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【UniApp】-uni-app-网络请求
前言 经过上个章节的介绍，大家可以了解到 uni-app-pinia存储数据的基本使用方法 那本章节来给大家介绍一下 uni-app-网络请求 的基本使用方法 步入正题 首先我们打开官方文档，我先带着大家看一下官方文档的介绍：https://uniapp.dcloud.net.cn/api/requ ......
Unity3D 多人联机网络游戏开发都存在哪些误区详解
Unity3D 是一款强大的游戏开发引擎，可以用于开发各种类型的游戏，包括多人联机网络游戏。然而，在开发多人联机网络游戏时，有一些常见的误区需要注意。本文将详细解释这些误区，并提供技术解决方案和代码实现。 对啦！这里有个游戏开发交流小组里面聚集了一帮热爱学习游戏的零基础小白，也有一些正在从事游戏开发 ......
神经网络2
1- 模型 模型结构 特征表示能力 训练效率 模型复杂度 鲁棒性 CNN 局部连接、权值共享的卷积结构 对局部特征提取能力强，适用于图像、语音等领域 训练效率高，可并行化处理 模型结构相对简单，参数较少，不适用于处理序列数据 对数据噪声、变形等鲁棒性一般 RNN 具有循环连接的结构，如LSTM、GR ......
神经网络
模型演进卷积神经网络--循环神经网络--Transformer 卷积神经网络 CNN 主要处理图像的神经网络卷积本身是一种数学计算先观察--再记忆存储 循环神经网络 RNN 语义存在上下文的前后依赖关系循环神经网络的上一级节点的输出继续往下一级进行传递，事后对序列数据的上下文影响进行建模后续的每一个 ......
程序员修炼之道：从小工到专家阅读笔记3
这本书的适用范围可以从初学者到有经验的程序员再到项目经理，作为一本偏向理论与思想的书，书中不可避免有些假大空的地方，再加上作者写完本书的时间还在1999年，书中的很多方法与标准放在今天也已不再实用。但这些都不能掩盖它的优秀之处，作者曾在本书完成十年后说过，如果这本书是放在现在编写，1999年的那些通 ......
程序员修炼之道：从小工到专家阅读笔记4
耦合这个词基本在我的职业生涯中每天都能听到，一个好的程序一定是低耦合的，这本书提出了函数的德墨忒尔法则帮我们更好的界定耦合的边界，怎样编写低耦合的代码，更难能可贵的是这本书不仅仅描述了一般的代码耦合，还花了很大笔墨解释了时间耦合，很多时候一个业务的实现没有必要一定是线性的，它可以是并行的，这在适用的 ......
程序员修炼之道：从小工到专家阅读笔记5
程序员所应该遵循的实用主义原则。 我的源码让猫给吃了：出现错误时，要诚实，不要推诿或者找借口。要提供各种可能的解决方案与后果并与他人沟通，而不是提供借口。 软件的熵：这是著名的破窗户原理。项目中一个小的、无人料理的问题可能带来后续编码时的懈怠，从而造成更大的问题。不要容忍任何小的错误，解决它或至少打 ......
程序员修炼之道：从小工到专家阅读笔记6
程序需要遵守的实用主义原则。 重复的危害：如果某个事物在代码中重复多次，就可能会在维护过程中带来问题，因为改动了一处而忘记改动另一处造成自相矛盾。这加大了维护难度。要遵守DRY原则，即Don’t repeat yourself。 重复通常由这些东西引起： 强加的重复，由文档或用户需求决定。这通常可以 ......
算法学习笔记(8.3): 网络最大流 - 模型篇
本文慢慢整理部分模型。 DAG 最小路径覆盖 经典的题目，经典的思想。 网络流常见的将图上的点拆为入点和出点，那么路径由若干 出 - 入 - 出 - 入 的循环构成。 于是在拆好的图上流一流即可。 [CTSC2008] 祭祀 典中祭 黑白染色 利用黑白染色将整个图变成一个二分图是网络流常见的套路，尤 ......
《程序员修炼之道：从小工到专家》读后感十二月篇一
阅读《程序员修炼之道：从小工到专家》第七章，我深感这是一次对于编程世界深度探索的旅程。这一章的内容，如同明灯，照亮了我在编程道路上的前行之路。这一章强调了个人责任的重要性。作为程序员，我们不仅仅是编写代码，我们还在创造影响世界的产品。这让我深感责任重大，同时也意识到自己的工作是多么重要。我明白了，我 ......
《程序员修炼之道：从小工到专家》读后感十二月篇二
阅读《程序员修炼之道：从小工到专家》第八章，我仿佛经历了一场关于编程艺术的深刻思考和探索。这一章的内容，以其独特的视角和深度，让我对编程有了更深入的理解和认识。作为一名程序员，我们不仅要编写出能够正确运行的代码，更要让代码易于理解和维护。这让我意识到，代码不仅仅是机器执行的指令，更是我们与他人交流的 ......
matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......
《程序员修炼之道：从小工到专家》读后感十月篇二
《程序员修炼之道：从小工到专家》第四章以“唯‘用’主义”为主题，深入探讨了实用主义在程序员成长道路上的重要性。这一章让我对实用主义有了更深刻的认识和理解，也让我更加注重实用主义在编程实践中的应用。这一章强调了实用主义的重要性。在编程中，我们不仅要追求技术的精湛，更要关注技术的实用价值。只有真正理解了 ......
《程序员修炼之道：从小工到专家》读后感十一月篇一
《程序员修炼之道：从小工到专家》第五章的主题是“知易行难”，这一章深入探讨了程序员在实际工作中面临的挑战和困难，以及如何克服这些困难，实现从“知”到“行”的转变。这一章指出了许多看似简单的问题实则暗藏玄机，需要深入思考和实践才能真正掌握。在编程中，我们经常会遇到一些看似简单的问题，但实际上却需要我们 ......
