网络基础 神经 基础week2

设计模式:可复用面向对象软件的基础 pdf电子书分享

《设计模式:可复用面向对象软件的基础》是引导读者走出软件设计迷宫的指路明灯,凝聚了软件开发界几十年设计经验的结晶。四位顶尖的面向对象领域专家精心选取了最具价值的设计实践,加以分类整理和命名,并用简洁而易于重用的形式表达出来。本书已经成为软件开发人员的圣经和词典,书中定义的23个模式逐渐成为软件开发界 ......
设计模式 电子书 对象 模式 基础

前端基础之BOM和DOM

Js: js的三部分组成: ECMAScript BOM(浏览器对象模型,就是js操作浏览器):大部分内容作为了解 DOM(文档对象模型,js操作html文档、css样式等):需要熟练掌握 window对象 所有浏览器都支持 window 对象。它表示浏览器窗口。 window对象常用方法: ● w ......
前端 基础 BOM DOM

【FPGA基础】时钟设计与异步复位同步撤离设计

一、时钟设计 1、时钟分频设计 累加器时钟分频(32分频) always @(posedge clk and negedge rst_n) begin if (!rst_n) clk_cnt <= 5'b0; else clk_cnt <= clk_cnt + 1'b1; end 异步时钟分频(32 ......
时钟 基础 FPGA

salesforce零基础学习(一百二十九)Lead Convertion 有趣的经历

本篇参考:https://help.salesforce.com/s/articleView?id=000382564&type=1 Lead Convertion 是salesforce中sales cloud的一个很好用的功能。sales cloud流程可以简单的理解成 lead to cash ......
salesforce Convertion 基础 Lead

java基础复习

1、string、stringbuilder和stringbuff的区别 可变性:String是不可变的(immutable),一旦创建就不能修改,每次对字符串的操作都会创建一个新的字符串对象。StringBuilder和StringBuffer是可变的(mutable),可以直接修改已有的字符串对 ......
基础 java

1.1.2 神经网络介绍

1. 概念:模拟生物的神经系统,对函数进行估计或者近似 2. 神经元:神经网络中的基础单元,相互连接,组成神经网络 3. 单层神经网络:最简单的神经网络的形式 4. 感知机 a. 两层的神经网络 b. 简单的二分类的模型,给定阈值,判断数据属于哪一部分 5. 多层神经网络 6. 激活函数 a. 作用 ......
神经网络 神经 网络

SQL Server 的网络通信机制

问题 我试图了解 SQL Server 如何在网络上进行通信,因为我必须告诉我的网络团队在防火墙上打开哪些端口,以便边缘 Web 服务器与内部的 SQL Server 进行通信。我需要知道什么? 解决方案 为了了解需要在哪里打开什么,我们首先简单谈谈当今常用的两个主要协议: TCP - 传输控制协议 ......
网络通信 机制 Server 网络 SQL

随笔02---JavaSE基础知识

(1)基本数据类型: 八大基本数据类型: 1、整数类型: byte 占1字节 short 占2字节 int 占4字节 long 占8字节 (定义时后面加L) 2、浮点数类型: float 占4字节(后加F) double 占8字节 3、字符类型: char 占2字节 4、布尔类型: boolean ......
基础知识 随笔 基础 知识 JavaSE

《Kali渗透基础》10. 提权、后渗透

提权、Admin 提权为 System、抓包嗅探、键盘记录、本地缓存密码(PwDump,WCE,fgdump,Mimikatz)、利用漏洞提权、利用配置不当提权(icacls,find)、信息与数据收集、痕迹隐藏。 ......
基础 Kali 10

网络流学习笔记

## 1. 一些基本定义 ### 网络 网络是指一个有向图 $G=(V,E)$。 每条边 $(u,v)\in E$ 都有一个权值 $c(u,v)$,称之为容量(Capacity),当 $(u,v)\notin E$ 时有 $c(u,v)=0$。 其中有两个特殊的点:源点(Source)$s\in V ......
笔记 网络

