视觉matlab网络lstm
R语言Apriori关联规则、K-means均值聚类数据挖掘中药专利复方治疗用药规律网络可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30605 原文出处：拓端数据部落公众号 应用关联规则、聚类方法等数据挖掘技术分析治疗抑郁症的中药专利复方组方配伍规律。方法检索治疗抑郁症中药专利复方，排除外用中药及中西药物合用的复方。 最近我们被要求撰写关于用药规律的研究报告，包括一些图形和统计输 ......
如何让虚拟机配置网络以及Xshell软件如何连接你的虚拟机
给虚拟机配置网络总共有三种方法：桥接模式、nat模式和更改虚拟机ip地址 首先我们来介绍桥接模式 桥接模式是指虚拟机直接与物理网卡相连接。虚拟机之间直接可通信，虚拟机与windows之间也可通信。每一个ip地址都是真实的，虚拟机可以上网。缺点是占用ip资源。主机可以和虚拟机通信，虚拟机也可以和主机通 ......
矢量图输出、修订、以及插入方法——Matlab，PPT输出、Tex，Word输入
矢量图输出、修订、以及插入方法 1 输出图片 1.1 MATLAB出图 另存为pdf（tex中使用）或emf（word中使用）格式，svg格式不行，会导致图片失真 1.2 PPT出图 直接导出pdf或选中图片右键导出为svg（这样就不用去白边） 1.3 Python出图 python的matplot ......
[HNOI2016] 网络
[HNOI2016] 网络 题目描述 一个简单的网络系统可以被描述成一棵无根树。每个节点为一个服务器。连接服务器与服务器的数据线则看做一条树边。两个服务器进行数据的交互时，数据会经过连接这两个服务器的路径上的所有服务器（包括这两个服务器自身）。 由于这条路径是唯一的，当路径上的某个服务器出现故障，无 ......
【matlab笔记】杂乱版
求Lagrange插值多项式 syms x; X = [1, 3/2, 0, 2] Y = [3, 13/4, 3, 5/3] n = length(X); L = sym('1'); P = sym('0'); for i = 1:n % 求出 Li(x) Li = sym('1'); for j ......
计算机网络-应用层
目录应用层协议原理万维网和HTTP协议万维网概述统一资源定位符HTML文档nullDNS系统域名空间域名服务器和资源记录域名解析过程递归查询迭代查询动态主机配置协议（DHCP）DHCP中继代理DHCP交互过程电子邮件电子邮件系统的组成简单邮件传送协议邮局协议POP3互联网报文存取协议电子邮件格式和M ......
matlab中polyfit和polyval的使用（曲线拟合/多项式拟合/指数拟合）
matlab中polyfit函数的作用是对数据进行数据拟合 有些小伙伴可能搞不清楚polyfit和polyval之间的区别，这里就直接上我的笔记给大家看看吧 %% 普通的多项式拟合 clear;clc; num = 30; x = linspace(0,5,num); % 横轴数据 error = ......
现代卷积神经网络
白羽~ summer pockets AlexNet 背景 当时计算机视觉研究人员会告诉一个诡异事实————推动领域进步的是数据特征，而不是学习算法。计算机视觉研究人员相信，从对最终模型精度的影响来说，更大或更干净的数据集、或是稍微改进的特征提取，比任何学习算法带来的进步要大得多。 另一组研究人员， ......
网络流刷题笔记
P2764 最小路径覆盖问题 考虑对于图上的每个节点拆点，拆成入点和出点，所有入点和源点连边，所有出点和汇点连边。 对于原图中的一条边 \((u,v)\)，将 \(u\) 的入点和 \(v\) 的出点连边即可。 答案即为 \(n-\text{maxflow}\)。 ......
如何给VMware虚拟机中的Centos系统配置网络以及连接xshell
打开VMware 设置虚拟机网络为NAT模式 在左上角点击：编辑 > 虚拟网络编辑器 在弹出的窗口中点击更改设置 出现如下窗口 使用快捷键win+r 输入cmd 运行 在cmd内输入ipconfig 找到VMware的ip配置 以太网适配器 VMware Network Adapter VMnet1 ......
影响机器视觉精度的关键因素
1、最小测量单位为所需测量公差带的十分之一。 2、当试图测量非常小的特征（例如分辨率低于0.001mm）时，可以使用长波长的颜色，例如蓝色或紫色来提高对比度。如果零件处于运动状态，请考虑使LED照明器频闪以获得最佳强度和灯泡寿命。 ......
VMware workstation设置nat网络端口转发
vmware workstation nat模式，一般是无法正常访问到的 如果想要从本地访问到nat网络的虚拟机，就需要做端口转发策略 具体步骤如下，需要在虚拟网络编辑器中处理，并启用管理员权限 访问时需要访问主机映射的端口 ......
线性代数 · 矩阵 · Matlab | Cholesky 分解代码实现
Cholesky 分解是 LU 分解（三角分解）的特殊形式，n 阶实对称正定矩阵 A = LL^T，其中 L 为下三角；搬运外网的代码，非原创。 ......
神经网络基础篇：详解逻辑回归 & m个样本梯度下降
逻辑回归中的梯度下降 本篇讲解怎样通过计算偏导数来实现逻辑回归的梯度下降算法。它的关键点是几个重要公式，其作用是用来实现逻辑回归中梯度下降算法。但是在本博客中，将使用计算图对梯度下降算法进行计算。必须要承认的是，使用计算图来计算逻辑回归的梯度下降算法有点大材小用了。但是，认为以这个例子作为开始来讲解 ......
基于LSTM深度学习网络的时间序列分析matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，专门设计用于处理序列数据。LSTM网络通过记忆单元和门控机制来捕捉时间序列中的长期依赖关系，避免了传统RNN中的梯度消失问题。LSTM的核心原理包括三种门控：输入门（i ......
