网络篇---第八篇

Vision Transformer (ViT) 详细描述及 PyTorch 代码全解析 AIGC_ZY CV transformer pytorch 深度学习
VisionTransformer(ViT)是一种将Transformer架构应用于图像分类任务的模型。它摒弃了传统卷积神经网络(CNN)的卷积操作，而是将图像分割成patches，并将这些patches视为序列输入到Transformer编码器中。ViT的处理流程输入图像被分割成多个固定大小的patch，每个patch经过线性投影变成嵌入向量，然后加上位置编码。接着，这些嵌入向量会和类别标签（c
Linux命令学习笔记之 network NetworkManager kfepiza OS操作系统 Windows Linux 等 #Linux CentOS Ubuntu 等 linux 学习 centos
networkNetworkManager前言CentOS7最小安装下的测试220511心得:启动network能打开网络,关闭network能关闭网络启动NetworkManager能打开网络,关闭不会关闭网络在两者都启动的情况下,单停network会断网,单停NetworkManager不会一些摘抄前言这两个东西在centOS7最小安装无勾选附加时就存在Ubuntu20.04中只有Networ
Linux 命令学习记录 hxung 面试学习使用 linux 学习运维
Linux命令详解与进阶指南Linux是一种广泛使用的开源操作系统，掌握Linux命令是开发者和系统管理员的必备技能。本文将详细介绍Linux的常用命令，并涵盖一些高级进阶技巧，帮助你更高效地使用Linux。目录基础命令文件与目录操作文本处理系统信息权限管理进阶命令进程管理网络操作磁盘管理Shell脚本高级技巧管道与重定向正则表达式任务调度性能监控案例实战日志分析自动化部署服务器监控基础命令文件与
89.HarmonyOS NEXT 应用安全与隐私保护指南：构建安全可靠的应用 harmonyos-next
温馨提示：本篇博客的详细代码已发布到git:https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext可以下载运行哦！HarmonyOSNEXT应用安全与隐私保护指南：构建安全可靠的应用1.应用安全基础1.1安全威胁分析威胁类型风险级别防护措施实现方式数据泄露高加密存储数据加密网络攻击高HTTPS/SSL安全传输代码注入中输入验证参数检查未授权访问高权限控制访问控制1.2安全配
docker 拉取镜像报错 Error response from daemon: Get ‘https://registry-1.docker.io/v2/ ‘: context deadline 江西谢霆锋 docker 容器运维
阿里云服务器：docker拉取镜像报错Errorresponsefromdaemon:Get'https://registry-1.docker.io/v2/':contextdeadline遇到“Errorresponsefromdaemon:Get'https://registry-1.docker.io/v2/':contextdeadlineexceeded”这个错误，通常表示您的网络连接
在卫星通信网络中的TCP/IP 协议适应性研究欣傅 php 服务器网络
目录引言卫星通信网络的特点高延迟特性高误码率带宽受限与动态变化TCP/IP协议在卫星通信网络中面临的挑战拥塞控制机制失效重传机制效率低下协议开销过大TCP/IP协议在卫星通信网络中的适应性改进优化拥塞控制机制改进重传机制降低协议开销结论引言卫星通信网络凭借其覆盖范围广、不受地理条件限制等优势，在全球通信领域发挥着愈发重要的作用。从偏远地区的通信保障到海上船只的网络连接，卫星通信填补了地面通信网络的
附下载 | 2024 OWASP Top 10 基础设施安全风险.pdf 安全方案 OWASP 基础设施安全
《2024OWASPTop10基础设施安全风险》报告，由OWASP（开放网络应用安全项目）发布，旨在提升企业和组织对基础设施安全风险、威胁与漏洞的意识，并提供高质量的信息和最佳实践建议。报告列出了2024年最重要的10大基础设施安全风险，并通过案例分析展示了这些风险的实际影响。一、报告背景与目的背景：2024企业信息安全峰会以“直面信息安全挑战，创造最佳实践”为主题，聚焦信息安全技术与实践，致力于
如何撰写一份清晰专业的软件功能测试报告？看这篇就够了！软件测试君自动化测试软件测试职场经验功能测试面试软件测试自动化测试职场经验深度学习功能测试报告
面试求职：「面试试题小程序」，内容涵盖测试基础、Linux操作系统、MySQL数据库、Web功能测试、接口测试、APPium移动端测试、Python知识、Selenium自动化测试相关、性能测试、性能测试、计算机网络知识、Jmeter、HR面试，命中率杠杠的。（大家刷起来…）职场经验干货：软件测试工程师简历上如何编写个人信息（一周8个面试）软件测试工程师简历上如何编写专业技能（一周8个面试）软件测
PyTorch 实现 Conditional DCGAN（条件深度卷积生成对抗网络）进行图像到图像转换的示例代码 max500600 算法 python YOLO 深度学习人工智能
以下是一个使用PyTorch实现ConditionalDCGAN（条件深度卷积生成对抗网络）进行图像到图像转换的示例代码。该代码包含训练和可视化部分，假设输入为图片和4个工艺参数，根据这些输入生成相应的图片。1.导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.
YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现深度学习&目标检测实战项目 YOLOv5实战项目 YOLO ui 分类数据挖掘目标跟踪人工智能
1.引言随着智能交通系统（ITS）的快速发展，车辆检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。车辆检测技术广泛应用于交通流量监控、车辆违章抓拍、无人驾驶等场景中。近年来，深度学习技术的突破，特别是卷积神经网络（CNN）的崛起，使得目标检测技术取得了显著进展。其中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中，我们将基于YO
【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结 roman_日积跬步-终至千里人工智能习题人工智能机器学习深度学习
文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一、人工智能关键技术领域基础原理与逻辑机器学习机器学习基于数据，研究从观测数据出发寻找规律，利用这些规律对未来数据进行预测。基于学习模式，机器学习可以分为监督、无监督、强化学习
Ubuntu14.04设置网络代理得一录 Linux
buntu下apt-get的网络代理设置（终端命令行的网络代理设置）新立得软件管理器这种图形化的代理设置很明了，这里介绍下终端命令行的网络代理设置，这样大家就可以通过代理进行apt-get了。方法一：如果只是想临时使用http代理，可以在使用apt-get之前于终端下输入：exporthttp_proxy="http://用户名:密码@代理IP:代理端口"方法二：（方法一的持久化）如果希望apt-
淘宝客劫持插件功能演示解析喵喵蜜
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：淘宝客劫持插件通过改变用户购物链接为带有推广ID的链接，使推广者在用户购买后获得佣金。演示内容包括插件安装、链接转换机制、用户无感知操作、安全性与隐私、收益追踪、兼容性测试、源码说明、许可证和法律合规性，以及教程示例。该插件是一种网络营销工具，需在用户体验和合规性间找到平衡，对于推广者和浏览器扩展开发者具有实用价值。1.淘宝客劫持插件功能概述在电商行业竞争日益
“震惊！这个小小改变，竟让无数人生活大不同！你绝对想不到！” 山峰999 人工智能计算机视觉
在这个快节奏的时代，每一天都有无数的信息冲击着我们的眼球，但真正能让我们眼前一亮、心头一动的却寥寥无几。今天，我要揭秘的，正是一个看似微不足道，实则威力无穷的“生活小妙招”。它不仅在网络上引起了轩然大波，更让无数实践者惊叹：“原来，幸福和便捷，真的可以如此触手可及！”你准备好迎接这份惊喜，让自己的生活也来个大变身了吗？那就继续往下读，保证让你大开眼界！在数字时代，照片已成为我们记录生活、分享美好瞬
Adobe Firefly 技术浅析（三）：GANs 的改进爱研究的小牛 AIGC——图像 AIGC—生成对抗网络 AIGC 机器学习深度学习
生成式对抗网络（GANs）在图像生成领域取得了显著的进展，但原始的GANs在训练稳定性、生成质量以及多样性方面存在一些挑战。AdobeFirefly在其图像生成技术中采用了多种改进的GANs方法，以提高生成图像的质量和多样性。1.条件生成式对抗网络（cGANs）1.1基本原理条件生成式对抗网络（cGANs）通过引入额外的条件信息（如类别标签、文本描述等），使得生成器能够根据这些条件生成特定类型的图
AirPlay视频SDK集成 Lotay_天天 Airplay-苹果投屏音视频网络
1定义表1描述了本文档中使用的术语表1:术语定义术语定义AirPlay苹果的协议，用于通过网络将苹果设备上的内容共享给支持的配件。AirPlay可以在几种不同的模式下使用，如表2所示。支持所有模式是必需的。AirPlay接收支持AirPlay协议的配件，可以从苹果设备上无线播放内容。例子包括支持AirPlay的扬声器和电视。AirPlay发送向AirPlay接收器播放媒体内容的苹果设备。示例包括i
python restful api 高并发_Python 之路，Restful API设计规范 IT小霸王 python restful api 高并发
理解RESTful架构RestfulAPI设计指南理解RESTful架构越来越多的人开始意识到，网站即软件，而且是一种新型的软件。这种"互联网软件"采用客户端/服务器模式，建立在分布式体系上，通过互联网通信，具有高延时(highlatency)、高并发等特点。网站开发，完全可以采用软件开发的模式。但是传统上，软件和网络是两个不同的领域，很少有交集；软件开发主要针对单机环境，网络则主要研究系统之间的
【科研绘图系列】R语言绘制网络相关图（cor network plot）生信学习者1 SCI科研绘图系列 r语言数据分析数据挖掘数据可视化
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新兴技术对 TCP/IP 链路层性能提升的影响研究 wire290 网络
