软件定义光网络-SDON

神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝程序先锋《python深度学习》笔记神经网络剪枝深度学习
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。相反，已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗，通过减少模型中的参数数量来确定压缩模型的最佳技术是很重要的。这反过来又允许您在设备上部署轻量级模型，并通过设备上的私
RPC远程调用框架Dubbo Czi橙 rpc dubbo 网络协议 java nacos springcloud 微服务
一、分布式服务调用_什么是RPCRPC(RemoteProcedureCall)远程过程调用，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务。大白话理解就是：RPC让你用别人家的东西就像自己家的一样。RPC两个作用：屏蔽远程调用跟本地调用的区别，让我们感觉就是调用项目内的方法隐藏底层网络通信的复杂性，让我们更加专注业务逻辑。常用的RPC框架RPC是一种技术思想而非一种规范或协议。常见RPC技术和框架：
服务远程调用（RPC）架构及原理小小工匠【Simple RPC】rpc 架构网络协议
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Ubuntu中为curl和Docker配置代理黑风风网络运维 ubuntu docker linux
Ubuntu中为curl和Docker配置代理在Ubuntu环境下工作时，经常需要使用代理来访问网络资源，尤其在网络受限或需要访问时。本文介绍如何分别为curl命令和Docker配置代理192.168.100.11:8000。一、curl命令代理配置方法1：临时设置代理（仅当前命令有效）直接使用--proxy参数：curl--proxyhttp://192.168.100.11:8000http:
受检异常（Checked Exception） SAFE20242034 服务器
2.受检异常（CheckedException）（续）（1）IOException描述：IOException是Java中常见的受检异常，表示在进行输入/输出操作（例如文件操作、网络通信）时发生了错误。常见子类：FileNotFoundException：文件未找到。EOFException：文件意外结束。示例代码：importjava.io.*;publicclassIOExceptionExa
深入解析Quantum-GABP：量子神经网络的实现与应用 m0_57781768 神经网络量子计算人工智能
深入解析Quantum-GABP：量子神经网络的实现与应用引言在现代科技飞速发展的今天，量子计算与神经网络的结合成为了研究热点。量子神经网络（QuantumNeuralNetworks,QNN）凭借其巨大的计算潜力和独特的量子特性，逐渐吸引了研究者的关注。其中，Quantum-GABP（量子广义反向传播算法）作为一种高效的量子神经网络训练算法，展现出极大的应用前景。本文将深入探讨Quantum-G
031-Linux 网络诊断工具 nmap：网络扫描与漏洞检测程序员--青青 python 网络开发语言 gaussdb 服务器
031-Linux网络诊断工具nmap：网络扫描与漏洞检测在网络安全管理和故障排除中，网络扫描是一个非常重要的过程。它能够帮助发现网络中可能存在的漏洞、未授权的服务或设备等问题。nmap（NetworkMapper）是Linux系统中常用的一个强大工具，专门用于网络扫描、端口检测、服务识别以及漏洞检测等任务。本文将介绍nmap的基本功能及其常用用法，帮助你更好地进行网络诊断和安全分析。1.nmap
量子神经网络（Quantum Neural Network）：结合量子计算的 AI 新探索盼达思文体科创人工智能和深度学习量子计算人工智能神经网络
一、引言在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）和量子计算成为了两个备受关注的领域。量子神经网络（QuantumNeuralNetwork，QNN）作为这两个领域的交叉点，正吸引着越来越多的研究兴趣。QNN试图将量子计算的强大能力与传统神经网络的学习能力相结合，为解决复杂的人工智能问题提供新的思路和方法。二、量子计算基础（一）量子比特（Qubit）量子比特是量子计算的基本信息单位，与传统的比特不
5G 网络的关键技术及对物联网发展的推动叶间清风1998 智能家居
目录一、5G网络的关键技术（一）毫米波技术（二）MassiveMIMO（大规模多输入多输出）（三）网络切片（四）边缘计算二、5G网络对物联网发展的推动（一）支持海量设备连接（二）低延迟与高可靠性通信（三）促进物联网应用创新（四）拓展物联网应用场景随着科技的飞速发展，5G网络已逐渐从概念走进现实，成为推动各行各业数字化变革的重要力量。与此同时，物联网（IoT）作为连接物理世界与数字世界的桥梁，也在不
Pytorch 小记第八回：GoogleNet卷积神经网络模型代码 Start_Present pytorch cnn 神经网络分类 python 深度学习
本次小记，提供了一份基于pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型的代码。除此之外，对代码中不容易理解的部分进行了讲解。本代码的平台是PyCharm2024.1.3，python版本3.11numpy版本是1.26.4，pytorch版本2.0.0+cu118，d2l的版本是1.0.3importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorchv
小程序网络大文件缓存方案 z.week 小程序 uni-app 小程序缓存
分享一个小程序网络大图加载慢的解决方案用到的相关apigetSavedFileList获取已保存的文件列表；getStorageSync获取本地缓存；downloadFile下载网络图片；saveFile保存文件到本地；setStorage将数据储存到小程序本地缓存；整体思路如下：先获取已保存的本地文件，如果从来没有保存过，就先下载网络图片并保存到本地，同时将文件路劲缓存到小程序，等下次需要的时候
Python中使用vlc库实现视频播放功能小白教程 python python 音视频开发语言 Python视频播放功能 Python中使用vlc库 vlc视频播放
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pytorch的使用：卷积神经网络模块樱花的浪漫 pytorch cnn pytorch 深度学习计算机视觉
1.读取数据分别构建训练集和测试集（验证集）DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes=10#标签的种类数num_epochs=3#训练的总循环周期batch_size=64#一个撮（批次）的大小，64张图片#训练集train_dataset=datasets.MNIST(
PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝小风_ 模型压缩与加速 pytorch pytorch 深度学习人工智能
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级模型，并通过私有的设备
Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术冰蓝蓝自然语言处理神经网络人工智能深度学习
在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。为了解决这个问题，研究者们提出了多种正则化技术，其中之一就是Dropout。什么是Dropout？Dropout是一种正则化技术，由Hinton和他的学生在2012年提出。它通过在训练过程中随机“丢弃”（即暂时移除）网络中的一些神经元
