demilitarized架构 策略 网络
高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23378 最近我们被客户要求撰写关于高维数据惩罚回归方法的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。这些数据来源于哺乳动物眼组织样本的微阵列实验 1 介绍 在本文中 ......
BP神经网络思想及其Python实现
神经网络是一种模拟人类大脑工作方式的计算模型。它由神经元组成，这些神经元相互连接形成网络。每个连接都有一个权重，而神经元则通过激活函数处理输入并生成输出。神经网络可以分为输入层、隐藏层和输出层。在训练过程中，神经网络通过调整权重来学习模式和特征，使其能够进行预测或分类任务。这种学习过程通常依赖于反向 ......
基于异构图卷积网络的网络威胁情报建模
基于异构图卷积网络的网络威胁情报建模 基本信息 题目：Cyber Threat Intelligence Modeling Based on Heterogeneous Graph Convolutional Network 来源：USENIX Association 摘要 网络威胁情报 （CTI） ......
Socket.D 基于消息的响应式应用层网络协议
基于事件和语义消息流的网络应用协议。
有用户说，“Socket.D 之于 Socket，尤如 Vue 之于 Js、Mvc 之于 Http” ......
网易面试：亿级用户，如何做微服务底层架构？
文章很长，且持续更新，建议收藏起来，慢慢读！疯狂创客圈总目录 博客园版 为您奉上珍贵的学习资源 ： 免费赠送 :《尼恩Java面试宝典》 持续更新+ 史上最全 + 面试必备 2000页+ 面试必备 + 大厂必备 +涨薪必备 免费赠送 :《尼恩技术圣经+高并发系列PDF》 ，帮你 实现技术自由，完成职 ......
transformer总体架构
transformer总体架构 目录transformer总体架构循环神经网络总体架构EncoderDecoder输入输出层模型输入位置编码模型输出自注意力机制关于QKV的理解Q, K, V 及注意力计算多头注意力机制多头注意力机制作用Feed Forward 层参考资料 论文地址：Attentio ......
在arm架构的银河麒麟系统部署Nginx
以下是在arm架构的银河麒麟系统上部署Nginx的详细步骤： 1. 创建文件夹 首先，在合适的位置创建必要的文件夹。在本例中，我们将创建/opt/nginx和/usr/src/nginx两个文件夹。 mkdir /opt/nginx mkdir /usr/src/nginx 2. 准备Nginx及其 ......
反爬虫策略收录
反爬虫，是指对扫描器中的网络爬虫环节进行反制，通过一些反制策略来阻碍或干扰爬虫的正常爬行，从而间接地起到防御目的。 下面是一些常见的反爬虫策略的收录 封IP 由于服务器有防火墙（如果防火墙在TCP/UDP层或者它们以下的层做限制是无法绕过的，必须调整真实的物理IP）或者站点程序有相关限流设置，单位时 ......
Java网络IO-BIO
Java BIO 就是传统的 Java I/O 编程 BIO(BlockingI/O)：同步阻塞，服务器实现：一个连接一个线程，即客户端有连接请求时服务器端就需要启动一个线程进行处理。 单线程情况下，只有一个线程可以处理客户端请求，也就是同时只能连接一个客户端。 优化点：可以通过线程池机制改善，实现 ......
P2 什么是神经网络
深度学习指的是训练神经网络，有时候规模很大 那么神经网络到底是什么？？？ 比方说我们现在有这么一张图 这张图叫： Housing Price Prediction 我们有的数据是六个房子的面积和每平米的单价。 我们现在知道了logestic回归模型，我们将数据输入这个模型，会拟合出一条穿过这些数据的 ......
易绘创云打印和网络打印有什么区别？
很多小伙伴对云打印和网络打印的概念不太了解，不知道这两者有何区别，那么今天小易就带大家来了解一下，易绘创云打印和网络打印有什么区别。 易绘创云打印和网络打印有什么区别？ 作为打印行业比较火的两个概念，很多不了解的朋友初看之下可能会觉得易绘创云打印和网络打印没什么区别，但其实并不是这样，易绘创云打印和 ......
【虹科分享】使用Allegro网络万用表进行网络故障排查
传统企业Stadtwerke Unna跨入互联网领域，Allegro网络万用表助其在数字化转型过程中保持竞争力，确保为客户提供高质量的服务，成功转型成为现代化互联网服务提供商，并在日益增长的数字化世界中维护其业务效率和可靠性。 ......
