网络传输 网络 画像 参数

SOLIDWORKS参数化设计之干涉检查

SOLIDWORKS参数化设计的思路和技巧我们讲过很多了,今天来讲一讲如何在模型完成之后自动执行干涉检查。 SOLIDWORKS软件本身就有干涉检查的功能,在评估选项卡里可以找到该功能,我们这里说的干涉检查指的是静态干涉检查,即模型在静止时,零件之间是否有干涉存在,我们参数化完成之后,也是直接调用该 ......
SOLIDWORKS 参数

传输层的七七八八

TCP TCP提供一种面向连接、可靠的字节流服务。 面向连接:两端各自维护一份数据结构,传输数据之前,先进行数据结构部分信息的状态同步,就是去建立连接,建立好之后才能传输数据,不需要的时候断开连接,然后释放相关数据结构 可靠性: 由TCP将报文段分段为合适的大小后交给IP层 TCP发出段后启动定时器 ......

STM32F407 LUA 串口代码传输进行功能热更新

STM32F407 LUA 串口代码传输进行功能热更新 1.首先放上LUA资源 LUA 2.整体思路 创建keil工程 >移植lua >补充相应功能 3.移植Lua Step 1 正常解压即可只有这个文件有用 Step 2 在这个文件夹里搜索,删掉这两个文件(这两个文件在stm32中不使用) 剩余的 ......
串口 代码 功能 F407 STM

m基于Yolov2和GoogleNet深度学习网络的疲劳驾驶检测系统matlab仿真,带GUI界面

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 疲劳状态: 2.算法涉及理论知识概要 疲劳驾驶检测系统是一种基于深度学习网络的系统,它结合了Yolov2和GoogleNet模型,用于检测驾驶员的疲劳状态和人脸。疲劳驾驶检测系统主要包括两个部分:人脸检测和疲劳检测。其中,人脸检测使用Yolov ......

UE5 多人联机 - 网络复制相关概念理解

相关概念理解: 参考视频:[搬运][中文字幕]虚幻引擎中的多人联机:如何理解网络复制 ......
多人 概念 网络 UE5 UE

Redis 多线程网络模型

目录前言Redis 为什么快Redis 为何选择单线程避免过多的上下文切换开销避免同步机制的开销简单可维护Redis 的网络模型单线程网络模型多线程异步任务多线程网络模型设计思路CPU 亲和性CPU 高速缓存NUMA 架构无锁设计Reds 多线程模型小结源码剖析多线程初始化读取请求写回响应I/O 线 ......
线程 模型 Redis 网络

机器学习——稠密连接网络DenseNet

从ResNet到DesNet 稠密块体 DenseNet使用了ResNet改良版的“批量规范化、激活和卷积”架构(参见 7.6节中的练习)。 我们首先实现一下这个架构。 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l de ......
DenseNet 机器 网络

机器学习——残差网络

函数类 残差块 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l class Residual(nn.Module): #@save def __in ......
残差 机器 网络

神经网络入门篇:详解神经网络概述和表示

神经网络概述(Neural Network Overview) 先开始快速浏览一下如何实现神经网络。上篇博客了解了逻辑回归,了解了这个模型(见图1.1.1)如何与下面公式1.1建立联系。 图1.1.1 : 公式1.1: \[\left. \begin{array}{l} x\\ w\\ b \end ......
神经网络 神经 网络

用户信息授权报错“无效的AppID参数”问题排查解决过程

今天记一个支付宝报错“无效的AppID参数”的问题排查解决过程,希望可以帮到大家。 报错产生 今天在测试支付宝用户信息授权 换取授权访问令牌 的时候,遇到了一个报错:“无效的AppID参数”,本来以为是个简单的问题,结果还是花了一点时间去找原因,找到最后发现是自己脑子瓦特了=。= 报错截图如下: 在 ......
参数 过程 用户 问题 AppID