《Kali渗透基础》09. 漏洞利用、后渗透

漏洞从哪里来、缓冲区溢出、如何发现漏洞、漏洞利用(EXP 选择与修改,避免有害的 EXP)、后渗透阶段(Linux 上传文件,Windows 上传文件) ......
漏洞 基础 Kali 09

ArmNN神经网络技术分析

ArmNN神经网络技术分析 ArmNN 使用介绍 一. 概述 将带领各位如何在 ArmNN 的框架上,使用不同的硬件处理器( CPU 或 NPU 的切换 )。如下图,文章架构图所示 !! 此架构图隶属于 i.MX8M Plus 的方案中,并属于机器学习内的推理引擎(Inference Engine) ......
网络技术 神经 ArmNN 技术 网络

Java基础复习

一、Collection集合 数组和集合的区别【理解】 相同点 都是容器,可以存储多个数据 不同点 数组的长度是不可变的,集合的长度是可变的 数组可以存基本数据类型和引用数据类型 集合只能存引用数据类型,如果要存基本数据类型,需要存对应的包装类 Collection集合的遍历【应用】 迭代器介绍 迭 ......
基础 Java

在KVM上基于Centos7虚拟机仅主机模式的网络配置

### 前言 在学习K8S环境搭建中,发现vmware对ubuntu的支持不太好,特别是虚拟网络经常出现一些奇奇怪怪的问题,为了减少在学习搭建K8S环境过程中一些无关紧要问题上带来的心智负担,所以改用KVM去搭建集群环境。但是在使用KVM的环境下发现网卡的默认选择项只有桥接模式和NAT模式,并没有仅 ......
主机 Centos7 模式 Centos 网络

[C#基础学习]一些自带的常用数据结构

## System.Collections.ArrayList 一个能储存**任何**数据类型的list, #### 可用函数: ​ Add:添加一个内容。 ​ AddRange:批量增加,将另一个ArrayList添加到末尾。 ​ Insert:在特定位置插入一个值。 ​ Remove:正序遍历删 ......
数据结构 常用 结构 基础 数据

Ai-8循环神经网络

本章的循环神经网络(recurrent neural network,RNN)可以更好地处理序列信息。 循环神经网络通过引入状态变量存储过去的信息和当前的输入,从而可以确定当前的输出。许多使用循环网络的例子都是基于文本数据的,因此我们将在本章中重点介绍语言模型。 8.1. 序列模型 为了实现对下一时 ......
神经网络 神经 网络 Ai

神经网络压缩

Network Compression(神经网络收缩) 把硕大的模型缩小,因为很多时候需要把这些模型运用在有资源约束的环境下(例如:智能手表、无人机、自驾车) 把资料传在云端,在云端做运算,最后再把结果回传:这种方法的局限性就是传输会有时间差,如果需要做非常及时的回应,中间的时间差可能无法接收,并且 ......
神经网络 神经 网络

pytorch深度学习基础模型

激活函数 作用 在网路的中间层,允许输出函数在不同的值上具有不同的斜率,这些不同斜率的部分可以近似任意函数。 在网络的最后一层,可以将线性运算的输出限制在指定范围内。 具有的性质 非线性:非线性允许整个网络可以近似更复杂的函数。 可微:可以通过梯度来更新。 至少有一个敏感区域:输入中,细微的改变对输 ......
深度 模型 pytorch 基础

k8s基础之概念讲解

[toc] # 1 Kubernetes ## 1.1 简介 `Kubernetes` 是一个全新的基于容器技术的分布式架构解决方案,是 Google 开源的一个容器集群管理系统,`Kubernetes` 简称 `K8S`,官方文档:。 `Kubernetes` 是一个一站式的完备的分布式系统开发和 ......
概念 基础 k8s k8 8s

kafka基础操作

什么是kafka kafka本身并不是消息队列,而是一份分布式流平台(高并发,低延迟。高吞吐量)。 kafka是基于zookeeper的分布式消息系统。 kafka具有高吞吐率、高性能、实时及高可靠等特点。 kafka基本概念 Topic:一个虚拟的概念,由一个到多个Partitions组成 Par ......
基础 kafka

css基础-垂直对齐vertical-align

什么是垂直对齐vertical-align指定行内元素(inline)或表格单元格(table-cell)元素的垂直对齐方式。不能用它垂直对齐块无素必须是行内或者行内块元素 对齐方式有哪些 /* Keyword values */ vertical-align: baseline; vertical ......
vertical-align vertical 基础 align css

