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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 ......
Android性能优化的一些想法
避免内存泄漏 监控长期持有的引用： 注意那些可能持久存在内存中的对象引用，例如静态引用、单例模式中的引用、注册的监听器等。确保在不需要时释放这些引用。 Context使用： 正确管理Context引用，特别是避免在生命周期长于Activity的对象中持有Activity的Context，以防Acti ......
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 ......
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 ......
Android Kprobe使用
搜索了好久都没有找到关于Android中使用kprobe的例子,基本都是用tracepoint .于是自己摸索了下,记录下 首先是prog程序 #include <linux/bpf.h> #include <stdbool.h> #include <stdint.h> #include <bpf_ ......
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 ......
Android12 隐藏状态栏导航栏
客户需要开机就隐藏导航栏和状态栏，平台是RK3568，代码整理如下： Index: device/rockchip/rk356x/device.mk device/rockchip/rk356x/device.mk (revision 2442) +++ device/rockchip/rk356x ......
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/ ......
Android CameraX和HyperLPR3配合使用
Android CameraX和HyperLPR3配合使用 实现的功能 HyperLPR3在实时图像预览里面，调用SDK识别摄像机实时图像里面的车牌号，需要用到图片缓存区。CameraX应该按照如下代码使用。 注意 图片必须使用YuvImage压缩写入ByteArrayOutputStream，然后 ......
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 ......
【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 ......
基于深度学习网络的疲劳驾驶检测算法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 3.1疲劳检测理论概述 疲劳检测的原理是根据人体疲劳状态下的特征检测，和正常状态下的特征检测做对比。在做疲劳检测之前，首先需要分析人体在疲劳状态下与正常状态下的特征有哪些不同的的表现，这些不同的表现可以通过哪些数 ......
计算机网络第四章部分题目解析，202页
网络层向上提供的服务有哪两种？试比较其优缺点 面向连接的服务（Connection-Oriented Service）： 优点： 可靠性高： 通过建立连接、传输数据、最后释放连接的过程，可以保证数据的可靠性。 有序性： 数据传输是有序的，不会乱序到达。 流量控制： 可以通过连接的建立和释放来控制流量 ......
android读寄存器的工具-devmem
一、概述 在Linux/android开发中着实用到的调试工具并不是很多。devmem的方式是提供给驱动开发人员，在应用层能够侦测内存地址中的数据变化，以此来检测驱动中对内存或者相关配置的正确性验证。基本原理通过设备文件/dev/mem 实现对物理内存的读写。 二、用法 内核中配置CONFIG_DE ......
android camera驱动调试--抓图分析
之前太忙了，挺长一段时间没有写博客， 都写在有道云笔记了，最近抽空梳理一下，好好记录一下 前面已经写了怎么调试摄像头，如果能驱动加载正常，接下来就是抓图 之前的参考内容 https://www.cnblogs.com/ChenChangXiong/p/14919931.html 抓图命令 v4l2- ......
2023年国家基地“楚慧杯”网络安全实践能力竞赛初赛-Crypto+Misc WP
Misc ez_zip 题目 4096个压缩包套娃 我的解答： 写个脚本直接解压即可： import zipfile name = '附件路径\\题目附件.zip' for i in range(4097): f = zipfile.ZipFile(name , 'r') f.extractall( ......
聊聊神经网络的优化算法
优化算法主要用于调整神经网络中的超参数，使得训练数据集上的损失函数尽可能小。其核心逻辑是通过计算损失函数对参数的梯度（导数）来确定参数更新方向。 SGD Stochastic Gradient Descent(随机梯度下降法)：随机梯度下降算法是一种改进的梯度下降方法，它在每次更新参数时，只随机选择 ......