频谱pytorch sn-gan网络
Debian10的网络配置
网络配置 一、配置文件方式 1、编辑网卡配置文件interfaces vim /etc/network/interfaces ... auto ens33 iface ens33 inet static address address 172.16.100.201/25 gateway 172.16 ......
[网络安全]360 quake的常见技巧
quake是360推出的网络空间资产测绘工具。下面是近期整理的一些搜索技巧，不定期更新。 风里雨里，我都在quake等你。个人中心输入邀请码“R2svnC”你我均可获得5,000长效积分哦，地址 quake.360.net 问题1：返回结果能只看IP不看域名吗？ title:"中国**" AND i ......
循环神经网络RNN
1. 循环神经网络：前一次输入x经过神经网络（有隐藏层、不同的神经元等）后得到一个输出结果y和a1，a1包含了前面序列的部分信息。 把a1给到y2的预测里面（如图所示），这样y2的预测和前面的序列就是有一定关系的。 循环神经网络（RNN）的核心： ......
vue 网络图片访问不到，403的解决办法（详解）
index.html中添加 <meta name="referrer" content="no-referrer" /> 原因： 防盗链的机制：通过页面的referrer信息，判断访问者来源，是否本站点，然后对图片等请求作出相应 no-referrer：1、整个 Referer 首部包含了当前请求页 ......
升级显卡驱动，下载cuda和cudann 12.0后，安装pytorch
1、重新创建虚拟环境 2、查找pytorch版本 安装Pytorch如何选择CUDA的版本，看这一篇就够了 - 知乎 (zhihu.com) Previous PyTorch Versions | PyTorch 安装支持CUDA 12的pytorch教程 - 知乎 (zhihu.com) 于是： ......
Pytorch 模型文件后缀名含义
目前常见的几种 pytorch 模型后缀名有： .pt .pth .bin .onnx 其实，.pt .pth .bin 这三个后缀都是人为指定的，在保存模型的时候没有区别，但用不同后缀是为了方便区分它们所储存的内容，相当于是个标记： 格式 解释 适用场景 可对应的后缀 .pt 或 .pth PyT ......
基于卷积神经网络的美食分类
使用卷积神经网络解决美食图片的分类问题：：：数据集在我这里，私聊给！！！！！！！！！ 环境：python3.7 ， 飞浆版本2.0 ， 操作平台pycharm 步骤1：美食图片数据集介绍与加载： 本实践使用的数据集包含5000张格式为jpg的三通道彩色图像，共5种食物类别。对于本实践中的数据包，具体 ......
网络安全-网络安全审计
网络安全审计是为了确保网络系统的安全性和完整性，防范潜在的网络攻击和数据泄露风险。 审计步骤： 1.确定审计目标：明确审计的目的和范围，例如审计网络设备、服务器、应用程序或数据库等。 2.收集信息：收集审计范围内的网络设备、系统、应用程序和用户等相关信息，了解网络拓扑结构、设备配置和运行状况等。 3 ......
基于深度神经网络的宝石分类
我们将宝石分类视为一个图像分类任务，主要方法是使用深度神经网络搭建一个分类模型，通过对模型的多轮训练学习图像特征，最终获得用于宝石分类的模型，大致可以分为五步： 1、数据集的加载与预处理； 2、模型的搭建； 3、模型训练； 4、模型评估； 5、使用模型进行预测； 环境：python3.7，使用飞浆2 ......
19.网络编程之网络基础概念
19.网络编程之网络基础概念 学习目标 了解OSI七层、TCP/IP四层模型结构 了解常见网络协议格式 掌握网络字节序和主机字节序之间的转换（大端法和小端法） 说出TCP服务器端通信流程 说出TCP客户端通信流程 独立写出TCP服务器端代码 独立写出TCP客户端代码 1.网络基础概念 1.1协议 概 ......
[机器学习复习笔记] RNN 循环神经网络
RNN 循环神经网络 1. RNN 1.1 RNN 示意图及时序展开 此处的 \(\text{RNN}\) 模型采用的是 \(\text{BPTT}\) 算法（随时间反向传播） \(x^{(t)}\) 表示输入层的输入 \(U\) 为输入层到隐藏层的权值参数 \(h^{(t)}\) 表示隐藏层的输出 ......
[机器学习复习笔记] CNN 卷积神经网络
CNN 卷积神经网络 1. 二维卷积公式（机器学习） \[O(i, j) = \sum^{kh}_{i = 0} \sum^{kw}_{j = 0} w(i, j) * I(i + kh, j + kw) \]上述公式中，\(O\) 为输出矩阵，\(I\) 为输入矩阵，\(w\) 为卷积核，\(kh ......
VM安装RedHat7虚机ens33网络不显示IP问题解决
1、今天在VMware中安装RedHat7.4虚拟机，网络连接使用的是 NAT 连接方式，刚开始安装成功之后输入ifconfig 还能看到ens33自动分配的IP地址，但是当虚机关机重启后，再查看IP发现原来的ens33网络已经没有了，只变成了这两个： 然后输入ip a 查看网卡信息发现出现了下面的 ......
神经网络稀疏综述
神经网络稀疏综述 1. 稀疏的概念 随着现代神经网络的规模不断提升，其消耗的内存，算力，能量都不断增加，这构成了在神经网络在实际应用中的瓶颈。如何尽可能的缩小网络同时又不损失其性能成为了一大神经网络方面的研究重点，目前常用的方法包括：剪枝，量化，网络结构搜索，知识蒸馏等。 我们现在讨论的神经网络稀疏 ......