子网划分——网络借位
题目： 某公司申请了一个C类的IP地址192.128.0.3，但是该公司拥有400台主机，公司想将这些主机平均分布在两层楼进行管理，但是要求400台主机属于同一个子网，请问如何进行子网划分？选用的子网掩码是多少？请给出每层楼全体主机所设置的IP地址范围，并写出整个网络的网关地址？ 解答： （一）根据 ......
即构发布 | 移动端实时超分辨率技术，迭代视觉新体验
超分辨率（Super Resolution，简称 SR），是计算机视觉的一个经典应用。SR 是指通过软件或硬件的方法，从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，简单来说就是通过 AI 算法来放大原有图像的分辨率以达到提升画质的效果。在监控设备、卫星图像遥感、数字高清、显微成像、视频编码通信、视... ......
vmware的三种网络连接方式
一、概述 vmware为我们提供了三种网络工作模式，它们分别是：Bridged（桥接模式）、NAT（网络地址转换模式）、Host-Only（仅主机模式）。 打开vmware虚拟机，我们可以在选项栏的“编辑”下的“虚拟网络编辑器”中看到VMnet0（桥接模式）、VMnet1（仅主机模式）、VMnet8 ......
视觉惯性SLAM
IMU基本模型 IMU信号本身带有误差，为了更好的在优化问题中使用IMU信号，一般需要建立IMU误差模型（IMU对实际运动的观测和实际的运动的值之间的误差）。其中，最常用的是将其误差模型简化为偏移和测量噪声两个部分。 则，角速度和加速度的观测值一般被表示为： \[\tilde{\boldsymbol ......
12306的技术架构演进（网络整理）
12306的技术架构是一个非常复杂和庞大的系统，经历了多个版本的演进和优化。根据搜索结果，以下是12306的技术架构的主要特点和演进过程： 第一代架构：互联网售票系统设计了缓存服务、用户管理、车票查询、订单及电子客票处理等多个相对独立的业务分区，以及三级网络安全域。 第二代架构：在2012年春运期间 ......
网络安全之代码审计（小白速进）
代码审计 目录代码审计1. 初识代码审计1.1 代码审计是什么1.2 代码审计的意义1.3 代码审计的常用思路1.4 黑盒测试和白盒测试1.5 代码审计和渗透测试的关系1.6 代码审计的工作流程2. 代码审计环境搭建（以Java为例）2.1 JDK的下载和安装2.2 Eclipse的下载和安装2.3 ......
RoCE、IB 和 TCP 等网络的基本知识及差异对比
在分布式存储网络中，我们使用的协议有RoCE、infiniband（IB）和TCP/IP。其中 RoCE和IB属于RDMA(RemoteDirect Memory Access)技术。 RDMA 和 TCP/IP 面对高性能计算、大数据分析等IO高并发、低时延应用，现有TCP/IP软硬件架构不能 满 ......
两台电脑在相同网络下使用共享文件夹进行文件的传递
如题，如何使用共享文件夹，实现两台电脑的文件传递。 首先要保证两台电脑处于同一网络下（同一WIFI下） 例如电脑A上有个share_file文件夹，我们的目的是，将其变成两台电脑共享的文件夹。 电脑A和B都可以对其进行文件的增删改查。 电脑A的操作： 右键点击文件夹，选择属性，出现对话框后点击共享， ......
常见网络攻击技术
（1）SQL 注入：Web 应用未对用户提交的数据做过滤或者转义，导致后端数据库服务器执行了黑客提交的 sql 语句。黑客利用 sql 注入攻击可进行拖库、植入 webshell，进而入侵服务器。（2）XSS 跨站：Web 应用未对用户提交的数据做过滤或者转义，导致黑客提交的 javascript ......
多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限
多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限 一种基于多模态（图像、文本）对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下，使用自然语言来预测最相关的文本片段，而无需为特定任务进行优化。CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，具备出色的零射击能力，可以应用于多种多模态任务。 多模态对比语言 ......
神经网络基础篇：史上最详细_详解计算图（Computation Graph）
计算图 可以说，一个神经网络的计算，都是按照前向或反向传播过程组织的。首先计算出一个新的网络的输出（前向过程），紧接着进行一个反向传输操作。后者用来计算出对应的梯度或导数。计算图解释了为什么用这种方式组织这些计算过程。在这个博客中，将举一个例子说明计算图是什么。让举一个比逻辑回归更加简单的，或者说不 ......
使用网络测试仪对nfs服务进行挂载读写测试
测试目的：Supernova网络测试仪是否支持对NFS服务进行测试 测试拓扑： NFS服务器准备： 开启NFS服务，并开放一个目录 Supernova测试仪创建测试用例操作： 测试结果验证： ......
C# Socket网络编程
入门级C# Socket编程实现 只要知道要通信的两台主机的IP地址和进程的端口号，然后可以用Socket让这两个进程进行通信。 在本机上运行服务端和客户端，ip为127.0.0.1，使用端口9050(0~1023的端口号通常用于一些比较知名的网络服务和应用，普通网络应用程序则应该使用1024以上的 ......
除了注意力机制，以下是一些可以集成到LSTM模型中的其他模块：
我明白了，你说的是将模块集成到LSTM中以预测土壤湿度。除了注意力机制，以下是一些可以集成到LSTM模型中的其他模块： 卷积神经网络 (CNN)：在LSTM之前添加卷积层，用于提取土壤湿度数据中的时空特征。 卷积-递归神经网络 (ConvLSTM)：ConvLSTM结合了卷积和循环结构，适用于处理时 ......