机器学习——含并行连结的网络GoogLeNet

Inception块 在GoogLeNet中,基本的卷积块被称为Inception块(Inception block)。具体结构如下图: 这四条路径都使用合适的填充来使输入与输出的高和宽一致,最后我们将每条线路的输出在通道维度上连结,并构成Inception块的输出。在Inception块中,通常调 ......
GoogLeNet 机器 网络

资源成本降低60%!火山引擎ByteHouse助力数字营销平台仟传网络降本增效

更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群 近日,中国知名内容社交平台整合营销企业仟传网络与火山引擎ByteHouse达成合作。仟传网络将通过火山引擎ByteHouse升级底层数据引擎的实时查询、分析能力,在降低资源成本的情况下,实现高吞吐、低延时、高稳定性 ......
火山 ByteHouse 成本 引擎 数字

机器学习——网络中的网络NiN

NiN块 回想一下,卷积层的输入和输出由四维张量组成,张量的每个轴分别对应样本、通道、高度和宽度。 另外,全连接层的输入和输出通常是分别对应于样本和特征的二维张量。 NiN的想法是在每个像素位置(针对每个高度和宽度)应用一个全连接层。 如果我们将权重连接到每个空间位置,我们可以将其视为1*1卷积层, ......
网络 机器 NiN

linux-常用网络命令

1、ping ping 命令用于测试与目标主机之间的连接。它向目标主机发送一个ICMP回显请求,并等待它的回应。如果目标主机正常工作并且连接畅通,则会收到一个回显响应。如果没有收到响应,则说明有问题,需要进一步排除故障。 2、traceroute traceroute 命令用于跟踪数据包从本地主机到 ......
命令 常用 linux 网络

Docker容器间的网络设置

1、构建自定义docker网络 docker network create -d bridge docker_Net#其中,-d指定了docker的网络类型为bridge类型,并自定义docker网络的名称为docker_Net 创建成功后,用docker network ls查看系统的docker ......
容器 Docker 网络

机器学习——深度卷积神经网络AlexNet

AlexNet相对于LeNet的主要优势包括: 1. 更深的网络结构 AlexNet有8层结构,而LeNet只有5层。网络更加深入有利于学习更抽象的高级特征。 2. 使用ReLU激活函数 AlexNet使用ReLU激活函数,避免梯度消失问题,使得深层网络的训练更加容易。 3. 引入Dropout操作 ......
卷积 神经网络 深度 神经 机器

机器学习——使用块的网络VGG

VGG块 虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效,但它没有提供一个通用的模板(例如VGG块)来指导后续的研究人员设计新的网络。 在下面的几个章节中,我们将介绍一些常用于设计深层神经网络的启发式概念。 经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列: 带填充以保持分辨率的卷积层; 非线性激活函数, ......
机器 网络 VGG

rocky linux v9.2 网络配置

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rocky linux 网络 v9

url特殊字符传递参数解决方法(特指超链接)

需要进行转码: 十六进制值1. + URL 中+号表示空格 %2B2. 空格 URL中的空格可以用+号或者编码 %203. / 分隔目录和子目录 %2F4. ? 分隔实际的 URL 和参数 %3F5. % 指定特殊字符 %256. # 表示书签 %237. & URL 中指定的参数间的分隔符 %26 ......
字符 参数 链接 方法 url

一次Binder通信最大可以传输多大的数据?

前言 在第六章中,我通过匿名共享内存的方式解决Binder通信是无法传递大数据的问题,一次Binder通信最大可以传输是1MB-8KB(PS:8k是两个pagesize,一个pagesize是申请物理内存的最小单元) 但是这个答案对不对呢,我只能说不准确,接下来我们来仔细研究一下 1MB-8KB的限 ......
数据 Binder

神经网络基础篇:详解logistic 损失函数(Explanation of logistic regression cost function)

详解 logistic 损失函数 在本篇博客中,将给出一个简洁的证明来说明逻辑回归的损失函数为什么是这种形式。 回想一下,在逻辑回归中,需要预测的结果\(\hat{y}\),可以表示为\(\hat{y}=\sigma(w^{T}x+b)\),\(\sigma\)是熟悉的\(S\)型函数 \(\sig ......

