计算机网络 模型tcp ip

期末云计算基础架构平台实操题

1.docker sudo yum remove docker \ docker-client \ docker-client-latest \ docker-common \ docker-latest \ docker-latest-logrotate \ docker-logrotate \ ......
架构 基础 平台

为什么建筑设计师选择网络渲染"效果图"

网络渲染一般是指:云渲染,建筑设计行业通常需要渲染室内、室内等场景的效果图,一般大型场景渲染时非常消耗电脑算力,并且渲染时长也会通过效果图的场景、尺寸等来决定,本文为用户整理建筑设计师选择网络渲染的原因,希望对大家有一定的帮助! 效果图通常是指什么? 效果图广泛应用于建筑设计、室内设计、游戏开发、动 ......
quot 效果图 设计师 效果 网络

计算机系统基础

目录计算机系统实际机器虚拟机器存储系统层次化存储结构高速缓存映像方式同步方式页面淘汰算法磁盘管理移臂调度算法磁盘优化分布磁盘单缓冲区与双缓冲区读取Flynn分类法指令集复杂指令集(CISC)精简指令集(RISC)流水线流水线执行时间计算流水线吞吐率计算流水线加速比计算性能指标可靠性或可用性处理能力或 ......
计算机 基础 系统

中国的高校计算机教育存在哪些问题?

中国的高校计算机教育存在哪些问题? 深度学习/量化交易/理论物理学/计算社会学 1.校园网不带梯子 2.不教git,make等现代工具链 3.代码量不足,课程报告过多,杂七杂八的课太多,比如物理实验 4.教材老旧,ppt跟着老旧,念他的人不免的也老旧。 5.核心课程缺失或者不重视,比如编译原理,有的 ......
计算机 问题

【计算机网络】5.网络层:控制平面

1 路由选择算法 路由:按照某种指标(传输延迟,所经过的站点数目等)找到一条从源节点到目标节点的较好路径 以网络为单位进行路由(路由信息通告+路由计算) 一个网络使用的节点地址前缀相同,且物理上聚集 路由:计算一个网络到另一个网络的路径 路由选择算法(routing algorithm):网络层软件 ......
计算机网络 平面 网络

AI_NLP以及SAM的理解-分割模型

机器学习 一般机器学习分为有监督学习,无监督学习和强化学习 无监督学习 Unsupervised Learning Self-Supervised Learning,又称为自监督学习 -Self-Supervised Learning 的核心思想 Masked Autoencoders Are Sc ......
模型 AI_NLP NLP SAM AI

用一张图片测试几个大模型的看图理解,文心一言表现不佳,通义千问了解最到位!

样图如下: 用上面的图片,在几个主流的AI大模型中进行识别理解,最终的理解各有不同。 不过最让我意外的是 文心一言 居然理解的最不到位! 下图是文心一言的看图理解: 下图是通义千问的看图理解: 下图是讯飞星火的看图理解: 大家觉得哪一个理解的最到位????? ......
文心 模型 图片

云数据库与Web网站:构建高效、可扩展的网络应用

云数据库与Web网站的关系 云数据库与Web网站之间存在着密切的关系。Web网站需要数据库来存储和管理用户数据、交易信息、内容资料等关键信息。而云数据库提供的弹性和可扩展性,使得Web网站能够根据业务需求快速地增加或减少存储资源,从而更加高效地应对用户访问和数据增长。 同时,云数据库还为Web网站提... ......
网络应用 数据库 数据 网站 网络

视频智能分析/边缘计算AI智能分析网关V4区域入侵检测算法如何配置?

