五层网络模型

利用GPU训练神经网络

一首先，查看GPU情况nvidia-smi确实训练得要快多了在网络模型后添加cuda方法tudui=Tudui()tudui=tudui.cuda()损失函数loss_fn=nn.CrossEntropyLoss
Cupid_BB·2024-01-13 00:50

TCP服务器的演变过程：使用epoll构建reactor网络模型实现百万级并发（详细代码）

使用epoll构建reactor网络模型实现百万级并发（详细代码）一、前言二、reactor简介三、实现步骤3.1、step1：定义Reactor模型相关结构体3.2、step2：实现Reactor容器初始化功能
Lion Long·2024-01-12 21:19

Transformer：革新自然语言处理的强大模型

简介：Transformer是一种革新性的神经网络模型，它在自然语言处理任务中取得了巨大的成功。
程序猿-饭饭·2024-01-12 15:20

LLM大模型显存计算

训练需要的显存大模型输入长度与显存的关系大模型推理多线程与显存的关系参考：https://blog.csdn.net/Johntill/article/details/132629075二、实现模型参数单位“10b”、“13b”、"70b"等术语通常指的是大型神经网络模型的参数数量
云帆@·2024-01-12 14:02

现有网络模型的使用及修改（VGG16为例）

VGG16修改默认路径importosos.environ['TORCH_HOME']=r'D:\Pytorch\pythonProject\vgg16'#下载位置太大了（140多G）不提供直接下载train_set=torchvision.datasets.ImageNet(root='./data_image_net',split='train',download=True,transform
Cupid_BB·2024-01-12 13:27

网络模型的保存与读取

保存方式1:模型结构+模型参数torch.save(vgg16,'vgg16_method1.pth')方式一–>保存方式1，加载模型model1=torch.load("vgg16_method1.pth")保存方式2：模型参数（官方推荐，小）torch.save(vgg16.state_dict(),'vgg16_method2.pth')方式二model2=torch.load("vgg16
Cupid_BB·2024-01-12 13:27

4.3 TensorFlow实战三（3）：MNIST手写数字识别问题-多层神经网络模型

一、多层神经网络解决MNIST问题1.构建多层神经网络模型在4.2节我们使用了单层神经网络来解决MNIST手写数字识别问题，提高了识别性能。
大白猿学习笔记·2024-01-12 13:36

计划1

45Part2训练、开发、测试集（14+10+11）共35Part3机器学习策略（13+11）共24Part4计算机视觉（11+14+14+(5+6)）共50Part5序列模型（12+10+15）共372.经典网络模型论文
JLcucumber·2024-01-12 11:54

计算机网络面试八股复习：常见的7/5/4层网络模型、各层协议以及键入网址到显示页面的流程

七层/五层/四层网络模型名称OSI七层模型TCP/IP四层模型五层模型关系图常见协议精简部分，完整版见上图应用层:TFTP（简单文件传输协议），HTTP，DNS，RIP（路由信息协议）表示层:无会话层：
Climber47·2024-01-12 10:08

PINN物理信息网络 | 物理信息神经网络PINN实例及其Python实现

基本介绍物理信息神经网络是一种基于物理系统的神经网络模型。它的设计灵感来自于神经科学和量子力学，旨在利用物理系统的特性来处理和存储信息。传统的神经网络使用数字或模拟电子组件作为基本单元进行计算和存储。
算法如诗·2024-01-12 10:16

Linux单主机模拟测试docker macvlan网络

在单台宿主机上使用LinuxBridge，桥接不同网络命名空间（namespace）的方式，模拟测试dockermacvlan网络，记录如下：参考链接:Macvlannetworkdriver链接:Docker网络模型之
石小千·2024-01-12 07:15

探索计算机网络：应用层的魅力

网络的每一层都扮演着独特而重要的角色，而应用层，作为网络模型中用户最直接接触的部分，其重要性不言而喻。这篇文章旨在深入探索应用层的核心概念、功能以及它如何在日常技术中发挥作用。
IT香菜不是菜·2024-01-12 07:36

高级路由学习试题

文章目录高级路由学习试题一.高级路由题目答案二.OSPF相关答案三.基础知识答案高级路由学习试题一.高级路由题目1.以下属于ITOIP特性的有（）A、智能B、开放C、融合D、标准2.层级化网络模型将网络划分为
z怀夕·2024-01-12 07:17

【Pytorch简介】1.Introduction 简介

我们使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络模型，该模型可识别T恤/上衣、裤子、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫、运动鞋、包或短靴等图像。在开始构建模型之前，我们将介绍
冰雪storm·2024-01-12 06:28

大语言模型面试问题

求和的意思就是残差层求和，原本的等式为y=H(x)转化为y=x+H(x)，这样做的目的是防止网络层数的加深而造成的梯度消失，无法对前面网络的权重进行有效调整，导致神经网络模型退化（这种退化不是由过拟合造成的
抓个马尾女孩·2024-01-12 05:23

