神经网络 精度 算法 模型
网络编程
网络编程 1.什么是网络编程 在网络通信协议下，不同计算机上运行的程序，可以进行数据传输 2.网络通信的两大模式(C/S和B/S) 客户端服务器模式(C/S) 优点: 界面炫酷,可以使用本地的内存和显卡, 降低服务器的负担 功能强大 缺点: 占客户端资源 扩展,升级不方便. 浏览器服务器模式(B/S ......
box_roi_pooling 网络结构解释
fasterrcnn中ROI Pooling 与 SPP 理解、 一、结构说明 1、box_roi_pooling在FaterRCNN整体框架中对应ROIpooling位置 2、POIpooling后接全连接层网络Two MLPHead 1）参考代码：faster_rcnn代码解析 二、ROI po ......
关于大模型对未来影响的一点看法
人们总是高估了未来一到两年的变化，低估了未来十年的变革。 比尔盖茨 近来OpenAI的GPT技术可以说在全球都带来了巨大的影响，也让大家看到了什么叫大力出奇迹。chatGPT和GPT4的能力给了大家很大的震撼，其流畅自如、逻辑清晰、出众的能力，给使用过的人都留下了深刻的印象，同时也让无数人对这项技术 ......
网络安全(中职组)-B模块:Web渗透测试
B-5:Web渗透测试 任务环境说明： √ 服务器场景：Server2103 √ 服务器场景操作系统：未知（关闭连接） 1. 通过本地PC中的渗透测试平台Kali对靶机进行WEB渗透，找到页面内的文件上传漏洞并且尝试进行上传攻击，将文件上传成功后的页面回显字符串作为Flag提交（如：点击超链接查看上 ......
网络流学习笔记
一、亿些小定义 网络：是一张图 $G=(V,E)$，每一条边 $(u,v)$ 都有容量限制 $c(u,v)$，其流量为 $f(u,v)$。 定义流量函数为 $f:V\times V \to \mathbb{R}$，是点集中二元组对实数的一个映射，$f(u,v)$ 表示边 $(u,v)$ 的流量，$f ......
乱七八糟的算法复习
笛卡尔树 一棵二叉树，结构上满足左子树的下标小于自己和右子树，右子树的下标大于自己和左子树。且键值满足堆的限制。 栈构建。维护当前根节点向右一直跳的右链，那么按数组下标顺序插入，每次插入，从栈顶一个个考虑，如果当前的节点的键值不配当他的父亲，那么就弹栈并继续，如果栈空或者找到一个可以当他的父亲的节点 ......
Revit BIM模型在ArcGIS Pro中的数据组织及转换成SLPK后的图层结构解析
ArcGIS Pro对Revit 数据有自己的一套分层方式。 在ArcGIS Pro中打开bim文件会发现都是按照相同的方式组织数据： 将rvt格式数据转换成SLPK格式后的数据结构（将slpk数据直接拖动到ArcGIS Pro中加载）： ArcGIS 生成的SLPK格式数据将数据分为两个图层组，概 ......
怎么解决小数运算的精度问题？
1.将数字转成整数 这是最容易想到的方法，也相对简单 function add(num1, num2) { const num1Digits = (num1.toString().split('.')[1] || '').length; const num2Digits = (num2.toStri ......
mac terminal设置网络代理
我的mac浏览器是可以上github了，但是terminal怎么设置都不走代理（包括把整个无线网都设置为走代理，还是不通），curl https://github.com 不通，后来查了下，有人说terminal在mac设计的时候就是不走代理，不知道为什么apple这样设计。 在网上查了一下，以下两 ......
如何用Python对股票数据进行LSTM神经网络和XGboost机器学习预测分析（附源码和详细步骤），学会的小伙伴们说不定就成为炒股专家一夜暴富了
最近调研了一下我做的项目受欢迎程度，大数据分析方向竟然排第一，尤其是这两年受疫情影响，大家都非常担心自家公司裁员或倒闭，都想着有没有其他副业搞搞或者炒炒股、投资点理财产品，未雨绸缪，所以不少小伙伴要求我这边分享下关于股票预测分析的技巧。基于股票数据是一个和时间序列相关的大数据，所以我打算给大家分享时... ......
ALLEGRO如何手动添加元器件与放置元器件，手动添加网络
此方法不建议大家使用，比修改原理图重新导网表要麻烦些 1，设置软件 2，下图做个说明，任何与逻辑门相关的都是在LOGIC里修改 3 4.下图做个说明，这是以C0402为例，第4步的PACKAGE栏里填写封装，可以在Physical packages里面搜索查找 下面做一个错误提示说明，下图的错误信息 ......
枚举算法
？ 枚举算法就是：一堆数字里，从头开始循环，通过条件匹配正确的值 use for(let i=0; i<200; i++){ if(i%3 2 && i%4 1 && i%5 3){ console.log(i) } } notice 循环范围 筛选条件 打印结果 ......
【ACM算法竞赛日常训练】DAY1题解与分析
DAY1 共四题： 月月查华华的手机：https://ac.nowcoder.com/acm/problem/23053 Rinne Loves Edges：https://ac.nowcoder.com/acm/problem/22598 逆序对：https://ac.nowcoder.com/a ......
网络文件共享服务介绍
一：存储架构 根据存储设备所在的位置分类 1、DAS DAS：（Direct-Attached Storage）直连式存储。服务器使用专用线缆（例如SCSI）和存储设备（例如磁盘阵列）进行直连。 特点： 优点是储设备只能连接到一台主机使用，无法共享，成本较高，且安全性可靠性较低 缺点是容量有限，不适 ......
