比较分散，如果数据集足够庞大，这种个例兮兮的数据就会权重降低，但是获取数据并不简单，或者说会花费更多成本。 正则化有助于过拟合，也 ......
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 ......
url函数的使用(支持正则)
url函数的使用(支持正则) # Django1X中使用的是url url(r'^test/', views.test), url函数的第一个参数是支持正则表达式的，如果匹配到了一个路由就不会往下匹配，直接执行到对应的视图层。 Eg: url('test', views.test), url('te ......
\\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 ......
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 ......
《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 ......
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 ......
12月29日正则对象
目录正则对象第一个中使用ReExp(正则表达式)，它可以定义字符串的搜索模式。第二个定义正则表达式的方法是使用//来定义关键字test基本格式全局匹配全局匹配中的特殊情况 正则对象 首先是如何定义正则表达式 第一个中使用ReExp(正则表达式)，它可以定义字符串的搜索模式。 基本格式 var zhe ......
12月29日正则对象
目录正则对象第一个中使用ReExp(正则表达式)，它可以定义字符串的搜索模式。第二个定义正则表达式的方法是使用//来定义关键字test基本格式全局匹配全局匹配中的特殊情况 正则对象 首先是如何定义正则表达式 第一个中使用ReExp(正则表达式)，它可以定义字符串的搜索模式。 基本格式 var zhe ......
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： ......
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 ......
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 ......
AES算法在网络安全中的应用：如何守护数据宝藏？
摘要：高级加密标准（AES）是美国国家标准与技术研究所（NIST）用于加密电子数据的规范。本文从历史、算法原理、性能优势和应用等方面全面介绍了AES算法，旨在帮助读者更好地理解这一广泛应用的对称加密算法。 AES(Rijndael)加密解密 | 一个覆盖广泛主题工具的高效在线平台(amd794.co ......
计算机网络期末-远程登录到交换机
第一步：修改交换机的主机名称。 <Huawei>system-view [Huawei]un in en //关闭信息提示 [Huawei]sysname wjh 第二步：给交换机配置管理IP地址。 [wjh]int vlanif 1 //进入vlan1虚拟接口视图 [wjh-Vlanif1]ip ......
计算机网络期末-路由器的连接与基本配置
第一步：修改交换机的主机名称。 <Huawei>system-view // 进入系统模式 [Huawei]un in en //关闭信息提示 [Huawei]sysname wjh // 给交换机命名为wjh 第二步：在交换机上新建两个vlan，分别是vlan 20和vlan30。 [Huawei ......
正则表达式
正则表达式 正则表达式（Regular Expression）使用单个字符串来描述、匹配一系列符合某个语法规则的字符串搜索模式。 为什么使用正则表达式 因为如果使用普通的String对象只能做一些简单的校验，稍微复杂的校验将很难实现，而使用正则表达式可以让数据校验更加简单。 正则表达式语法 语法： ......
生成对抗网络小综述
生成对抗网络自2014年提出以来，一直是人工智能领域的研究热点，在语音、文本、图像、网络安全等诸多领域都有广泛应用。本文首先阐述了原始生成对抗网络的结构和原理，梳理了一些基于原始生成对抗网络的衍生结构，之后分析生成对抗网络训练中单阶段训练和数据增强问题，最后介绍了生成对抗网络的典型应用，以及对未来生... ......
一个报错深刻理解axios传参和mock拦截（外加正则表达式）
前言：事情是这样的，在使用axios二次封装和mock进行拦截的时候，不是参数传递方式不正确就是找不到后端接口，为此我茶不思饭不想把axios和mock好好看了一遍，最后除了这些问题，发现是输在了正则表达式上面，找出错误的时候自己都懵了 axioa传参问题 总所周知，我们在平时使用axios的时候是 ......
神经网络中的分位数回归和分位数损失
在使用机器学习构建预测模型时，我们不只是想知道“预测值(点预测)”，而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。例如当需要进行需求预测时，如果只储备最可能的需求预测量，那么缺货的概率非常的大。但是如果库存处于预测的第95个百分位数(需求有95%的可能性小于或等于该值)，那么缺货数量 ......
网络攻防技术——shellcode编写
实验5：shellcode编写实验 实验内容： shellcode广泛用于许多涉及代码注入的攻击中。编写shellcode是相当有挑战性的。虽然我们可以很容易地从互联网上找到现有的shellcode，但是能够从头开始编写我们自己的shellcode总是令人兴奋的。shellcode中涉及到几种有趣的 ......
网络攻防技术——栈溢出
作业题目 本实验的学习目标是让学生将从课堂上学到的有关缓冲区溢出漏洞的知识进行实践，从而获得有关该漏洞的第一手经验。缓冲区溢出是指程序试图将数据写入预先分配的固定长度缓冲区边界之外的情况。恶意用户可利用此漏洞改变程序的流控制，甚至执行任意代码。此漏洞是由于数据存储（如缓冲区）和控件存储（如返回地址） ......