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m基于MATLAB的弹性网络性能仿真与分析,包括频谱利用率和业务阻塞率

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 弹性网络是一种高度灵活的网络架构，可以根据网络流量和业务需求动态调整网络资源。相比传统网络，弹性网络能够更好地适应不断变化的业务需求和网络拓扑，从而提高网络的性能和可靠性。在弹性网络中，频谱利用率和业务阻塞率是两个重要 ......
阻塞率 频谱 利用率 弹性 性能

R语言用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化|附代码数据

以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化 由于房价的长期波动性及预测的复杂性，利用传统的方法很难准确预测房价，而灰色模型 GM (1,1)和神经网络的结合在一定程度上可以 ......
数据 神经网络 房价 灰色 模型

Linux系统基础知识与自学方法

大部分非计算机相关的朋友也经常使用电脑，所以我们频繁接触的是Windows系统。关于这个系统的评价不一，一部分人觉得简洁快捷，一部分人觉得问题（病毒、弹窗）多多，总之对Windows系统系统的评价参差不齐，上限高，下限也低。所以我们可以看出，这个系统在使用过程中每个人的感受都不一样。同时小白在使用W ......
基础知识 基础 方法 知识 系统

Linux系统基础知识与自学方法

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Linux系统基础知识与自学方法

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网络传输中的重要参数-简单的网络画像

[toc] 在前两篇博文对[带宽](https://www.cnblogs.com/mapleumr/p/17469513.html)、[时延与丢包率](https://www.cnblogs.com/mapleumr/p/17464980.html)有了初步的认识后（引流引流哈哈哈），我们已经可以 ......
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神经网络基础知识与实现

[toc] 神经网络是人工智能领域中的一个重要概念，它是指一种模拟人脑神经元的计算方法。神经网络通过从大量数据中学习，来预测未来的状态或执行特定的任务。 本文将介绍神经网络的基础知识与实现，包括神经网络的基本概念、技术原理、实现步骤以及示例与应用。同时，本文还将探讨神经网络的性能优化、可扩展性改进以 ......
神经网络 基础知识 神经 基础 知识

神经网络在计算机视觉领域中的应用

[toc] 神经网络在计算机视觉领域中的应用 随着人工智能技术的快速发展，神经网络逐渐成为计算机视觉领域的重要工具。神经网络是一种深度学习模型，通过学习大量数据来进行预测和分类。在计算机视觉领域，神经网络可以用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。本文将介绍神经网络在计算机视觉领域中的应用。 一、引 ......
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深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用

[toc] 深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用 随着人工智能技术的不断发展，深度学习神经网络在自然语言处理领域中的应用越来越广泛。文本分类是深度学习神经网络的一个重要应用之一，其目的是将文本分类到不同的类别中，以便进行相应的处理和分析。本文将介绍深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用，包括技 ......
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基于神经网络的大模型在图像识别中的应用

[toc] 随着深度学习技术的不断发展，特别是在计算机视觉领域，基于神经网络的大模型在图像识别中的应用越来越广泛。这些模型能够在处理大量图像数据的同时，准确地识别出各种物体和场景，取得了令人瞩目的成果。本文将介绍基于神经网络的大模型在图像识别中的应用，包括技术原理、实现步骤、示例和应用等方面的内容， ......
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神经网络在金融与交易领域的应用

[toc] 神经网络在金融与交易领域的应用 摘要 神经网络作为人工智能领域的核心技术之一，已经在金融与交易领域得到了广泛应用。本文将介绍神经网络在金融与交易领域的技术原理及概念，并介绍神经网络实现步骤与流程。同时，我们还将分析神经网络的应用案例，并对神经网络的性能、可扩展性以及安全性等方面进行优化和 ......
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深度学习是机器学习的一个分支，其主要目标是让计算机通过多层神经网络实现复杂的任务，如图像识别、语音识别、自然语

[toc] 深度学习是机器学习的一个分支，其主要目标是让计算机通过多层神经网络实现复杂的任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。随着人工智能应用的不断发展，深度学习技术在各个领域的应用也越来越广泛。未来编程语言的发展将离不开深度学习技术，因为深度学习技术将广泛应用于各种应用场景，如智能安防、智能 ......
神经网络 多层 分支 深度 语音

Backbone 在神经网络中意味着什么？

动动发财的小手，点个赞吧！ ## 1. 简介 神经网络是机器学习算法，我们可以将其用于许多应用，例如图像分类、对象识别、预测复杂模式、处理语言等等。神经网络的主要组成部分是层和节点。 一些神经网络架构有一百多个层和几个解决不同子问题的逻辑部分。其中一个部分是神经网络主干。 在本教程中，我们将描述什么 ......
神经网络 Backbone 意味 神经 网络

基础语法-main方法

main 方法是 Java 程序的入口点，也是程序执行的起始位置。当你运行一个 Java 程序时，JVM（Java 虚拟机）会自动查找并执行包含 main 方法的类。 在 main 方法中，你可以编写程序的逻辑代码，包括调用其他方法、处理输入输出、控制流程等。它允许你指定程序的初始行为，并定义程序执 ......
语法 基础 方法 main

基础语法-方法

在Java中，方法用于封装可重用的代码块，它可以执行特定的操作并返回结果。方法通常用于将任务划分为更小的模块，以提高代码的可读性、可维护性和重用性。 可以理解为python中的函数 方法的声明： 最简单的 public void sayHello() { System.out.println("He ......
语法 基础 方法

网络传输中的重要参数-简单的网络画像

[toc] 在前两篇博文对[带宽](https://www.cnblogs.com/mapleumr/p/17469513.html)、[时延与丢包率](https://www.cnblogs.com/mapleumr/p/17464980.html)有了初步的认识后（引流引流哈哈哈），我们已经可以 ......
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ros melodic安装，rosdep init失败解决方法