上图所示是配置好的绘画区域,也可以自定义绘制(点击【检测区域】进行绘制即可),如果不绘制则默认检测整个摄像机的画面,点击保存配置可以将算法保存 ......
智能 入侵检测 网关 算法 边缘

NAT网关隐藏在私有网络中的攻击者溯源

在NAT(网络地址转换)环境中进行网络攻击溯源存在一定的挑战,因为NAT会隐藏内部网络中实际发起攻击的源IP地址。当内部设备通过NAT路由器访问公网时,其私有IP地址会被转换为公共IP地址。这样一来,从外部网络看来,所有来自同一内部网络的流量都会显示为相同的公网IP地址。 在发生攻击事件时,由于NA ......
攻击者 网关 网络 NAT

使用docker搭建deepspeed多机多卡分布式微调大模型环境

前置环境:两台可以互通的centos服务器(服务器1、服务器2),docker,NVIDIA驱动 docker创建overlay共享网络 1)选用服务器1作为manage节点进行初始化,执行docker swarm init Swarm initialized: current node (ly4d ......
分布式 deepspeed 模型 环境 docker

公共仓库元模型(CWM)(转)

转自:https://www.jianshu.com/p/21207b50084a 一、什么是CWM? 在我们学习一个新东西时,首先得弄懂明白它是用来干什么的?然后通过实例与理论交错学习,CWM——Common Warehouse Metamodel, 很明显翻译过来时公共仓库元模型,CWM的提出主 ......
仓库 模型 CWM

主板的工作原理(主板允许计算机中的所有组件相互“交谈”)

主板允许计算机中的所有组件相互“交谈” 如果您曾经拆开过计算机,就会看到将所有东西连接在一起的一件设备 —主板。主板是具有组件和连接器的中央电路板,这些组件和连接器允许计算机的所有部分接收电源并相互通信。它有时被称为主板、主电路板或底板。主板通常拥有多种内置功能,它们直接影响计算机的功能和升级潜力。 ......
主板 组件 原理 计算机

Atlas关系型数据库元数据模型

[ { "category": "ENTITY", "guid": "00b4a314-1185-4cd4-84e9-20275990d58d", "createdBy": "hadoop", "updatedBy": "hadoop", "createTime": 1615973091411, " ......
数据 模型 数据库 Atlas

基于buildroot connman 网络管理工具的应用

快速了解connman的使用 可以参考: https://www.jianshu.com/p/03aed25b96f7 ConnMan - ArchWiki (archlinux.org) wifi配置文件的介绍:https://man.archlinux.org/man/connman-servi ......
管理工具 buildroot connman 工具 网络

机器学习周刊 第4期:动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述

LLM开发者必读论文:检索增强(RAG)生成技术综述! 目录: 1、动手实战人工智能 Hands-on Al 2、huggingface的NLP、深度强化学习、语音课 3、Awesome Jupyter 4、计算机科学热门论文 5、LLM开发者必读论文:检索增强 (RAG) 生成技术综述 6、App ......
人工智能 实战 人工 语音 助手

面试题:Tcp,http,https分别的意义和他们的区别

TCP是一种可靠的,面向连接的传输协议,用于在网络上可靠的传输数据。它确保数据在发送和接收之间的可靠传递,TCP提供了可靠的字节流,确保数据按正常的顺序到达目标。 主要特点: 1.面向连接:在数据传输之前,发送方和传输方需要建立一个连接。 2.可靠性:TCP使用确认和重传机制来确保数据的可靠性。接收 ......
意义 https http Tcp

【计算机网络】4.网络层:数据平面

1. 数据平面和控制平面 网络层服务: 在发送主机和接收主机之间发送段(segment) 在发送端将段封装到数据报中 在接收端将段上交给传输层实体 网络层协议存在于每一个主机和路由器 路由器检查每一个经过它的IP数据报的头部 网络层功能 转发(局部):将数据从路由器的输入接口转发到合适的输出接口 路 ......
计算机网络 平面 数据 网络

神经网络优化篇:梯度检验应用的注意事项(Gradient Checking Implementation Notes)

梯度检验应用的注意事项 分享一些关于如何在神经网络实施梯度检验的实用技巧和注意事项。 首先,不要在训练中使用梯度检验,它只用于调试。意思是,计算所有\(i\)值的\(d\theta_{\text{approx}}\left[i\right]\)是一个非常漫长的计算过程,为了实施梯度下降,必须使用\( ......