算法 | 迷宫求解
问题描述 参考上图所示迷宫，编写算法求一条从入口到出口的有效路径。 途中阴影方块代表墙（不可行走），白色方块代表通道（支持行走）。 所求路径必须是简单路径，即所求得的路径上不能重复出现同一通道块。 算法分析 初步分析 通常采用穷举法，即从入口出发，顺某一方向向前探索，若能走通，则继续往前走；否则沿原 ......
js 中使用 decimal.js 进行不丢失精度的小数计算
npm install decimal.js import Decimal from "decimal.js" // 具体文件中引入 //加 let a = 1 let b = 6 // a 与 b 可以是 任何类型，Decimal 内部会自己处理兼容 // 下面两种都可以 可以带 new 也不可以 ......
使用Pytorch构建LSTM网络实现对时间序列的预测
使用Python构建LSTM网络实现对时间序列的预测 1. LSTM网络神经元结构 LSTM网络 神经元结构示意图 在任一时刻 $t$，LSTM网络神经元接收该时刻输入信息 $x_t$，输出此时刻的隐藏状态 $h_t$，而 $h_t$ 不仅取决于 $x_t$，还受到 $t-1$ 时刻细胞状态 (ce ......
【0基础学爬虫】爬虫基础之网络请求库的使用
大数据时代，各行各业对数据采集的需求日益增多，网络爬虫的运用也更为广泛，越来越多的人开始学习网络爬虫这项技术，K哥爬虫此前已经推出不少爬虫进阶、逆向相关文章，为实现从易到难全方位覆盖，特设【0基础学爬虫】专栏，帮助小白快速入门爬虫，本期为网络请求库的使用。 网络请求库概述 作为一名爬虫初学者，熟练使 ......
axios网络请求
<template> <el-form label-width="80px"> <el-form-item label="用户名"> <el-input v-model="loginForm.username"></el-input> </el-form-item> <el-form-item la ......
10 种聚类算法的完整 Python 操作示例
一.聚类 聚类分析，即聚类，是一项无监督的机器学习任务。它包括自动发现数据中的自然分组。与监督学习（类似预测建模）不同，聚类算法只解释输入数据，并在特征空间中找到自然组或群集。 群集通常是特征空间中的密度区域，其中来自域的示例（观测或数据行）比其他群集更接近群集。群集可以具有作为样本或点特征空间的中 ......
PXE批量装系统之GHO恢复模式针对同型号同批次机器网络装机
PXE批量装系统之GHO恢复模式针对同型号同批次机器网络装机 1.引入 预启动执行环境（Preboot eXecution Environment，PXE）也被称为预执行环境，提供了一种使用[网络接口Network Interface）启动计算机的机制。这种机制让计算机的启动可以不依赖本地数据存储设 ......
模型权重初始化
def weight_init(m): # 初始化权重 # print(m) if isinstance(m, torch.nn.Conv3d): n = m.kernel_size[0] * m.kernel_size[1] * m.kernel_size[2] * m.out_channels ......
onnx模型获取每一层的属性
import onnx # 加载ONNX模型 model_path = "model.onnx" model = onnx.load(model_path) # 遍历模型的图结构，获取每一层的节点属性 for node in model.graph.node: # 输出节点名称和类型 print(f ......
threejs之检测拖动模型和停止拖动模型以及鼠标缩放事件
controls.value.addEventListener('start',startEvent) controls.value.addEventListener('end', endEvent); 这样子给轨道控制器绑定事件后即可。 ......
SICP：求值和环境模型（Python实现）
一个环境就是帧（frame） 的一个序列，每个帧是包含着一些绑定（bindings） 的表格。这些约束将一些变量名字关联于对应的值（在一个帧内，任何变量至多只有一个绑定）。每个帧还包含一个指针，指向这个帧的外围环境（enclosing environment）。如果由于当前讨论的目的，将相应的帧看做... ......
Linux 网络配置 ---桥接模式---最简单的方法！！！
1.桥接模式（ Bridged） VMware桥接模式，也就是将虚拟机的虚拟网络适配器与主机的物理网络适配器进行交接，虚拟机中的虚拟网络适配器可通过主机中的物理网络适配器直接访问到外部网络。简而言之，这就好像在上图所示的局域网中添加了一台新的、独立的计算机一样。因此，虚拟机也会占用局域网中的一个IP ......
CNN卷积神经
1.概念 CNN -> 深度学习模型，主要用于图像识别、语音识别、自然语言处理等。 2.卷积操作 1.滑动卷积核(一个小矩阵、滤波器)对输入图像进行特征提取 2.滑动在图像上，对每个位置的像素进行加权求和 -> 新的输出矩阵(特征图) $$y[i] = (w * x)[i] = sum(j=0 to ......
m基于时空特性的WSN网络节点故障诊断matlab仿真
1.算法描述 无线传感网络节点由传感器模块、处理器模块、通信模块、存储模块和电源模块构成，处理器模块是节点的核心单元。 ①传感器模块：负责整个监测区域内信息的采集和数据转换。 ②通信模块：负责与其他传感器节点进行无线通信，交换控制消息和收发采集的数据。 ③电源模块：为传感器节点提供运行所需能量，通常 ......
《网络对抗技术》——Exp2 后门原理与实践
一、实验准备 1、实验要求 使用netcat获取主机操作Shell，cron启动 使用socat获取主机操作Shell, 任务计划启动 使用MSF meterpreter（或其他软件）生成可执行文件，利用ncat或socat传送到主机并运行获取主机Shell 使用MSF meterpreter（或其 ......