网络
基于深度学习网络的手势识别算法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 基于深度学习网络的手势识别算法是一种通过训练模型来识别手势的技术。其原理主要利用深度学习网络对图像或视频序列进行特征提取和分类。 手势识别算法基于深度学习网络，通过训练模型来识别输入图像或视频序列中的手势。具体而 ......
实验一（网络扫描与网络侦察）
1. 实验目的和要求 实验目的：理解网络扫描、网络侦察的作用；通过搭建网络渗透测试平台，了解并熟悉常用搜索引擎、扫描工具的应用，通过信息收集为下一步渗透工作打下基础。 系统环境：Kali Linux 2、Windows 网络环境：交换网络结构 实验工具： Metasploitable2（需自行下载虚 ......
3ds Max网络渲染结果不一致怎么解决？
3ds Max网络渲染是影视动画、效果图等领域都在使用的方式，但在使用云渲染时，不少人都关注到了渲染结果与个人电脑上渲染的结果不一致，不少新手都比较关注这点，本文整理的3ds Max网络渲染结果不一致问题的内容，希望帮助到大家！ 3ds Max网络渲染结果不一致原因 1、检查渲染引擎设置 - 确保在 ......
openEuler网络配置
配置 IP 使用nmcli命令 说明：使用nmcli命令配置的网络配置可以立即生效且系统重启后配置也不会丢失。 nmcli介绍 nmcli是NetworkManager的一个命令行工具，它提供了使用命令行配置由NetworkManager管理网络连接的方法。nmcli命令的基本格式为： # nmcl ......
计算机网络学习第一天OSI与TCP/IP模型
OSI模型与TCP/IP模型 协议是水平的，由语法、语义和同步三部分组成，服务是垂直的。 从上往下依次封装（PCI+SDU=PDU）。 1. 物理层 主要传输比特，用光、电、其他形式的电磁波传输和表示数据，里面需要中继器和集线器设备。 2. 数据链路层 主要将网络层的IP数据包（分组）封装成帧（包含 ......
openstack核心组件——neutron网络服务（9）
一、虚拟机获取 ip： 用 namspace 隔离 DHCP 服务 Neutron 通过 dnsmasq 提供 DHCP 服务，而 dnsmasq 通过 Linux Network Namespace 独立的为每个 network 服务隔离 在二层网络上，VLAN 可以将一个物理交换机分割成几个独立 ......
Linux—网络管理
Linux 网络管理 1 、网卡命名方式 1.1 网卡名称的组成格式 前两个字母标识固件 以太网以en开头 无线网卡以wl开头 后一个字母标识设备结构 o：主板上集成的设备的设备索引号 s：扩展槽的索引号 ps：基于拓扑的命名。如enp2s1，表示PCI总线上第2个总线的第1个插槽的设备索引号 x： ......
对神经网络的初步理解
神经网络就是，比如说，我们输入一张图片，这张图片的话比如说是100X100像素值，比如有一层神经网络与之对应，其中里面的每个神经元都是一个数值（激活值）为（0，1）的个体，颜色越亮越接近1，颜色越暗越接近0，然后那层神经网络的每个神经元的不同的激活值就可以大概地组成一张图像，然后比如输出层要输出一个 ......
P5 循环神经网络模型
如何构建一个神经网络来实现从x到y的映射？？？ 实现过程中的困难： 1，输入和输出对于不同的例子会有不同的长度 或许可以给每个例子一个最大长度，将不足长度的部分用0补足，但是不是最好 2，这样一个朴素的神经网络，不能共享从不同文本位置学到的特征，尤其是神经网络学到了训练集中经常出现的词汇，我们希望在 ......
\\与\在映射网络驱动器时的避坑指南
当你在C#中使用net use命令来映射网络驱动器时，你可能会遇到一个令人困惑的问题——如何正确地构造含有用户名和密码的网络路径。在本篇博客中，我们将详细剖析这个问题，并提供解决方法。 问题描述 在使用net use命令时，我们需要提供正确的网络路径以及用户名和密码。然而，有时候我们在构造网络路径时 ......
神经网络优化篇：详解梯度消失/梯度爆炸（Vanishing / Exploding gradients）
梯度消失/梯度爆炸 训练神经网络，尤其是深度神经所面临的一个问题就是梯度消失或梯度爆炸，也就是训练神经网络的时候，导数或坡度有时会变得非常大，或者非常小，甚至于以指数方式变小，这加大了训练的难度。 接下来，将会了解梯度消失或梯度爆炸的真正含义，以及如何更明智地选择随机初始化权重，从而避免这个问题。 ......
机器学习笔记（四）初识卷积神经网络
前言 第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。 首先我们要知道之前写的那些东西都是什么，之前写的我们称之为简单神经网络，也就是简单一层连接输出和输出，通过前向计算和逆向传播，以及梯度下降的方式让结果慢慢滑向我们期望的终点。 这种方法固然好，但是它的限 ......
《计算机网络——题型》
计算机网络——题型 第三章——数据链路层 1、两台以太网交换机互联 答案： 第四章——网络层 1、网络ID、主机ID和子网掩码 网络ID、主机ID和子网掩码有何区别？_频道和网络id的区别-CSDN博客 2、IP地址的分类及范围 IP地址的分类及范围详解：A、B、C、D、E五类是如何划分的_a类地址 ......
华为OD机试 可以组成网络的服务器
题目描述 在一个机房中，服务器的位置标识在 n*m 的整数矩阵网格中，1 表示单元格上有服务器，0 表示没有。如果两台服务器位于同一行或者同一列中紧邻的位置，则认为它们之间可以组成一个局域网。 请你统计机房中最大的局域网包含的服务器个数。 输入描述 第一行输入两个正整数，n和m，0<n,m<=100 ......
