网络传输 网络 画像 参数
《爆肝整理》保姆级系列教程-玩转Charles抓包神器教程(10)-Charles如何修改请求参数和响应数据-下篇
1.简介 宏哥之前一直用postman调接口比较多（web端），也非常容易上手和操作。但有时候想要去修改APP的页面展示，造数据又会比较麻烦，你自己造相对还好些，要是让开发造，还得低眉顺眼的去求人。通过今天的学习后，再也不担心这些烦心事。我们可以通过工具Charles就可以实现。可以用以下三种方法修 ......
Mybatis参数传递
参数传递 单个字面量类型的参数 在mapper接口中使用单个参数,直接使用#{}或者${}在映射文件中接收,注意${}本质是字符串拼接,因此在接收字符型的数据使用单引号括起来,#{}本质为占位符. eg: mapper接口: package com.mappers; import com.pojo. ......
一文看懂 Python 中的函数参数
函数定义中的参数也就是形式参数，规定了在调用函数时如何传递实际参数以及这些参数有无默认值。 实参传递方式 def f(a): print(a) 实参传递方式有两种，位置和关键字。对于上面定义的函数 f，形如 f(1) 这种调用是通过位置的方式传参，形如 f(a=1) 这种调用是通过关键字的方式传参， ......
【白话科普】聊聊网络架构变革的关键——SDN
最近二狗子在网上冲浪的时候，不小心将 CDN 搜索成了 SDN，结果跳出来了一大堆相关的知识点。 好学的二狗子当然不会随随便便糊弄过去，于是认认真真学习了好久，终于了解了 SDN 是什么。 原来，SDN 的全称是 Software Defined Networking，是一类将网络控制平面与数据平面 ......
图卷积神经网络分类的pytorch实现
图神经网络（GNN）目前的主流实现方式就是节点之间的信息汇聚，也就是类似于卷积网络的邻域加权和，比如图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等。下面根据GCN的实现原理使用Pytorch张量，和调用torch_geometric包，分别对Cora数据集进行节点分类实验。 Cora是关于科学文献之 ......
CesiumJS PrimitiveAPI 高级着色入门 - 从参数化几何与 Fabric 材质到着色器 - 下篇
书接上文 https://www.cnblogs.com/onsummer/p/cesium-primitive-api-tutorial.html 3. 使用 GLSL 着色器 明确一个定义，在 Primitive API 中应用着色器，实际上是给 Appearance 的 vertexShade ......
Python绘制神经网络模型图
本文介绍基于Python语言，对神经网络模型的结构进行可视化绘图的方法。 最近需要进行神经网络结构模型的可视化绘图工作。查阅多种方法后，看到很多方法都比较麻烦，例如单纯利用graphviz模块，就需要手动用DOT语言进行图片描述，比较花时间；最终，发现利用第三方的ann_visualizer模块，可 ......
重学了计算机网络，略有小成，经验全部分享出来
公众号「古时的风筝」，专注于后端技术，尤其是 Java 及周边生态。文章会收录在 JavaNewBee 中，更有 Java 后端知识图谱，从小白到大牛要走的路都在里面。 大家好，我是风筝。 重学计算机网络已经有一段时间了，终于在离开大学多年后又重新拾起了一部分，时至今日已略有小成，并且写了一系列的文 ......
随机森林RF模型超参数的优化：Python实现
本文介绍基于Python的随机森林（Random Forest，RF）回归代码，以及模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等）自动优化的代码~ ......
Backbone 网络-ResNet 论文解读
残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的“退化”（优化）问题。ResNet 通过设计残差块结构，调整模型结构，让更深的模型能够有效训练更训练。 ......
神经网络基础部件-卷积层详解
本文深度讲解了卷积计算的原理，并详细介绍了构成所有卷积网络主干的基本元素，包括卷积层本身、填充(padding)和步幅 (stride)的基本细节、用于在相邻区域汇聚信息的汇聚层(pooling)，最后给出卷积层和汇聚层的代码示例和CNN框架结构图。 ......
VMware 虚拟机安装 OpenWrt 作旁路由 单臂路由 img 镜像转 vmdk 旁路由无法上网 没网络
重要注意事项 由于布线原因笔记本只能采用无线的方式连接路由器，在Windows10的环境下使用无线网卡桥接，结果软路由无法上网，翻阅了各种帖子最终发现跟系统底层的协议栈有关系，随即放弃使用有线网卡，不能上网等乱七八糟的问题瞬间解决，因此务必提醒各位，==千万不要使用无线网卡桥接！！！== 参考文章如 ......
【论文笔记】FCN全卷积网络
全卷积网络（FCN）是用于图片语义分割的一种卷积神经网络（CNN），由Jonathan Long，Evan Shelhamer 和Trevor Darrell提出，由此开启了深度学习在语义分割中的应用。语义分割是计算机视觉领域很重要的一个分支，在自动驾驶、地面检测等方面都起到很重要作用。与简单区分前 ......
挖矿僵尸网络蠕虫病毒kdevtmpfsi处理过程(包含部分pgsql线程池满的情况)
背景: pgsql连接时候报错org.postgresql.util.PSQLException: FATAL: sorry, too many clients already, 意思是client已经把连接池占满了. 使用ps -ef | grep postgres删除几个进程, 进入数据库运行S ......
python命令行参数argparse常用命令
1、参数个数控制 parser.add_argument('-i', '--integers', nargs='?', const=100, type=int, help='input a number') 参数nargs： nargs='*' 表示参数可设置0个或多个，参数是一个列表 nargs= ......