深度解析BERT：从理论到Pytorch实战
本文从BERT的基本概念和架构开始，详细讲解了其预训练和微调机制，并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。我们探讨了BERT的核心特点，包括其强大的注意力机制和与其他Transformer架构的差异。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互 ......
http网络协议及fiddler使用
请求： 请求行（请求方法 URL 协议/版本号） 请求头（以键值对的形式展示：客户端的属性信息） 请求体（格式：name=value，多个参数用&隔开） URL组合 http和https的区分 相同点：都是协议，都可以用来传输数据 不同点：http不加密，不安全；https加密（公网使用）；http ......
CCLINK IEFB总线转ETHERNET/IP网络的协议网关使欧姆龙和三菱的数据互通的简单配置方法
JM-EIP-CCLKIE是一款ETHERNET/IP从站功能的通讯网关，该产品主要功能是实现CCLINK IEFB总线和ETHERNET/IP网络的数据互通。本网关连接到ETHERNET/IP总线和CCLINK IEFB总线上都可以做为从站使用。网关分别从ETHERNET/IP一侧和CCLINK ... ......
关于双代号网络图里的虚线
定义：双代号网络图中，虚箭线代表不占用时间和资源的虚拟活动。 怎么用：百度了会儿看的一脸懵逼，又看了半天例题，终于看懂这虚线是怎么用的了，记录一下。 大概是在A-BC-D的情况下，因为两个编号之间只能连一条实线，所以用虚箭线辅助作图，优先选择非关键路径。 比如下图里的a-de-h，因为de都是从a出 ......
Vmware网络配置与Xshare使用
1 Vmware网络配置 1.1 安装完后Vmware提供了几种网络连接方式，分别是Bridged（桥接模式）、NAT（网络地址转换模式）、Host-Only（仅主机模式） 1.2 桥接模式 桥接模式就是将主机网卡与虚拟机的网卡利用虚拟网桥进行通信。在桥接的作用下，类似于把物理主机虚拟为一个交换机， ......
m基于5G通信的超密集网络多连接负载均衡和资源分配算法matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 5G模型的基本结构如下所示： 超密集网络是5G通信系统中的重要技术，是现在通信界的研究热点。系统中的每个小小区都是正交频分多址系统，共有TV个小小区，每个小小区使用个OFDMA子载波，信道增益为G。根据其结构图可知，当 ......
机器学习——卷积神经网络
对于表格数据（其中行对应样本，列对应特征），我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。 此时，多层感知机可能是最好的选择，然而对于高维感知数据，这种缺少结构的网络可能会变得不实用。原因如下： 当特征数非常高维时，全连接网络的参数会变得极大，导致计算成本大 ......
安卓快速掌网络请求HttpUrlConnection
HttpURLConnection 是 Java 标准库中的一部分，它不依赖于特定的 Android 版本。，从 Android 9（API 级别 28）开始，Google 官方推荐使用更现代化的网络库，例如 OkHttp 或 Volley。这些库提供更简洁、强大和易用的 API，并具备更好的性能和 ......
互联网深度发掘：沃惠阁和您聊聊网络营收如何做到遥遥领先
随着互联网的飞速发展，网络营收已成为越来越多企业和个人的重要收入来源。然而，要想在网络营收领域做到遥遥领先，并非易事。本文将为你提供一些实用的策略和方法，帮助你在这个竞争激烈的市场中脱颖而出。 一、精准定位：找到你的目标客户 首先，你需要明确你的目标客户是谁，他们的需求是什么。通过市场调研和数据分析 ......
pytorch图像变换和增强
pytorch图像变换和增强 目录pytorch图像变换和增强总览调整大小灰度变换标准化水平垂直翻转随机旋转中心裁剪随机裁剪亮度对比度饱和度高斯模糊高斯噪声随机块中心区域参考资料 总览 # 使用数据增强技术可以增加数据集中图像的多样性，从而提高模型的性能和泛化能力。 1.尺寸变换 transform ......
docker自定义网络
使用桥接模式创建docker网络代替docker0网络 在docker容器创建时，会有参数--net指定网络，默认是docker0 docker run -d --name [容器名] --net [网络名] -p [端口号] [镜像名] docker0名称默认是bridge docker netw ......
深度学习中基于pytorch的多层感知机简洁实现
基于一个例子，总结过去一个月的学习： import torch from torch import nn from torch.nn import init import numpy as np import sys sys.path.append("..") import d2lzh_pytorc ......
网络流题选
P2766 【问题分析】 第一问是 LIS 问题，动态规划求解，第二问和第三问用网络最大流解决。 【建模方法】 首先动态规划求出F[i]，表示以第i位为开头的最长上升序列的长度，求出最长上升序列长度K。 1、把序列每位i拆成两个点<i.a>和<i.b>，从<i.a>到<i.b>连接一条容量为1的有向 ......
主机字节序和网络字节序，小端字节序和大端字节序？
主机字节序:就是在主机内部，数据在内存中的存储顺序，主机字节序通常分为小端字节序（Little Endian）和（Big Endian）。 小端字节序：内存的低地址存储地位低位字节，高地址存储高位字节。 大端字节序：内存的低地址存储高位字节，高地址存储地位字节。 我们为什么要知道区分主机是大端还是小 ......