神经网络fashionmnist tensorflow实战
神经网络
模型演进卷积神经网络--循环神经网络--Transformer 卷积神经网络 CNN 主要处理图像的神经网络卷积本身是一种数学计算先观察--再记忆存储 循环神经网络 RNN 语义存在上下文的前后依赖关系循环神经网络的上一级节点的输出继续往下一级进行传递，事后对序列数据的上下文影响进行建模后续的每一个 ......
K8S的污点和容忍度(理论+实战)
5分钟搞懂K8S的污点和容忍度(理论+实战) 不焦躁的程序员 软件开发行业 研发总监 3 人赞同了该文章 本文主要快速讲解Kubernetes的污点和容忍度，一句话总结：如果Pod能容忍某个节点上的污点，那么Pod就可以调度到该节点。 在K8S中，如果Pod能容忍某个节点上的污点，那么Pod就可 ......
网络协议分析-重点总结
第一章 计算机网络基础 1.1 网络的概念和组成 连接到Internet的所有的这些设备称为主机或终端系统 终端系统由通信链接连在一起。常见的通信链接有双绞线、同轴电缆、光纤，负责传输原始的比特流 不是单一通过通信链接连接，通过中介交换设备间接相连，这些中介交换设备称为包交换器，传输的信息块称为包， ......
从分布式计算的角度看pytorch和TensorFlow哪个更优？
背景： pytorch框架是一个从学术圈出来的框架，因此pytorch并不原生支持分布式计算，而且在大模型火爆的今年以外好像在深度学习领域使用分布式计算的场景确实不多，所以pytorch并不原生支持分布式计算的事情好像也并无大碍，而且pytorch可以通过安装第三方库的方式实现同步形式的分布式计算。 ......
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 ......
《业务安全实战演练》时效绕过测试10
一、大多有利用的案例发生在验证码以及业务数据的时效范围上，在之前的总结也有人将12306的作为典型，故，单独分类。 1、时间刷新缺陷 12306网站的买票业务是每隔5s，票会刷新一次。但是这个时间确实在本地设置的间隔。于是，在控制台就可以将这个时间的关联变量重新设置成1s或者更小，这样刷新的时间就会 ......
BP神经网络思想及其Python实现
神经网络是一种模拟人类大脑工作方式的计算模型。它由神经元组成，这些神经元相互连接形成网络。每个连接都有一个权重，而神经元则通过激活函数处理输入并生成输出。神经网络可以分为输入层、隐藏层和输出层。在训练过程中，神经网络通过调整权重来学习模式和特征，使其能够进行预测或分类任务。这种学习过程通常依赖于反向 ......
【业务安全实战演练】密码找回模块测试08
一、验证码客户端回显测试 典型场景： 任意用户登录 使用验证码的场景： 人机验证：防止机器操作，爆破表单。唯一凭据：唯一性判断，任意账户登录。 找回密码测试中要注意验证码是否会回显在响应中，有些网站程序会选择将验证码回显在响应中，来判断用户输入的验证码是否和响应中的验证码一致，如果一致就会通过校验 ......
Apache Kyuubi 讲解与实战操作
目录一、概述二、Spark Kyuubi 架构三、Hadoop 基础环境安装1）hadoop 下载部署包2）创建网络3）部署MySQL4）部署 Hadoop Hive四、Spark Kyuubi 安装1）下载 Kyuubi2）下载 Spark32）配置 Kyuubi （Spark3）3）启动 Kyu ......
基于异构图卷积网络的网络威胁情报建模
基于异构图卷积网络的网络威胁情报建模 基本信息 题目：Cyber Threat Intelligence Modeling Based on Heterogeneous Graph Convolutional Network 来源：USENIX Association 摘要 网络威胁情报 （CTI） ......
Socket.D 基于消息的响应式应用层网络协议
基于事件和语义消息流的网络应用协议。
有用户说，“Socket.D 之于 Socket，尤如 Vue 之于 Js、Mvc 之于 Http” ......
风控决策引擎——决策流构建实战
引言 本篇主要聚焦介绍风控决策引擎中决策树编排能力的构建。决策引擎是风控的大脑，而决策树的编排能力和体验是构建大脑的手段，如何构建高效、丝滑、稳定可靠的决策树编排能力，是对风控决策引擎的一大挑战，本篇文章和大家分享一下过往构建心得。 背景 任何系统在初期构建肯定不是往“一步到位”的方向去构建的，只是 ......
【业务安全实战演练】业务流程乱序测试07
一、流程乱序测试 1 、测试原理和方法 该项测试主要针对业务流程的处理流程是否正常，确保攻击者无法通过技术手段绕过某些重要流程步骤，检验办理业务过程中是否有控制机制来保证其遵循正常流程。例如业务流程分为三步：第一步，注册并发送验证码；第二步，输入验证码；第三步，注册成功。在第三步进行抓包分析，将邮箱 ......
Java 并发编程在生产应用场景及实战
背景介绍 为什么需要学习 Java 并发？ 从提升性能角度来说 提升了对 CPU 的使用效率：目前生产的服务器大多数都是多核，标配的机器都是 8C/16G。操作系统会将不同的线程分配给不同的核心处理，理论上，有多少核心就有多少个线程并行执行。如果没有并发编程，CPU 的利用率将极大的浪费，假设当前正 ......
Flink 在风控场景实时特征落地实战
背景介绍 风控简介 二十一世纪，信息化时代到来，互联网行业的发展速度远快于其他行业。一旦商业模式跑通，有利可图，资本立刻蜂拥而至，助推更多企业不断的入场进行快速的复制迭代，企图成为下一个“行业领头羊”。 带着资本入场的玩家因为不会有资金的压力，只会更多的关注业务发展，却忽略了业务上的风险点。强大如拼 ......
