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基于神经网络的图像识别研究

基于神经网络的图像识别是计算机视觉领域的一个热门研究方向，尤其是深度学习技术的兴起。以下是一些与基于神经网络的图像识别相关的关键主题和研究方向： 1. 卷积神经网络（CNN）： CNN是图像识别领域最重要的神经网络之一。研究人员一直在改进CNN的架构，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogL ......
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淘宝移动端统一网络库的架构演进和弱网优化技术实践

本文将介绍淘宝 APP 统一网络库演进的过程，讲述如何围绕体验持续构建南北向从监测到加速一体化的终端网络架构，通过构建 NPM 弱网诊断感知能力，落地原生多通道技术/多协议择优调度手段，贴合厂商附能网络请求加速，实现去 SPDY 及规模化 IPv6/H3 协议簇的平滑过渡，为用户提供弱网更好、好网更... ......
架构 技术 网络

使用 AutoSSH 实现自动化跨网络访问

AutoSSH 是一种用以对 SSH 登录进行安全地自动化的软件。！ 比如我们在 host2 机器上面部署了很多服务，但是由于某种原因导致我们无法直接 ssh 访问该服务器已经其上服务的对应端口，但是 host3 服务器，既能够访问 host2 服务器，又可以访问我们的 host1 服务器。这是，我 ......
AutoSSH 网络

Windows查看某个端口被占用的解决方法

1、开始 》运行 》cmd，调出命令窗口。 2、输入命令：netstat -ano，列出所有端口的情况。在列表中我们观察被占用的端口，比如是49153，首先找到它。 3、查看被占用端口对应的PID，输入命令：netstat -aon|findstr “49153”，回车，记下最后一位数字，即PID， ......
端口 Windows 方法

Mysql报错：too many connections原因及解决方法

Mysql报错：too many connections原因及解决方法 1、原因是mysql连接数过多 解决方案： 1、linux登录mysql： mysql -u root -p； 2、查看mysql允许的最大连接数 show variables like '%max_connections%'; ......
connections 原因 方法 Mysql many

卷积神经网络中卷积层、池化层、全连接层的作用(摘录)

1. 卷积层的作用卷积层的作用是提取输入图片中的信息，这些信息被称为图像特征，这些特征是由图像中的每个像素通过组合或者独立的方式所体现，比如图片的纹理特征，颜色特征。 比如下面这张图片，蓝色框框住的地方就是脸部特征，这些特征其实是由一个个像素所组成的。 再者这是一张彩色图片，它包含R、G、B三个通道 ......
卷积 全连 神经网络 神经 作用

计算机网络VLAN实验

实验内容： 1、单交换机的vlan设置 2、多交换机的vlan设置 实验步骤或程序 单交换机的vlan设置 配置VLAN 默认的VLAN1是默认存在的并且所有PC机在没有被配置的情况下默认放在VLAN1中。 我们将PC0和PC1放在同一VLAN 1中，PC2、PC3、PC4放在同一VLAN 1002 ......
计算机网络 VLAN

《动手学深度学习 Pytorch版》 9.3 深度循环神经网络

将多层循环神经网络堆叠在一起，通过对几个简单层的组合，产生一个灵活的机制。其中的数据可能与不同层的堆叠有关。 9.3.1 函数依赖关系 将深度架构中的函数依赖关系形式化，第 \(l\) 个隐藏层的隐状态表达式为： \[\boldsymbol{H}^{(l)}_t=\phi_l(\boldsymbol ......
深度 神经网络 神经 Pytorch 网络

两种方法，轻松完成 Telerik Reporting REST 服务和报表服务器的切换！

Telerik Reporting拥有直观、无代码的Win、网页与PDF报表的创建功能，直观的设计与具有特定风格的报表，无代码数据打包、向导、语法开发工具、自动操作。分类整理、过滤、有条件格式化、转化器格式，活动报表，水晶报表，附加报表。 本文主要目的是展示在这两种呈现报表的方法(Telerik R ......
报表 Reporting Telerik 服务器 方法

asp.net core signalr 客户端调用服务端方法报：Error:Failed to invoke 'adduserToConnection' due to an error on the server

