神经网络 神经 数字mnist
136. 只出现一次的数字
目录题目法一、排序加遍历法二、异或性质法三、reduce()函数 题目 给你一个 非空 整数数组 nums ，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。 你必须设计并实现线性时间复杂度的算法来解决此问题，且该算法只使用常量额外空间。 示例 1： 输入：nums ......
数据安全？部署成本？看CSaaS架构如何巧妙破解数字孪生两难局面
随着数字化转型进程的逐步推进，数字孪生这一技术也开始让各行各业开始重视。诚然，数字孪生在提高安全性、降低成本、改进决策过程和优化产品设计等方面拥有巨大潜力，但其在部署方面面临的两难处境仍然是目前的一大痛点。下面就让我们来看一看数字孪生在部署上遇到的两难局面，以及CSaaS架构是如何突破这一局面 1. ......
Docker网络
Docker网络模式 docker的网络功能就是利用Linux的network namespace，network bridge，虚拟网络设备实现的。 默认情况下，docker安装完毕会生成网桥docker0，可以理解为是一个虚拟的交换机，对两端的数据转发。 docker的网络接口默认都是虚拟的网络 ......
MJ和网络数据批量重命名
import osimport openpyxlimport reUNWANTED_UNITS = ["undefined", "皮皮", "zly324"]# 第一步：删名称def rename_files(path): files = [f for f in os.listdir(path) i ......
10月19日网络编码基础概念
目录网络编程网络协议讲解为什么要学习网络编程网络物理层：电信号数据链路层:网络层:传输层:tcp协议:三次握手:四次挥手:dos和ddos攻击:端口半连接池活跃连接:这些是当前处于活跃状态的连接，可以用于数据传输。半连接:半连接是一种连接状态，表示连接已经建立，但没有完全连接，无法进行数据传输。它通 ......
Unity 如何设计网络框架
在Unity框架设计中与游戏服务器对接的网络框架也是非常重要的一个模块，本文給大家分享如何来基于Unity来设计一个网络框架, 主要的讲解以下几个点: (1) TCP半包粘包, 长连接与短连接, IO阻塞; (2) Tcp Socket与UDP Socket 的技术方案; (3) Unity的序列化 ......
神经网络基础篇：详解二分类(Binary Classification)
二分类 注：当实现一个神经网络的时候，通常不直接使用for循环来遍历整个训练集（编程tips） 举例逻辑回归 逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法。首先从一个问题开始说起，这里有一个二分类问题的例子，假如有一张图片作为输入，比如这只猫，如果识别这张图片为猫，则 ......
力扣12.整数转罗马数字
罗马数字包含以下七种字符： I， V， X， L，C，D 和 M。 字符 数值 I 1 V 5 X 10 L 50 C 100 D 500 M 1000 例如， 罗马数字 2 写做 II ，即为两个并列的 1。12 写做 XII ，即为 X + II 。 27 写做 XXVII, 即为 XX + V ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.4 双向循环神经网络
之前的序列学习中假设的目标是在给定观测的情况下对下一个输出进行建模，然而也存在需要后文预测前文的情况。 9.4.1 隐马尔可夫模型中的动态规划 数学推导太复杂了，略。 9.4.2 双向模型 双向循环神经网络（bidirectional RNNs）添加了反向传递信息的隐藏层，以便更灵活地处理此类信息。 ......
基于神经网络的图像识别研究
基于神经网络的图像识别是计算机视觉领域的一个热门研究方向，尤其是深度学习技术的兴起。以下是一些与基于神经网络的图像识别相关的关键主题和研究方向： 1. 卷积神经网络（CNN）： CNN是图像识别领域最重要的神经网络之一。研究人员一直在改进CNN的架构，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogL ......
淘宝移动端统一网络库的架构演进和弱网优化技术实践
本文将介绍淘宝 APP 统一网络库演进的过程，讲述如何围绕体验持续构建南北向从监测到加速一体化的终端网络架构，通过构建 NPM 弱网诊断感知能力，落地原生多通道技术/多协议择优调度手段，贴合厂商附能网络请求加速，实现去 SPDY 及规模化 IPv6/H3 协议簇的平滑过渡，为用户提供弱网更好、好网更... ......
使用 AutoSSH 实现自动化跨网络访问
AutoSSH 是一种用以对 SSH 登录进行安全地自动化的软件。！ 比如我们在 host2 机器上面部署了很多服务，但是由于某种原因导致我们无法直接 ssh 访问该服务器已经其上服务的对应端口，但是 host3 服务器，既能够访问 host2 服务器，又可以访问我们的 host1 服务器。这是，我 ......
卷积神经网络中卷积层、池化层、全连接层的作用(摘录)
1. 卷积层的作用卷积层的作用是提取输入图片中的信息，这些信息被称为图像特征，这些特征是由图像中的每个像素通过组合或者独立的方式所体现，比如图片的纹理特征，颜色特征。 比如下面这张图片，蓝色框框住的地方就是脸部特征，这些特征其实是由一个个像素所组成的。 再者这是一张彩色图片，它包含R、G、B三个通道 ......