【漏洞复现】泛微OA E-Cology getdata.jsp SQL注入漏洞 0x0000001 漏洞复现 java sql 开发语言 web web渗透 web安全漏洞
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队列在计算机系统中的应用 AredRabbit 队列
队列在计算机系统中有广泛的应用，主要用于管理任务和处理数据流。以下是队列的一些常见应用场景：1.任务调度操作系统：操作系统使用队列管理进程调度，如先来先服务（FCFS）调度算法。线程池：线程池通过队列管理待执行任务，确保任务按顺序处理。2.数据缓冲I/O操作：队列用于缓冲输入输出数据，平衡生产者和消费者速度。网络通信：网络数据包通过队列缓冲，确保按顺序处理。3.消息传递消息队列：在分布式系统中，消
【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数 x-jeff 深度学习基础深度学习人工智能
【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.softmax函数softmax函数详解。2.softmax函数的导数假设神经网络输出层的激活函数为softmax函数，用以解决多分类问题。在反向传播时，就需要计算softmax函数的导数，这也就是本文着重介绍的内容。我们只需关注输出层即可，其余层和之前介绍的二分类模型一样，不再赘述。我们先考虑只有一个样本的情况
AI如何创作音乐及其案例 alankuo 人工智能
AI创作音乐主要有以下几种方式：基于深度学习的生成模型深度神经网络：通过大量的音乐数据训练，让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。如Transformer架构，其注意力机制可捕捉跨小节的旋律关联性，能生成具有长期依赖性的音乐序列。生成对抗网络（GAN）：包含生成器和判别器，生成器负责生成音乐样本，判别器判断生成的音乐是否真实。两者相互对抗、不断优化，使生成器生成更逼真的音乐。变分自编码器（
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基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行，因为不知如何去学，在这里，我将这个整份答案分为黑客（网络安全）入门必备、黑客（网络安全）职业指南、黑客（网络安全）学习
【网络安全 | 漏洞挖掘】价值14981$的Google点击劫持漏洞秋说 web安全漏洞挖掘
未经许可，不得转载。文章目录点击劫持前言漏洞1攻击场景漏洞2攻击场景漏洞3攻击场景漏洞4攻击场景漏洞5攻击场景漏洞6攻击场景点击劫持点击劫持是一种恶意的用户界面攻击技术，也被称为“UI覆盖攻击”或“透明劫持”。攻击者通过创建一个看似正常的网页，并在其中嵌入一个隐藏的、透明的iframe框架，该框架指向目标网站的某个功能页面，如支付页面、订阅页面等。同时，攻击者会在iframe上方放置一些虚假的按钮
【sklearn 01】人工智能概述 @金色海岸人工智能 sklearn python
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如何做好兼容性测试测试工具
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Centos离线安装perl 为什么要做囚徒 linux运维 linux centos perl linux 运维
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使用 Go 语言实现高性能网络服务: 包括TCP连接管理、内存池、epoll、缓存设计、序列化等 AI天才研究院 Golang实战一天一门编程语言自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介Go是一门开源的编程语言，由Google开发并于2009年正式发布。其拥有以下特征：静态强类型:在编译时已经把变量的数据类型确定下来，并进行严格类型检查；自动垃圾回收:不需要手动分配和释放内存，通过引用计数实现自动释放无用对象；接口:支持接口、多态特性，可以方便地实现依赖注入、适配器模式、代理模式等；goroutine:采用协程（Coroutine）机制，使得编
OpenStack Heat模板实战：快速创建用户、容器、网络与云主机类型冯·诺依曼的 openstack 网络 ssh 运维云计算
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Linux----网络tcp编程 weixin_51790712 linux 网络 tcp/ip
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简介在现代互联网中，我们经常需要传输大文件，例如视频、音频或者大型数据文件。传输大文件需要考虑诸多因素，例如网络延迟、带宽限制和传输安全性。在本文中，我们将介绍如何使用Java实现大文件传输，并提供相应的代码示例。文件传输协议在进行大文件传输之前，我们需要选择合适的传输协议。目前常用的文件传输协议有FTP（FileTransferProtocol）、SFTP（SecureFileTransferP
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在高并发、高性能的应用中，如何有效地管理和处理大量的客户端请求是一个至关重要的问题。Redis作为一个高性能的内存数据存储系统，面对大量并发客户端请求时，需要具备良好的网络通信能力。在Redis的设计中，IO多路复用机制是其核心技术之一。它能高效地处理多个客户端的请求，避免了多线程和多进程带来的复杂性和性能开销。本文将深入讲解Redis的IO多路复用机制，包括其原理、实现方式以及为什么它能使Red
jvm调优总结（从基本概念到深度优化） oloz java jvm jdk 虚拟机应用服务器
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【Scala十六】Scala核心十：柯里化函数 bit1129 scala
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servlet或struts的Action处理ajax请求 g21121 servlet
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FineReport的公式编辑框的语法简介老A不折腾 finereport 公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多，单元格（以=开头的便被解析为公式），条件显示，数据字典，报表填报属性值定义，图表标题，轴定义，页眉页脚，甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方： 1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪，if(条件式子,值1,值2)，if可以嵌套，if(条件式子1，值1，if(条件式子2，值2，值3)
linux mysql 数据库乱码的解决办法墙头上一根草 linux mysql 数据库乱码
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本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表; ------------------- 自然连接查询查询 smith 的上司(两种方法) &