使用知识图谱提高RAG的能力,减少大模型幻觉

在使用大型语言模型(llm)时,幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本,但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源,如数据库或知识图谱。 向量数据库和知识图谱 向量数据库 向量数据库是表示实体或概念(如单词、短语或文档)的高维向量的集合。数据 ......
图谱 幻觉 模型 能力 知识

三维模型的几何坐标纠正应用探讨

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作,从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大,模型轻量化效率高,自动化处理能力高;采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理,精度高,... ......
坐标 几何 模型

2023-2024-1 20231423《计算机基础与程序设计》第十五周学习总结

2023-2024-1 20231423《计算机基础与程序设计》第十五周学习总结 作业信息 这个作业属于哪个课程https://edu.cnblogs.com/campus/besti/2023-2024-1-CFAP/(如2022-2023-1-计算机基础与程序设计) 这个作业要求在哪里 <htt ......

2023-2024-1 20231427《计算机基础与程序设计》第十五周学习总结

学期(如2023-2024-1) 学号(如:20231300) 《计算机基础与程序设计》第X周学习总结 作业信息 这个作业属于哪个课程 https://edu.cnblogs.com/campus/besti/2023-2024-1-CFAP/(如2022-2023-1-计算机基础与程序设计) 这个 ......

2023-2024-1 20231425 《计算机基础与程序设计》第十五周总结

2023-2024-1 20231425 《计算机基础与程序设计》第十五周总结 作业属于哪个课程 https://edu.cnblogs.com/campus/besti/2023-2024-1-CFAP/homework/13011 这个作业要求在哪里 https://www.cnblogs.co ......

#2023-2024-1 20231408《计算机基础与程序设计》第十五周学习总结

作业信息 这个作业属于哪个课程 <2023-2024-1-计算机基础与程序设计> 这个作业要求在哪里 <2023-2024-1计算机基础与程序设计第十五周作业> 这个作业的目标 <课程总结> 作业正文 本学期学到很多东西,有教材内容,老师的学习方式和人生习惯的推荐以及我自己对考试的感悟。 第一周作业 ......

centos7安装 NFS实现网络文件共享

主节点安装 在所有节点执行安装nfs-utils yum install -y nfs-utils 主节点启服务 systemctl start nfs-server 在主节点创建文件和暴露服务 makedir -p /data/nfs # vi /etc/exports,添加暴露信息,192.16 ......
centos7 文件 centos 网络 NFS

# 2023-2024-1 20231322 《计算机基础与程序设计》第十五周学习总结

作业信息 |2022-2023-1-计算机基础与程序设计)| |-- |-- | |2022-2023-1计算机基础与程序设计第十五周作业| |这个作业的目标|总结本学期课程| |作业正文|(https://www.cnblogs.com/cjl03/p/17951380)| 课程总结 本学期的课程 ......

2023-2024-1 20231415 《计算机基础与程序设计》第十五周总结

作业属于哪个课程 https://edu.cnblogs.com/campus/besti/2023-2024-1-CFAP/homework/13011 这个作业要求在哪里 https://www.cnblogs.com/rocedu/p/9577842.html#WEEK15 作业目标 作业正文 ......

2023-2024-1 20231418《计算机基础与程序设计》第15周学习总结

2023-2024-1 20231418《计算机基础与程序设计》第15周学习总结 《计算机基础与程序设计》课程总结 第1周 第2周 第3周 第4周 第5周 第6周 第7周 第8周 第9周 第10周 第11周 第12周 第13周 第14周 实验: 实验一:熟悉Linux命令 实验二:基本控制结构编程练 ......

2023-2024-1 20231422 《计算机基础与程序设计》第15周总结报告

作业 第1周 第2周 第3周 第4周 第5周 第6周 第7周 第8周 第9周 第10周 第11周 第12周 第13周 第14周 实验 实验一:熟悉Linux命令,在Vbox下Ubuntu中进行相关的命令的练习 实验二:基本编程结构控制练习,通过在华为云下OpenEuler中的编程练习,既掌握了有关C ......
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