TS端调用方法为： connection.start() .then(() => { connection.invoke("adduserToConnection",account,connection.connectionId); }) .catch((err) => { console.erro ......
adduserToConnection 客户端 signalr 客户 方法

33/59之类的速算方法

背景 看到一个速算的视频，视频中有部分没写的东西，记录下来过程，由于两位数的相除对心算是个非常大的挑战，但是特殊情况有特殊处理方法 过程 将33/(6)得到商和余数 将(余数*10 + 商)/6得到商和余数 将(余数*10 + 商)/6得到商和余数 重复以上步骤得到的商组合起来就是小数点后面的数字 ......
速算 方法 33 59

网络编程基本知识

1 什么是网络编程 1 网络编程从大的方面就是对信息的发送和接收 2 通过操作相应api调度计算机硬件资源，并利用传输管道进行数据交换的过程 3 网络模型，套接字，数据包。 ......
网络编程 基本知识 知识 网络

装饰器函数 装饰一个类的实例的方法(类的函数)

def decorator(func): print('func= ', func) def warp(*args, **kwargs): print('args= ', args) return func(*args, *kwargs) return warp class AAA: def __i ......
函数 实例 方法

一个类作为装饰器 装饰另一个类的实例的方法(类的函数)

在类中写的实例方法, 对于类来说,叫做类的函数 class Decorator: def __init__(self, func): print('func=', func) print('init Decorator obj=', self) self.func = func print(f'{s ......
函数 实例 方法

kotlin 属性的get和set方法

一、属性的继承 1、属性和函数类似也是可以继承 interface Parent { val addr: String // 这里是接口所以默认是open，如果是普通类中要被继承则需要显示写open } class Child: Parent { override val addr: String ......
属性 方法 kotlin get set

《动手学深度学习 Pytorch版》 9.2 长短期记忆网络（LSTM）

解决隐变量模型长期信息保存和短期输入缺失问题的最早方法之一是长短期存储器（long short-term memory，LSTM）。它与门控循环单元有许多一样的属性。长短期记忆网络的设计比门控循环单元稍微复杂一些，却比门控循环单元早诞生了近 20 年。 9.2.1 门控记忆元 为了记录附加的信息，长 ......
长短 深度 记忆 Pytorch 网络

typoria的使用方法

今日学习typoria的快捷操作（注意所有的符号都是在英文状态下输入）1、插入标题 的快捷方式是 一级标题：# 标题名（标题名与#之间有空格） 二级标题：## 标题名 2、字体 黑体：**内容** 斜体：*内容* 斜黑体：***内容*** 划掉字体：~~内容~~ 3、引用：>内容 4、分割线： 5、 ......
使用方法 typoria 方法

vue中的for循环中，获取input输入框中的值的方法

1 <p v-for="item in list" :key="item.id"> 2 {{item.topic}}= 3 <!-- <input type="text" v-model="item.id" placeholder="请输入答案" > --> 4 <el-input type="te ......
方法 input vue for

20_排序方法1

1.输入一串数字排序 #!/bin/bash function paixu() { arr=($@) len=${#arr[@]} for ((i = 1; i < len; i++)); do for ((j = 0; j < len - i; j++)); do for ((m = j + 1; ......
方法 20

GRLSTM：基于图的残差LSTM轨迹相似性计算《GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM》(知识图谱嵌入、图神经网络、残差网络、点融合图、多头图注意力网络GAT、残差LSTM、点感知损失函数(图的点损失函数、轨迹的点损失函数))

2023年10月18日，14:14。 来不及了，这一篇还是看的翻译。 论文：GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM(需要工具才能访问) Github： AAAI 2023的论文。 摘要 轨迹相似 ......
残差 函数 损失 网络 轨迹

网络基础

目录字节序和大小端大小端转换函数IP地址转换字符串到整形 小段->大端大端->小端 字符串->字符串 字节序和大小端 字节序，顾名思义字节的顺序，就是大于一个字节类型的数据在内存中的存放顺序，也就是说对于单字符来说是没有字节序问题的，字符串是单字符的集合，因此字符串也没有字节序问题。 字符串也没有字 ......
网络基础 基础 网络