Pytorch 实现 GAN 网络

Pytorch 实现 GAN 网络 原理 GAN的基本原理其实非常简单,假设我们有两个网络,G(Generator)和D(Discriminator)。它们的功能分别是: G 是一个生成网络,它接收一个随机的噪声z,通过这个噪声生成伪造数据,记做 G(z)。 D 是一个判别网络,判别数据是不是“真实 ......
Pytorch 网络 GAN

详解 Calico 三种模式(与 Fannel 网络对比学习)

1. 概述Calico是一个基于 BGP 的纯三层网络方案。它在每个计算节点都利用 Linux kernel 实现了一个高效的虚拟路由器 vRouter 来进行数据转发。每个 vRouter 都通过 BGP 协议将本节点上运行容器的路由信息向整个 Calico 网络广播,并自动设置到达其他节点的路由 ......
模式 Calico Fannel 网络

K8S Calico网络插件之BGP模式,BGP模式只能在同个子网内使用,无法跨网段

注:本文基于Calico v3.20.1版本编写 1 切换到BGP模式因为按照官网的配置文件部署calico时,默认使用的是IPIP模式,如果需要使用BGP模式,就要做一些修改。 主要有两种方式, 修改IPPool中的ipipMode为Never,也就是禁用IPIP模式[root@master ho ......
模式 网段 个子 BGP 插件

[DataX] DataX动态传参 - 参数值带空格

尝试DataX 动态传参,按照网上的方法,在json文件中定义一个变量,比如$DT , 执行命令的时候加上 -p "$DDT=xxx" 的方式,用windows cmd命令执行,结果报错了! 因为参数值里直接使用了空格,导致报错了,最后,使用 Unicode编码 \u0020 替代掉空格 ,解决了问 ......
DataX 空格 参数 动态

scp如何跨过中转主机直接传输文件

scp -o ProxyCommand='ssh A -W %h:%p' /tmp/a B:/tmp/a # B:/tmp/b 不存在则 /tmp/a -> B:/tmp/b,不然 /tmp/a -> B:/tmp/b/a 上面命令假设 A 可以免密码登录 B,如果不是需要传递 authentica ......
主机 文件 scp

C++中main(int argc, const char* argv[])的意义和命令参数的添加

在C++程序中经常会看到main函数有两个输入参数,经常疑惑main不是C++入口吗,在调试的过程中有很少用到。 最近查看一些工程时发现有些工程使用这两个参数,查资料得知这是命令,在没有UI但是又需要外部参数输入时极为方便。 在VS中,该命令的设置在: 项目"属性"->"调试" -> "命令参数" ......
命令 意义 参数 const main

Linux服务器网络配置记录

Linux服务器网络配置记录 材料准备 材料 数量 服务器 1 显示器 1 网线 2(千兆*1) 千兆交换机 1 插线板 1 网线连接 从路由器LAN口引出网线到交换机任一口,再从交换机剩余任一口引出千兆网线到服务器网线插口1 服务器网线插口1插入后有有灯闪烁代表网线连接正常 网卡配置 网线插口1已 ......
服务器 Linux 网络

面试官:你会如何设计QQ中的网络协议?

设计一个QQ需要考虑网络协议的选择。我们选择使用TCP协议和HTTPS协议进行登录,使用UDP协议进行消息传送,使用P2P技术进行内网传输文件。这样能够保证登录的安全性和准确性,提高消息传送的效率,同时实现内网传输文件的快速和稳定。这些选择基于各个协议和技术的优点和适用场景,使得设计的QQ能够更好地... ......
网络

19.6 Boost Asio 文本压缩传输

Base64是一种二进制到文本的编码方案,用于将二进制数据转换为`ASCII`字符串格式。它通过将二进制数据流转换为一系列`64`个字符来工作,这些字符都可以安全地传输到设计用于处理文本数据的系统中。如下代码中我们使用Boost中提供的`base64_from_binary`头文件实现两个函数,其中... ......
文本 Boost 19.6 Asio 19
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