PyTorch 神经网络基础
模型构造 在代码里 任何一个层或者神经网络都应该是Module的子类 通过继承nn.Module 可以更灵活的去自定义我们的操作 参数管理 自定义层 带参数的层需要给出输入的维度和输出的维度 读写文件 ......
网络编程
1.网编基础知识 网络协议：网络设备按照事先约定好的规则进行信息的传递。 1.1 网络协议层次模型 OSI七层模型：应用层、表示层、会话层、传输层、网络层、数据链路层、物理层 TCP/IP四层模型： ......
TF246017: Team Foundation Server 未能连接到数据库。 请验证是否 已正确指定实例，承载数据库的服务器是否能够正常运行，且没有网络 问题阻止与服务器通信
最近在工作中使用TFS中突然遇到TFS未能连接到数据库的问题，当初TFS服务是自己部署的，问题也得自己解决。下面是当时在VS和TFS服务器管理工具上的错误截图。 经过一番查找，是运维那边改服务器管理员账号administrator的密码了，刚好之前部署TFS服务的时候是把服务器的administra ......
典型卷积神经网络（LeNet-5,AlexNet,VGG,GoogLeNet）
3.1 LeNet-5网络 LeNet-5 曾被大规模用于自动识别美国银行支票上的手写数字。该网络是卷积神经网络 (CNN)。CNN 是现代最先进的基于深度学习的计算机视觉的基础。这些网络建立在 3 个主要思想之上：局部感受野、共享权重和空间子采样。具有共享权重的局部感受野是卷积层的本质，下面描述的 ......
AES算法在网络安全中的应用：如何守护数据宝藏？
摘要：高级加密标准（AES）是美国国家标准与技术研究所（NIST）用于加密电子数据的规范。本文从历史、算法原理、性能优势和应用等方面全面介绍了AES算法，旨在帮助读者更好地理解这一广泛应用的对称加密算法。 AES(Rijndael)加密解密 | 一个覆盖广泛主题工具的高效在线平台(amd794.co ......
计算机网络期末-远程登录到交换机
第一步：修改交换机的主机名称。 <Huawei>system-view [Huawei]un in en //关闭信息提示 [Huawei]sysname wjh 第二步：给交换机配置管理IP地址。 [wjh]int vlanif 1 //进入vlan1虚拟接口视图 [wjh-Vlanif1]ip ......
计算机网络期末-路由器的连接与基本配置
第一步：修改交换机的主机名称。 <Huawei>system-view // 进入系统模式 [Huawei]un in en //关闭信息提示 [Huawei]sysname wjh // 给交换机命名为wjh 第二步：在交换机上新建两个vlan，分别是vlan 20和vlan30。 [Huawei ......
生成对抗网络小综述
生成对抗网络自2014年提出以来，一直是人工智能领域的研究热点，在语音、文本、图像、网络安全等诸多领域都有广泛应用。本文首先阐述了原始生成对抗网络的结构和原理，梳理了一些基于原始生成对抗网络的衍生结构，之后分析生成对抗网络训练中单阶段训练和数据增强问题，最后介绍了生成对抗网络的典型应用，以及对未来生... ......
神经网络中的分位数回归和分位数损失
在使用机器学习构建预测模型时，我们不只是想知道“预测值(点预测)”，而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。例如当需要进行需求预测时，如果只储备最可能的需求预测量，那么缺货的概率非常的大。但是如果库存处于预测的第95个百分位数(需求有95%的可能性小于或等于该值)，那么缺货数量 ......
网络攻防技术——shellcode编写
实验5：shellcode编写实验 实验内容： shellcode广泛用于许多涉及代码注入的攻击中。编写shellcode是相当有挑战性的。虽然我们可以很容易地从互联网上找到现有的shellcode，但是能够从头开始编写我们自己的shellcode总是令人兴奋的。shellcode中涉及到几种有趣的 ......
网络攻防技术——栈溢出
作业题目 本实验的学习目标是让学生将从课堂上学到的有关缓冲区溢出漏洞的知识进行实践，从而获得有关该漏洞的第一手经验。缓冲区溢出是指程序试图将数据写入预先分配的固定长度缓冲区边界之外的情况。恶意用户可利用此漏洞改变程序的流控制，甚至执行任意代码。此漏洞是由于数据存储（如缓冲区）和控件存储（如返回地址） ......
浅谈网络流
浅谈网络流 最近网络流做了一堆，感觉有微弱的进步！ 记录一些 好的套路，好的错误，以便以后再错 板子 根据地方法律法规，最大流 中 \(Dinic\) 以及 费用流 中 \(EK\) 不应当被卡，望周知 下面并没有出现 \(HLPP\) 的任何板子 因为这个东西 十分的难调 并 理论时间复杂度很对（ ......
Suricata+Arkime搭建网络流量分析系统
操作系统：openEuler 22.03 (LTS-SP2) Suricata版本：7.0.2 Arkime版本：4.6.0-1.el9 ElasticSearch版本：elasticsearch-oss-7.10.2 服务器配置：8vCPU，16G内存，1T硬盘（ens16镜像口，ens18管理口 ......
网络安全——SpringBoot配置文件明文加密
信铁寒胜：这边文章真的说得挺好的。 XTHS：第一步、XTHS：第二步、XTHS：第三步、XTHS：第四步 ！就可以实现了。（但是前提，你要先对你的文本进行加密，然后按照ENC(加密文本)，放到配置文件中） 一、前言 在日常开发中，项目中会有很多配置文件。比如SpringBoot项目核心的数据库配置 ......