《程序员修炼之道：从小工到专家》读后感十一月篇二
程序员修炼之道：从小工到专家》第六章的主题是“整体把握”，这一章深入探讨了程序员在面对复杂系统时需要具备的整体把握能力和思维方法。这一章让我对整体把握有了更深刻的认识和理解，也让我更加注重在编程实践中运用整体把握的方法。这一章强调了全局思维和系统观念的重要性。在编程中，我们经常会遇到一些复杂的问题和 ......
《程序员修炼之道：从小工到专家》读后感十月篇一
在《程序员修炼之道：从小工到专家》的第三章中，作者通过“剪不断，理还乱”这个主题，深入探讨了程序员在面对复杂问题时的挑战和应对策略。这一章的内容让我深感启发，对于如何处理复杂问题有了更清晰的认识和理解。“剪不断”是对复杂问题的一种形象描述。在编程中，我们经常会遇到各种复杂的问题，这些问题往往剪不断、 ......
深入 K8s 网络原理（一）- Flannel VXLAN 模式分析
目录1. 概述2. TL;DR3. Pod 间通信问题的由来4. 测试环境准备5. 从 veth 设备聊起6. 网桥 cni06.1 在 Pod 内看网卡信息6.2 在 host 上看网卡信息7. VTEP flannel.18. 最后看下 Flannel 的配置9. 总结 1. 概述 这周集中聊下 ......
经典卷积神经网络LeNet&AlexNet&VGG
LeNet LeNet-5是一种经典的卷积神经网络结构，于1998年投入实际使用中。该网络最早应用于手写体字符识别应用中。普遍认为，卷积神经网络的出现开始于LeCun等提出的LeNet网络，可以说LeCun等是CNN的缔造者，而LeNet则是LeCun等创造的CNN经典之作网络结构图由下图所示： L ......
虚拟机安装openvswitch管理虚拟机网络 简易交换机
测试环境：VMware® Workstation 16 Pro 虚拟机vm1:centos7 虚拟机vm2:centos7 虚拟机ovs:centos7 1.ovs安装openvswitch 更新系统包 #:yum update 安装osv支持包 #:yum install libibverbs 安 ......
debian11网络配置文件
背景介绍 近期公司新装了一批测试环境的机器，系统是Debian11，第一次配置Debian的静态网络IP，特此记录一下。 （debian11默认的配置文件中的网卡名称未必是对的，请使用ip -a 进行确认后进行修改。） 配置文件 root@server20x:~# cat /etc/network/ ......
密码强度的提升与网络安全意识
随着互联网的快速发展，网络安全问题日益突出，其中密码安全作为网络世界的第一道防线，其重要性不言而喻。本文将从密码强度的提升和网络安全意识普及两个方面，探讨如何在日益复杂的网络环境中保障个人信息安全。 随机密码生成器 | 一个覆盖广泛主题工具的高效在线平台(amd794.com) https://am ......
WiMinet 评说1.2：多跳无线网络的困境
1、前言 在工业应用中，低速率，大规模和长距离的无线自组织网络一直没有得到广泛的部署，根本原因在于其稳定性，可靠性和实时性一直无法得到良好的保证。在这种自组织网络中，节点之间的跳转关系大多是根据其相对位置和信号强度来决定的；由于安装位置，部署密度，启动时间等差异，其网络拓扑往往会有比较明显的不同，在 ......
网络信息
fun myTest(){ val connectivityManager=getSystemService(CONNECTIVITY_SERVICE) as ConnectivityManager val activeNetWorkInfo=connectivityManager.activeNe ......
神经网络优化篇：详解正则化（Regularization）
正则化 深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少的网络误差。 如果怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方 ......
信而泰X-Vision助力网络质量监测
网络背景与挑战 Internet的最早起源于美国国防部高级研究计划署DARPA（Defence Advanced Research Projects Agency）的前身ARPAnet，该网于1969年投入使用。由此，ARPAnet成为现代计算机网络诞生的标志。 网络的数字化发展、业务模式的变化,致 ......
Docker网络模式--network_mode
docker-compose.yml 配置文件中的 network_mode 是用于设置网络模式的，与 docker run 中的 --network 选项参数一样的，可配置如下参数： 一、bridge **默认 **的网络模式。如果没有指定网络驱动，默认会创建一个 bridge 类型的网络。 桥接 ......
网络流学习笔记
这个必须写。 先梳理一下，到时候再整理，证明先简写或者跳过。 流网络：一个有向图，每条边有一个容量，有一个源点 \(s\) 和一个汇点 \(t\)。每条边有一个属性称为容量，如果把流网络抽象成水管的话，那么边的容量就是每根水管的每秒最大承受的进水量。每条边也有一个流量，这个值大于等于 \(0\) 且 ......
【行行AI直播】前阿里巴巴高级专家杨剑：AI与自媒体结合，是助力还是威胁
当今数字时代，自媒体已成为人们获取信息和表达观点的重要渠道。随着AI技术的快速发展，它正在为自媒体带来无限的创新和变革。AI在自媒体领域的应用正在推动内容创作、用户互动和商业模式的进一步发展。然而，对于自媒体领域来说，AI的加入到底是助力还是威胁呢？ 为此，行行AI人才特邀前阿里巴巴高级专家，前英雄 ......
【THM】Governance&Regulation(网络安全治理与监管)-学习
本文相关的TryHackMe实验房间链接：https://tryhackme.com/room/cybergovernanceregulation 本文相关内容：探索对于规范企业组织的网络安全至关重要的政策和框架。 简介 网络安全是一个快速发展的领域，恶意行为者在不断地试图利用高度敏感的计算机系统中 ......