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在实际开发中，难免会碰到JSON串转换成Map的情况，下面来看看这方面的实例。另外，由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本，因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。一.fastjson实例 JsonUtil.java package com.study; impor
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HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架，HttpInvoker同Burlap和Hessian一样，提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean，这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文，【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
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nginx三种获取用户真实ip的方法 ronin47
随着nginx的迅速崛起，越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速，但是随之也遇到一个问题：nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>，如果是后端真实服务器是nginx，那么继续往下看。实例环境：用户IP 120.22.11.11
java-判断二叉树是不是平衡 bylijinnan java
参考了 http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/ 但是用java来实现有一个问题。由于Java无法像C那样“传递参数的地址，函数返回时能得到参数的值”，唯有新建一个辅助类：AuxClass import ljn.help.*; public class BalancedBTree {
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[金融与信息安全]最简单的数据结构最安全 comsci 数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式，用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的，这样的情况会有什么问题呢？从信息安全的角度来看，如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份，如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击，那么
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区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。 vi概述引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要，能区分命令模式与末行模式即可。 vi区段删除步骤： 1. 在末行模式下使用:set nu显示行号非必须，随光标移动vi右下角也会显示行号，能够正确找到并记录删除开始行
清除tomcat缓存的方法总结 dashuaifu tomcat 缓存
用tomcat容器，大家可能会发现这样的问题，修改jsp文件后，但用IE打开依然是以前的Jsp的页面。出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。解决办法如下: 在jsp文件头加上 <meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
不要盲目的在项目中使用LESS CSS dcj3sjt126com Web less
　如果你还不知道LESS CSS是什么东西，可以看一下这篇文章，是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》　　不可否认，LESS CSS是个强大的工具，它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”，但它似乎给我一种错觉，就是为了功能而实现功能。　　比如它的引用功能 ? .rounded_corners{
[入门]更上一层楼 dcj3sjt126com PHP yii2
更上一层楼通篇阅读完整个“入门”部分，你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能，例如通过 HTML 表单从用户那获取数据，从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源：
Apache HttpClient使用详解 eksliang httpclient http协议
Http协议的重要性相信不用我多说了，HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection，增加了易用性和灵活性（具体区别，日后我们再讨论），它不仅是客户端发送Http请求变得容易，而且也方便了开发人员测试接口（基于Http协议的），即提高了开发的效率，也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容，掌握HttpClient后，相信对于Http协议的了解会
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fastjson初始化对性能的影响 kane_xie fastjson 序列化
之前在项目中序列化是用thrift，性能一般，而且需要用编译器生成新的类，在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐，因此想转到json阵营。对比了jackson，gson等框架之后，决定用fastjson，为什么呢，因为看名字感觉很快。。。网上的说法： fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器，来自阿里巴巴的工程师开发。
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1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml，有效的提高开发速度。 2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等 3.支持批量插入、批量更新、批量删除 <bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
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java 计时器应用 tangqi609567707 java timer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
erlang输出调用栈信息 wudixiaotie erlang
在erlang otp的开发中，如果调用第三方的应用，会有有些错误会不打印栈信息，因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息，所以对排查bug有很大的阻碍，这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数：erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。也可以用这个函数：erlang:get_s

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