IDEA 出现 Cannot resolve method getParameter() in JSP 解决方法

原链接java - Cannot resolve method getParameter() in JSP - Stack Overflow IDEA中出现下图情况,版本IDEA 2022.2.3 。 此方法大概率可用，如果帮到你请点个赞吧~ 1.我们右键当前项目，选择进入"Open Module ......
getParameter resolve 方法 Cannot method

《自顶向下方法》1.7 协议层次和服务模型

协议层次 目的：向上层提供更好的服务 实现：通过层间的接口访问下层所提供的服务 本层服务：包括下层提供的服务 + 与对等层交互带来的新功能 服务 主体 服务用户 服务提供者 服务访问点：区分上层用户的信息 形式：原语 信息 类型 面向连接的服务 无连接的服务 数据单元（DU） head + SDU（ ......
模型 层次 方法 1.7

GraalVM进行spring boot的native编译报错 “returned non-zero result”解决方法

使用GraalVM对spring boot工程进行native编译： 系统：Centos JDK：GraalVM JDK 21 报错： If you are unable to resolve this problem, please file an issue with the error rep ......
returned non-zero GraalVM 方法 spring

VLAN虚拟网络

VLAN 名称：vlan 虚拟局域网（virtual LAN） 用途 由于交换机所有的端口都在同一广播域，只要发送广播会产生大量的垃圾信息，同时会有病毒的安全隐患（病毒）。 为了解决上述问题 1、物理解决 需要在交换机之间添加路由器（成本太高） 2、逻辑解决 使用vlan虚拟局域网技术 优势 控制广 ......
网络 VLAN

系统性能评估与方法

系统配置与性能评价（架构师考试中的16-17题，共2分） 计算机系统性能指标分为两大方面：①是可靠性或者可用性，主要指的是计算机正常工作的时间，其指标可以是能够持续工作的时间长度（如平均无故障时间）。②它的处理能力或者效率，这个指标又被分为三种指标，第一类是吞吐率（单位时间内能够处理正常作业个数）， ......
性能 方法 系统

【笔记】数据库、网络故障与恢复

【笔记】数据库故障与恢复 数据库故障主要分:事务故障、系统故障和介质故障 事务故障 是指事务在运行至正常终点前被终止，此时数据库可能出现不正确的状态。 是由于事务程序内部错误而引起的，有些可以预期，如金额不足等，有些不可以预期，如非法输入、运算溢出等。 类似于手动执行回滚 恢复过程: 1、反向(从后 ......
故障 数据库 笔记 数据 网络

Ubuntu Snap商店代理设置方法

Ubuntu Snap商店代理设置方法 MAVER1CK 于 2022-06-19 00:41:46 发布 阅读量3k 收藏 9 点赞数 6分类专栏： Ubuntu 文章标签： ubuntu linux 运维版权 Ubuntu专栏收录该内容31 篇文章13 订阅订阅专栏目录方法一：snap商店下载官 ......
商店 方法 Ubuntu Snap

6.卷积神经网络

卷积层的作用一 在说卷积层之前, 我想先说一下为什么会有卷积层; 前面几个博客提到的神经网络都是用矩阵乘法来建立输入和输出之间的关系, 如果有n个输入和m个输出, 那么就需要n*m个参数; 如果n和m很大并且有多个全连接层的话需要的参数数量是庞大的; 卷积层就是通过三个特性来解决这个问题： 稀疏连接 ......
卷积 神经网络 神经 网络

Windows -- 关于报错：“In included file: too few arguments provided to function-like macro invocat”解决方法

遇到报错如下： 点进去minwindef.h里报错显示： 点进winnt.h报错显示： 关于图一的报错，网上搜了一些解决方法如下： https://www.coder.work/article/568385 https://blog.csdn.net/Lyn_B/article/details/10 ......
function-like arguments included function provided
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