计算机网络VLAN实验
实验内容： 1、单交换机的vlan设置 2、多交换机的vlan设置 实验步骤或程序 单交换机的vlan设置 配置VLAN 默认的VLAN1是默认存在的并且所有PC机在没有被配置的情况下默认放在VLAN1中。 我们将PC0和PC1放在同一VLAN 1中，PC2、PC3、PC4放在同一VLAN 1002 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.3 深度循环神经网络
将多层循环神经网络堆叠在一起，通过对几个简单层的组合，产生一个灵活的机制。其中的数据可能与不同层的堆叠有关。 9.3.1 函数依赖关系 将深度架构中的函数依赖关系形式化，第 \(l\) 个隐藏层的隐状态表达式为： \[\boldsymbol{H}^{(l)}_t=\phi_l(\boldsymbol ......
网络编程基本知识
1 什么是网络编程 1 网络编程从大的方面就是对信息的发送和接收 2 通过操作相应api调度计算机硬件资源，并利用传输管道进行数据交换的过程 3 网络模型，套接字，数据包。 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.2 长短期记忆网络（LSTM）
解决隐变量模型长期信息保存和短期输入缺失问题的最早方法之一是长短期存储器（long short-term memory，LSTM）。它与门控循环单元有许多一样的属性。长短期记忆网络的设计比门控循环单元稍微复杂一些，却比门控循环单元早诞生了近 20 年。 9.2.1 门控记忆元 为了记录附加的信息，长 ......
GRLSTM：基于图的残差LSTM轨迹相似性计算《GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM》(知识图谱嵌入、图神经网络、残差网络、点融合图、多头图注意力网络GAT、残差LSTM、点感知损失函数(图的点损失函数、轨迹的点损失函数))
2023年10月18日，14:14。 来不及了，这一篇还是看的翻译。 论文：GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM(需要工具才能访问) Github： AAAI 2023的论文。 摘要 轨迹相似 ......
网络基础
目录字节序和大小端大小端转换函数IP地址转换字符串到整形 小段->大端大端->小端 字符串->字符串 字节序和大小端 字节序，顾名思义字节的顺序，就是大于一个字节类型的数据在内存中的存放顺序，也就是说对于单字符来说是没有字节序问题的，字符串是单字符的集合，因此字符串也没有字节序问题。 字符串也没有字 ......
罗马数字与阿拉伯数字
罗马数字与阿拉伯数字 关于罗马数字 罗马数字是位置计数吗？ 罗马数字是一种部分位置计数系统。在传统的罗马数字表示法中，不同的符号代表不同的数值，这些符号的位置顺序和组合决定了最终表示的数值。因此，符号的位置确实在一定程度上影响数值的大小。 然而，与二进制和十进制不同，罗马数字并不直接依赖于位值。在二 ......
VLAN虚拟网络
VLAN 名称：vlan 虚拟局域网（virtual LAN） 用途 由于交换机所有的端口都在同一广播域，只要发送广播会产生大量的垃圾信息，同时会有病毒的安全隐患（病毒）。 为了解决上述问题 1、物理解决 需要在交换机之间添加路由器（成本太高） 2、逻辑解决 使用vlan虚拟局域网技术 优势 控制广 ......
【笔记】数据库、网络故障与恢复
【笔记】数据库故障与恢复 数据库故障主要分:事务故障、系统故障和介质故障 事务故障 是指事务在运行至正常终点前被终止，此时数据库可能出现不正确的状态。 是由于事务程序内部错误而引起的，有些可以预期，如金额不足等，有些不可以预期，如非法输入、运算溢出等。 类似于手动执行回滚 恢复过程: 1、反向(从后 ......
罗马数字转阿拉伯数字
罗马数字是位置计数吗？它的缺点是什么？ 罗马数字不是位置计数。罗马数字不是基于数字的位置来宾市数据，而是通过组合特定的符号来表示数字，每个符号斗代表特定的数值。 罗马数字有以下缺点： 不能表示零。 不适用表示较大的数值。 不适合进行计算，难以进行加减乘除等数学运算。 用罗马数字表示学号。 M代表10 ......
企业级 SigningPDF 数字签名 - 如何安装 GlobalSign AATL 文档签名证书
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6.卷积神经网络
卷积层的作用一 在说卷积层之前, 我想先说一下为什么会有卷积层; 前面几个博客提到的神经网络都是用矩阵乘法来建立输入和输出之间的关系, 如果有n个输入和m个输出, 那么就需要n*m个参数; 如果n和m很大并且有多个全连接层的话需要的参数数量是庞大的; 卷积层就是通过三个特性来解决这个问题： 稀疏连接 ......
项目播报 | 璞华科技助力苏州巨迈科构建数字化管理体系
项目播报 近日，苏州巨迈科智能科技有限公司（以下简称：苏州巨迈科）签约璞华科技实施PLM项目，建立苏州巨迈科统一的研发管理平台，实现产品数据在部门间的共享，提升企业技术管理水平和综合竞争力，提高信息化管理水平。 苏州巨迈科是集自动化设备和工业软件一体化的智能制造整体解决方案提供商，致力为汽车、新能源 ......