目录软件定义网络（SDN）对链路层性能的优化灵活的流量调度快速的故障恢复网络功能虚拟化（NFV）在链路层的优势体现降低硬件成本与灵活部署提升资源利用率5G技术对链路层的革命性影响超高速率与低延迟传输海量连接支持在数字化时代浪潮中，网络技术日新月异，新兴技术不断涌现。这些技术正逐步渗透到TCP/IP协议栈的各个层面，其中链路层作为网络通信的基础，受到的影响尤为显著。从提升传输速率到增强网络稳定性，新
RabbitMQ相关的面试题努力的搬砖人. java rabbitmq 后端
以下是150道RabbitMQ相关的面试题及简洁回答：RabbitMQ基础概念1.什么是RabbitMQ？RabbitMQ是一个开源的AMQP（高级消息队列协议）实现，用于在分布式系统中进行消息传递和通信。它允许应用程序通过网络发送和接收消息，实现异步处理、解耦合和扩展性。RabbitMQ使用Erlang语言开发，具有高可用性和容错性，适用于各种规模的应用程序。2.RabbitMQ的核心组件有哪些
地基Python常用的模块包及其用法天天向上杰 python 开发语言
Python标准库非常丰富，提供了大量内置模块，覆盖文件操作、数据处理、网络通信、系统交互等场景。以下是常用模块的详细说明及代码示例：1.文件与系统操作【os模块】处理操作系统相关功能（路径、目录、进程等）。importos#获取当前工作目录current_dir=os.getcwd()print("当前目录:",current_dir)#创建新目录os.makedirs("new_folder"
如何在Linux中查询 DNS 记录，这三个命令可谓是最常用、最经典的三剑客 wljslmz Linux技术 linux 运维服务器 DNS
在进入正题之前，先聊聊为什么我们需要检查DNS记录。DNS是互联网的基石，它负责把域名解析成IP地址，确保你的浏览器能找到目标服务器。如果DNS出问题，可能导致网站打不开、邮件发不出去，甚至某些服务完全瘫痪。在Linux终端检查DNS记录，可以帮你：诊断网络问题：网站访问不了？可能是DNS解析出了岔子。验证配置：刚设置好一个域名，想确认MX记录是否正确指向邮件服务器。学习和探索：搞清楚某个域名背后
Python 爬虫体验心得：使用 requests 与 Spider 开启数据探索之旅爱搬砖的程序猿. python 网络爬虫
一、引言在当今数字化信息爆炸的时代，互联网上蕴含着海量的数据资源。对于开发者、数据分析师等人群而言，如何高效地从网页中提取所需数据成为一项关键技能。Python凭借其丰富的第三方库和简洁易懂的语法，成为了开发网络爬虫的首选语言。其中，requests库为我们处理HTTP请求提供了便捷的方式，而Scrapy框架中的Spider则可以帮助我们构建复杂的爬虫逻辑。本文将带领大家逐步学习如何使用reque
YOLO11改进-模块-引入多尺度差异融合模块MDFM 一勺汤 YOLOv11模型改进系列深度学习人工智能 YOLO YOLOv11 目标检测模块改进
遥感变化检测（RSCD）专注于识别在不同时间获取的两幅遥感图像之间发生变化的区域。近年来，卷积神经网络（CNN）在具有挑战性的RSCD任务中展现出了良好的效果。然而，这些方法未能有效地融合双时相特征，也未提取出对后续RSCD任务有益的有用信息。此外，它们在特征聚合中没有考虑多层次特征交互，并且忽略了差异特征与双时相特征之间的关系，从而影响了RSCD的结果。为解决上述问题，本文通过孪生卷积网络提取不
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YOLO优化之扫描融合模块（SimVSS Block）清风AI 人工智能计算机视觉 YOLO 目标检测深度学习目标跟踪
研究背景在自动驾驶技术快速发展的背景下，目标检测作为其核心组成部分面临着严峻挑战。驾驶场景中目标尺度和大小的巨大差异，以及视觉特征不显著且易受噪声干扰的问题，对辅助驾驶系统的安全性构成了潜在威胁。传统的卷积神经网络（CNN）虽然在目标检测领域取得了显著进展，但仍存在局限性，如局部关注性导致难以有效检测不同尺度的目标。为克服这些问题，研究人员开始探索将状态空间模型（SSM）引入目标检测领域，以期提高
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我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别.... 但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
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网络篇---第八篇

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一、说说TCP三次握手和四次挥手的全过程

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