Java网络IO-BIO
Java BIO 就是传统的 Java I/O 编程 BIO(BlockingI/O)：同步阻塞，服务器实现：一个连接一个线程，即客户端有连接请求时服务器端就需要启动一个线程进行处理。 单线程情况下，只有一个线程可以处理客户端请求，也就是同时只能连接一个客户端。 优化点：可以通过线程池机制改善，实现 ......
P2 什么是神经网络
深度学习指的是训练神经网络，有时候规模很大 那么神经网络到底是什么？？？ 比方说我们现在有这么一张图 这张图叫： Housing Price Prediction 我们有的数据是六个房子的面积和每平米的单价。 我们现在知道了logestic回归模型，我们将数据输入这个模型，会拟合出一条穿过这些数据的 ......
易绘创云打印和网络打印有什么区别？
很多小伙伴对云打印和网络打印的概念不太了解，不知道这两者有何区别，那么今天小易就带大家来了解一下，易绘创云打印和网络打印有什么区别。 易绘创云打印和网络打印有什么区别？ 作为打印行业比较火的两个概念，很多不了解的朋友初看之下可能会觉得易绘创云打印和网络打印没什么区别，但其实并不是这样，易绘创云打印和 ......
【虹科分享】使用Allegro网络万用表进行网络故障排查
传统企业Stadtwerke Unna跨入互联网领域，Allegro网络万用表助其在数字化转型过程中保持竞争力，确保为客户提供高质量的服务，成功转型成为现代化互联网服务提供商，并在日益增长的数字化世界中维护其业务效率和可靠性。 ......
基于Tensorflow技术开发的计算机毕业设计辅助生成器（使用AI大模型技术）
这是一个辅助生成计算机毕业设计的工具，可以自动完成毕业设计的源码。它基于几百个github上面开源的java和python项目，运用tensorflow技术，训练出了AI大模型。基本实现了计算机毕业设计生成器，能够初步生成Java或python基本源码。目前该项目处理实验阶段，还不成熟，成功率55% ......
【网关开发】Openresty使用cosocket API 发送http与tcp网络请求
背景 为网关提供健康检查功能时需要对节点发送http或者tcp探活请求。Openresty 提供cosocket来处理非阻塞IO。 实现 跟工程结合在一起，这里简单拼接数据结构 local function __default_check_alive(status) return status >= ......
【Pytorch基础实战】第二节，卷积神经网络
项目地址 https://gitee.com/wxzcch/pytorchbase/tree/master/leason_2 源码 import torch from torch import nn, optim from torch.autograd import Variable from to ......
java网络编程
一、网络编程入门 1、网络编程概述 2、网络编程的三要素 3、IP地址 InetAddress类 示例： 4、端口 5、协议 二、UDP通信程序 1、UDP通信原理 2、UDP发送数据 示例： package com.itbianma01; import java.io.IOException; i ......
Unity 3D定点数物理引擎实战系列1.1BEPUphysicsint 3D定点数物理引擎介绍
1.1BEPUphysicsint 3D定点数物理引擎介绍 对惹，这里有一个游戏开发交流小组，希望大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀 帧同步的游戏中如果用物理引擎，为了保证不同设备上的结果一致,需要采用定点数来计算迭代游戏过程中的物理运算。也就是我们通常说的定点数物理引擎(确定性物理引擎)。本系 ......
docker网络模式
Docker网络 我们使用容器，不单是运行单机程序，当然是需要运行网络服务在容器中，那么如何配置docker的容器网络，基础网络配置，网桥配置，端口映射，还是很重要。 docker网络功能 docker的网络功能就是利用Linux的network namespace，network bridge，虚 ......
docker存储与网络
1.配置容器端口映射 我们使用容器，不单是运行单机程序，当然是需要运行网络服务在容器中，那么如何配置docker的容器网络，基础网络配置，网桥配置，端口映射，还是很重要。 这里的学习思路，是先学习基本的容器网络操作命令 后面环节深入学习docker网络配置。 容器里运行web服务，是基本需求，想要让 ......
网络入门初学第二期
不知不觉就把IA的基础学了个大概，经过上一期的学习，感觉对于网络设备的工作原理还是需要一个简单的总结 下面我们会根据设备内部的工作机制进线学习 首先我们上一期也谈到了交换机的工作原理：接受到数据帧，查看目标MAC，对应的端口转发就ok了 不过上期讲的比较模糊，这期我们就从PC如何把数据帧交给交换机， ......
网络流部分结论性质及证明
最近做到了很多网络流的题，一眼都挺不一眼的，凭自己也只有几道可以想到性质，但知道网络流相关知识之后就都是简单题了。 以下所有的证明都偏口胡，但有一定程度上的严谨性。 设情景下的最大流流量为 \(|F|\)。 称某个最大流方案中这条边流量所构成的流网络为使用流网络。 称流网络中每条边的容量减去某个最大 ......
神经网络优化篇：为什么正则化有利于预防过拟合呢？（Why regularization reduces overfitting?）
为什么正则化有利于预防过拟合呢？ 通过两个例子来直观体会一下。 左图是高偏差，右图是高方差，中间是Just Right。 现在来看下这个庞大的深度拟合神经网络。知道这张图不够大，深度也不够，但可以想象这是一个过拟合的神经网络。这是的代价函数\(J\)，含有参数\(W\)，\(b\)。添加正则项，它可 ......