CesiumJS PrimitiveAPI 高级着色入门 - 从参数化几何与 Fabric 材质到着色器 - 上篇
Primitive API 还包括 Appearance API、Geometry API 两个主要部分，是 CesiumJS 挡在原生 WebGL 接口之前的最底层图形封装接口（公开的），不公开的最底层接口是 DrawCommand 为主的 Renderer API，DC 对实时渲染管线的技术要求 ......
django框架之drf：4、序列化器常用字段及参数，序列化器高级用法之source，定制字段数据的两种方法，多表关联反序列化的保存，ModelSerializer的使用
Django框架之drf 一、序列化器常用字段及参数 # 序列化类 》字段类 CharField，除此之外还有哪些其他的 # 序列化类 》字段类，字段类上，传属性的 ，序列化类上，也可以写属性 models.CharField(max_length=32) 1、常用字段 | 字段 | 字段构造方式 ......
使用 LoRA 进行 Stable Diffusion 的高效参数微调
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 是微软研究员引入的一项新技术，主要用于处理大模型微调的问题。目前超过数十亿以上参数的具有强能力的大模型 (例如 GPT-3) 通常在为了适应其下游任务的微调中会呈现出巨大开销。 LoRA 建议冻结预 ......
MATLAB人工神经网络ANN代码
本文介绍基于MATLAB实现人工神经网络（ANN）回归的详细代码与操作。 在之前的文章MATLAB实现随机森林（RF）回归与自变量影响程度分析中，我们对基于MATLAB的随机森林（RF）回归与变量影响程度（重要性）排序的代码加以详细讲解与实践。本次我们继续基于MATLAB，对另一种常用的机器学习方法 ......
Python TensorFlow深度神经网络回归：keras.Sequential
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口，实现深度神经网络回归的方法。 1 写在前面 前期一篇文章Python TensorFlow深度学习回归代码：DNNRegressor详细介绍了基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络；而在TensorFl ......
聊一聊非对称加密在接口参数中的简单实现
背景 接口层做数据加密应该算是老生常谈的一件事了，业界用的比较多的，不外乎是对称加密，非对称加密以及两者的结合。 对称加密，比较有代表性的就是 AES，密钥只有一个，客户端和服务端都要进行存储，但是对客户端来说，比较容易泄露，需要定期进行更换。 非对称加密，比较有代表性的就是 RSA，有公钥和私钥， ......
神经网络基础部件-BN层详解
训练深度神经网络的复杂性在于，因为前面的层的参数会发生变化导致每层输入的分布在训练过程中会发生变化。这又导致模型需要需要较低的学习率和非常谨慎的参数初始化策略，从而减慢了训练速度，并且具有饱和非线性的模型训练起来也非常困难。网络层输入数据分布发生变化的这种现象称为内部协变量转移，BN 就是来解决这个... ......
Java实现BP神经网络MNIST手写数字识别
Java实现BP神经网络，内含BP神经网络类，采用MNIST数据集，包含服务器和客户端程序，可在服务器训练后使客户端直接使用训练结果，界面有画板，可以手写数字 ......
NAPT网络结构下TCP/UDP/ICMP访问外网原理思考
背景 作为程序员，应该都听说过NAT(Network Address Transfer，网络地址转换)这一技术名词，并或多或少大概知道其原理与作用--NAT是用于解决IPv4地址不够用，保证我们能够在IPv6普及前依然可以正常使用互联网而广泛使用的一个技术，其原理正如其名称所示：其可以将私网IP通过 ......
MQ系列11：如何保证消息可靠性传输（除夕奉上）
MQ系列1：消息中间件执行原理 MQ系列2：消息中间件的技术选型 MQ系列3：RocketMQ 架构分析 MQ系列4：NameServer 原理解析 MQ系列5：RocketMQ消息的发送模式 MQ系列6：消息的消费 MQ系列7：消息通信，追求极致性能 MQ系列8：数据存储，消息队列的高可用保障 M ......
【Django drf】 序列化类常用字段类和字段参数 定制序列化字段的两种方式 关系表外键字段的反序列化保存 序列化类继承ModelSerializer 反序列化数据校验源码分析
序列化类常用字段类和字段参数 常用字段类 # BooleanField BooleanField() # NullBooleanField NullBooleanField() # CharField CharField(max_length=None, min_length=None, allow ......
算法学习笔记(8.1): 网络最大流算法 EK, Dinic, ISAP
网络最大流 前置知识以及更多芝士参考下述链接 网络流合集链接：网络流 最大流，值得是在不超过管道~~（边）~~容量的情况下从源点到汇点最多能到达的流量 抽象一点：使 $\sum_{(S, v) \in E} f(S, v)$ 最大的流函数被称为网络的最大流，此时的流量被称为网络的最大流量 有了最大流 ......
微信小程序转发onShareAppMessage设置path参数后在onload获取不到值的原因和解决方法
官方实例：https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/reference/api/Page.html#onShareAppMessage-Object-object 官方实例代码如下： Page({ onShareAppMessage() { c ......
SpringMVC学习笔记 - 第一章 - 工作流程、Bean加载控制、请求与响应（参数接收与内容返回）、RESTful
【前置内容】Spring 学习笔记全系列传送门： Spring学习笔记 - 第一章 - IoC（控制反转）、IoC容器、Bean的实例化与生命周期、DI（依赖注入） Spring学习笔记 - 第二章 - 注解开发、配置管理第三方Bean、注解管理第三方Bean、Spring 整合 MyBatis 和 ......