【网关开发】Openresty使用cosocket API 发送http与tcp网络请求
背景 为网关提供健康检查功能时需要对节点发送http或者tcp探活请求。Openresty 提供cosocket来处理非阻塞IO。 实现 跟工程结合在一起，这里简单拼接数据结构 local function __default_check_alive(status) return status >= ......
【Pytorch基础实战】第二节，卷积神经网络
项目地址 https://gitee.com/wxzcch/pytorchbase/tree/master/leason_2 源码 import torch from torch import nn, optim from torch.autograd import Variable from to ......
java网络编程
一、网络编程入门 1、网络编程概述 2、网络编程的三要素 3、IP地址 InetAddress类 示例： 4、端口 5、协议 二、UDP通信程序 1、UDP通信原理 2、UDP发送数据 示例： package com.itbianma01; import java.io.IOException; i ......
spring-cloud 微服务架构所用到的技术 简介
https://www.bilibili.com/video/BV18E411x7eT https://blog.csdn.net/u011863024/article/details/114298270 https://blog.csdn.net/u011863024/article/detail ......
docker网络模式
Docker网络 我们使用容器，不单是运行单机程序，当然是需要运行网络服务在容器中，那么如何配置docker的容器网络，基础网络配置，网桥配置，端口映射，还是很重要。 docker网络功能 docker的网络功能就是利用Linux的network namespace，network bridge，虚 ......
docker存储与网络
1.配置容器端口映射 我们使用容器，不单是运行单机程序，当然是需要运行网络服务在容器中，那么如何配置docker的容器网络，基础网络配置，网桥配置，端口映射，还是很重要。 这里的学习思路，是先学习基本的容器网络操作命令 后面环节深入学习docker网络配置。 容器里运行web服务，是基本需求，想要让 ......
网络入门初学第二期
不知不觉就把IA的基础学了个大概，经过上一期的学习，感觉对于网络设备的工作原理还是需要一个简单的总结 下面我们会根据设备内部的工作机制进线学习 首先我们上一期也谈到了交换机的工作原理：接受到数据帧，查看目标MAC，对应的端口转发就ok了 不过上期讲的比较模糊，这期我们就从PC如何把数据帧交给交换机， ......
解决方案架构师 vs 技术架构师，有何区别？
Salesforce架构师角色是生态系统中常见的职业目标。架构师因其丰富的Salesforce知识以及在平台上构建可扩展解决方案的能力而广受认可。 解决方案架构师和技术架构师是Salesforce生态系统中最常见的两个架构师角色，这些角色有一些重叠，但它们完全不同，解决方案架构师和技术架构师到底有什 ......
设计模式—策略模式
介绍 在策略模式（Strategy Pattern）中一个类的行为或其算法可以在运行时更改。这种类型的设计模式属于行为型模式。 在策略模式定义了一系列算法或策略，并将每个算法封装在独立的类中，使得它们可以互相替换。通过使用策略模式，可以在运行时根据需要选择不同的算法，而不需要修改客户端代码。 代码 ......
网络流部分结论性质及证明
最近做到了很多网络流的题，一眼都挺不一眼的，凭自己也只有几道可以想到性质，但知道网络流相关知识之后就都是简单题了。 以下所有的证明都偏口胡，但有一定程度上的严谨性。 设情景下的最大流流量为 \(|F|\)。 称某个最大流方案中这条边流量所构成的流网络为使用流网络。 称流网络中每条边的容量减去某个最大 ......
神经网络优化篇：为什么正则化有利于预防过拟合呢？（Why regularization reduces overfitting?）
为什么正则化有利于预防过拟合呢？ 通过两个例子来直观体会一下。 左图是高偏差，右图是高方差，中间是Just Right。 现在来看下这个庞大的深度拟合神经网络。知道这张图不够大，深度也不够，但可以想象这是一个过拟合的神经网络。这是的代价函数\(J\)，含有参数\(W\)，\(b\)。添加正则项，它可 ......
【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 ......
读程序员的README笔记16_构建可演进的架构（上）
1. 行为准则 2. 需求的不确定性 2.1. 不断变化的客户需求 2.2. 软件项目无法避免的挑战 2.3. 产品需求和环境会随着时间的推移而改变，你的应用程序也必须随之改变 2.4. 不断变化的需求会导致不稳定性，使开发工作偏离轨道 2.5. 通过构建可演进的架构来适应不断变化的需求 2.5.1 ......