网络层次划分

# 网络层次划分是什么 网络层次划分是指将计算机网络按照功能和组织结构划分为不同的层次,以实现网络的有效管理和运行。网络层次划分最常见的模型是TCP/IP参考模型和OSI参考模型。 TCP/IP参考模型将网络分为四个层次:网络接口层、网络层、传输层和应用层。网络接口层处理与物理网络连接的细节,网络层 ......
层次 网络

如何测量网络对PostgreSQL性能的影响

在PostgreSQL数据库和应用服务器之间,通常会有许多基础设施层。最常见的有连接池、负载均衡器、路由器、防火墙等。我们经常会忘记或想当然地认为网络hop以及其对整体性能造成的额外开销。但在很多情况下,这可能会导致严重的性能损失和整体吞吐量下降。 如何检测和测量影响 目前还没有一种简单的机制来测量 ......
PostgreSQL 性能 网络

css基础-精灵图

一张图片包括各种图标,用的时候用background-position对移到对应位置显示对应图标 但是图片放大会失真 图片制作完成后也不方便修改 所以如果小图票,我们可以用字体库解决 https://icomoon.io/ https://www.iconfont.cn/ ......
精灵 基础 css

Redis解决网络抖动问题

# Redis解决网络抖动问题 所谓网络抖动问题, 简单来说就是防止用户短暂的时间内对同一个接口多次点击访问 这里利用的是redis锁的原子性和with Statement上下文管理器实现, 另外该类还支持协程, 可使用`async with` 调用 ## 1. 源码 `FuncDefine.py` ......
问题 Redis 网络

最全linux基础知识

linux基础知识 [root@localhost ~]# 各位置表示什么意识 root:表示用户名 (现在的用户是root切换为test便是张三) localhost:表示主机名 (当前主机名切换为别的主机就是别的主机名) ~ :家目录 (表示当所在的目录切换到etc下便是etc) #: 管理员用 ......
基础知识 基础 知识 linux

基础数论

Upd on 2023.1.12 **添加了整除分块和莫比乌斯反演。** Upd on 2023.7.22 **重新排版,添加、删去了一些内容,修改了一些晦涩难懂的描述,开放阅读。** ### $$\huge\textbf{0x01}\ \large\textbf{数论入门}$$ > "质数是指在大 ......
数论 基础

pyhon 基础学习笔记(一)List

1. 有两个索引 2 索引的切片 L= [1,2,3,4,5,6] L[start:stop:step] 如L[1,2,2] 3. 列表增加元素 L.append(9) ,L.append([2,3]) 尾部追加 L.extend([1,2,3]) 尾部追加 L.insert(3,5) 位置3插入5 ......
基础 笔记 pyhon List

Redis基础

Redis是用C语言开发的一个开源的高性能键值对(key-value)数据库,官方提供测试数据,50个并发执行100000个请求,读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s ,且Redis通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的存储需求,目前为止Redis支持的键值数据类型如下: > ......
基础 Redis

230722 做题记录 // 网络流二十四题 (1/24)

知耻而后勇,物极必反。 ### A. 星际转移问题 http://222.180.160.110:1024/contest/3952/problem/1 如果就按照题目给的路线图,我们显然无法考虑到飞船到达的时刻。同时 $n$ 和 $m$ 又很小,我们就知道了,「人不能两次踏进同一条河流」,1 时刻 ......
230722 网络 24