1. 背景： 前段时间手贱把之前安装好的ros环境给删了，这两天刚好需要用，遇到了点之前踩过的坑，主要是众所周知的rosdep init失败，这里记录一下。 2. 系统：Ubuntu 18.04 3. 网络环境：有魔法 3. 需求：安装ros melodic版本 4. 安装步骤： a. 基本流程都可 ......
melodic 方法 rosdep init ros

12神经网络中的数学基础：梯度下降和反向传播

[toc] 神经网络中的数学基础：梯度下降和反向传播 随着人工智能和机器学习的发展，神经网络已经成为了许多应用中的主要技术。然而，神经网络的训练和优化仍然是一个具有挑战性的问题，其中涉及到许多数学基础和算法。在这篇文章中，我们将讨论神经网络中的两个关键概念：梯度下降和反向传播。 ## 1. 引言 神 ......
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计算机网络基础-网安向

# 计算机网络基础-网安向 ## 目录 ​ [目录](##目录) ​ [前言](##前言) ​ [计算机网络概述](##计算机网络概述) ​ [计算机网络相关概念](###计算机网络相关概念) ​ [计算机网络的功能](###计算机网络的功能) ​ [计算机网络的组成](###计算机网络的组成) ​ ......
网络基础 计算机 基础 网络

关于display:flex;justify-content: space-between;的最后一个元素无法左对齐的问题解决方法

1. 问题：当使用v-for遍历一个数组，当数字长度不是要进行左右对齐的数字的倍数*（以3为例），无法进行左对齐的问题 解决方法： 1. 使用watch监听这个数组的长度的变化，判断这个数组的长度是否3%2是不是等于0，如果是为则这个数字追加一个空对象，代码如下： watch:{ rowsForm: ......
justify-content space-between 元素 display content

一种求前 k 小方案的神奇方法

# 一种求前 $k$ 小方案的神奇方法 ~~同样适用于前 k 大~~ 肯定对于每一个方案 $x$ 都会有一个 $val(x)$ 表示这种方案的权值。 我们定义对于一个集合的 $val$ 是 $val(S)=\min\limits_{x\in S}\{val(S)\}$，首先需要找到一个集合 $S$ ......
方案 方法

while和for、内置方法

当while没有被关键字break主动结束的情况下 正常结束循环体代码之后会执行else的子代码 while 条件: 循环体代码 else: 循环体代码正常运行结束 则会执行该子代码块 count = 1 while count < 10: print(count) count += 1 #打印0到 ......
方法 while for

Linux系统基础知识与自学方法

Linux系统基础知识与自学方法大部分非计算机相关的朋友也经常使用电脑，所以我们频繁接触的是Windows系统。关于这个系统的评价不一，一部分人觉得简洁快捷，一部分人觉得问题（病毒、弹窗）多多，总之对Windows系统系统的评价参差不齐，上限高，下限也低。所以我们可以看出，这个系统在使用过程中每个人 ......
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网页自动化操作(1)--selenium库的常用方法介绍

"""同pyppeteer，该库不可用于写爬虫（容易包吃包住），仅研究内网自动化工具使用""" 1、无界面浏览器 from selenium import webdriver # 无界面的浏览器 option = webdriver.ChromeOptions() option.add_argume ......
selenium 常用 网页 方法

【网络知识】FTP主被动模式介绍及抓包分析

一.FTP是什么 FTP，即文件传输协议（File Transfer Protocol，FTP），基于该协议客户端与服务端可以实现共享文件、上传文件、下载文件。 FTP 基于TCP协议生成两个连接，一个用来控制连接，传输FTP命令，标准端口为21；另一个用于上传、下载数据，标准端口为20。FTP有两 ......
网络知识 模式 知识 网络 FTP

关于github.com 报告 fatal: unable to connect to github.com: 无法执行git clone https://github.com/xxxxxx.git 的解决方法

1.通过ping github.com,获取其ip地址 2.获取其ip后，在系统文件中添加该ip地址 3.保存后，通过在原目标地址上添加gitclone.com拉取 : 如下所示。 git clone https://github.com/xxxx.git -> git clone https:// ......
github com git connect 报告

Acrobat Pro DC 2023如何插入附件？Acrobat Pro DC添加附件方法介绍

Acrobat Pro DC 2023是一款PDF编辑和管理软件，它提供了丰富的功能和工具，可以帮助用户轻松地创建、编辑、转换、组织和共享PDF文件。Acrobat Pro DC 2023还具有强大的安全性能，可以保护PDF文件的机密性和完整性，确保用户的信息和数据得到安全保护。此外，Acrobat ......
附件 Acrobat Pro 方法 2023

[网络安全] DVWA之Content Security Policy (CSP) Bypass 攻击姿势及解题详析合集

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/401865a70bc44bbb9150263955bafa4a.jpeg#pic_center) ## CSP概念 CSP 是 Content Security Policy（内容安全策略）的缩写，是一种用于增强 W ......
网络安全 姿势 Security Content Bypass

Linux系统基础知识与自学方法

大部分非计算机相关的朋友也经常使用电脑，所以我们频繁接触的是Windows系统。关于这个系统的评价不一，一部分人觉得简洁快捷，一部分人觉得问题（病毒、弹窗）多多，总之对Windows系统系统的评价参差不齐，上限高，下限也低。所以我们可以看出，这个系统在使用过程中每个人的感受都不一样。同时小白在使用W ......
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数组去重的5种方法

1·new Set 解构 let res1 = [...new Set(arAr)] 2·new Set Array.from let res2 = Array.from(new Set(arAr)) 3·for循环 splice 1 let fn = (array) => { 2 for (let ......
数组 方法
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