解读漫趣FUN去中心化的必要性

随着网络服务形态的多元化，去中心化网络模型越来越清晰，也越来越成为可能。本文从互联网的发展阶段，去中心化的优势，以及对去中心化趋势的预测等角度，解释了去中心化的重要性。在互联
四月的一切·2024-01-12 05:23

01.大型语言模型背后的基本概念的高级解释 （LLMs）

像ChatGPT这样的大型语言模型（LLMs）是过去几年开发的深度神经网络模型。他们开创了自然语言处理（NLP）的新时代。
这就是编程·2024-01-12 05:04

机器学习模型的超参数优化用于分子性质预测

在《预测化学分子的nlogP——基于sklearn,deepchem,DGL,Rdkit的图卷积网络模型》中简单介绍了sklearn模型的使用方法。
wufeil·2024-01-12 04:26

使用Deepchem构建化学分子的神经网络和图神经网络模型示例

使用Deepchem构建化学分子的神经网络和图神经网络模型示例bywufeilDeepchem包含了很多的化学分子的数据集，同时也有将分子结构转换为机器学习能够识别的矩阵（序列）数据的方法，下面就来简单举几个例子
wufeil·2024-01-12 04:25

Kafka服务端之网络模型

[TOC]在开始介绍Kafka服务端的代码之前，先从整体上对其架构了解一下。KafkaServer的架构如图4-1所示。本章会详细介绍每个组件的功能和实现image.png4.1网络层通过前面的介绍我们已经了解到，Kafka的客户端会与服务端的多个Broker创建网络连接，在这些网络连接上流转着各种请求及其响应，从而实现客户端与服务端之间的交互。客户端一般情况下不会碰到大数据量访问、高并发的场景，
tracy_668·2024-01-12 03:42

系统布置几台服务器,配置k8s需要几台服务器

配置k8s需要几台服务器内容精选换一换当多台服务器进行分布式训练时，需要通过昇腾软件中的HCCNTool工具配置NPU卡IP地址(device的网卡IP)，用于多台训练服务器间的网络模型参数通过NPU卡上的光口进行传输同步
医师黄继斌·2024-01-12 01:52

深度学习入门——深层神经网络模型的模块搭建

深层神经网络模型的搭建学习记录自：deeplearning.ai-andrewNG-masterL层神经网络模型概览该模型可以总结为：[LINEAR->RELU]×(L-1)->LINEAR->SIGMOID
yasNing·2024-01-12 00:03

深度学习课程实验二深层神经网络搭建及优化

二、实验步骤初始化1、导入所需要的库2、搭建神经网络模型3、零初始化4、随机初始化5、He初始化6、总结三种不同类型的初始化正则化1、导入所需要的库2、使用非正则化模型3、对模型进行L2正则化（包括正向和反向传播
叶绿体不忘呼吸·2024-01-12 00:32

http 请求流程，网络的七层模型

，具体步骤如下：应用层【也就是浏览器的网络进程】发起http请求传输层tcp三次握手建立连接http请求加上tcp头部，包括源端口号，目的端口号和用于校验数据完整性的序号，向下传输【这里的上下是计算机网络模型中抽象的上下
我有一棵树·2024-01-11 23:52

探索计算机网络：应用层的魅力

网络的每一层都扮演着独特而重要的角色，而应用层，作为网络模型中用户最直接接触的部分，其重要性不言而喻。这篇文章旨在深入探索应用层的核心概念、功能以及它如何在日常技术中发挥作用。
知白y·2024-01-11 20:39

我们为什么需要 7 层 OSI 网络模型？

我们为什么需要7层OSI网络模型？本文转自公众号ByteByteGo，如有侵权，请联系，立即删除我们为什么需要网络协议来传输数据？连接互联网的各种设备需要用它们能理解的语言进行通信。
xwhking·2024-01-11 19:55

探索计算机网络：应用层的魅力

网络的每一层都扮演着独特而重要的角色，而应用层，作为网络模型中用户最直接接触的部分，其重要性不言而喻。这篇文章旨在深入探索应用层的核心概念、功能以及它如何在日常技术中发挥作用。
H3h3QAQ·2024-01-11 18:37

探索计算机网络：应用层的魅力

网络的每一层都扮演着独特而重要的角色，而应用层，作为网络模型中用户最直接接触的部分，其重要性不言而喻。应用层的定义应用层位于OSI模型的顶层，是网络通信的最高层，直接为用户的应用程序提供服务。
小名空鵼·2024-01-11 18:55

响应式网络模型

响应式网络模型是一种设计网络应用的方法，特别是在处理大量的数据流和用户互动时。为了更好地解释这个概念，我们可以用一个日常生活中的例子来比喻：餐厅。
来自宇宙的曹先生·2024-01-11 14:58

使用 PyTorch 和 OpenCV 实现简单卷积神经网络（CNN）的过程

使用PyTorch和OpenCV实现简单卷积神经网络（CNN）的过程，如何构建一个简单的卷积神经网络模型，并通过使用预定义的滤波器对灰度图像进行卷积操作和激活函数处理，最终可视化了卷积层和激活层的输出结果
不做梵高417·2024-01-11 10:02

强化学习—模仿学习 行为克隆 生成式对抗网络模型

第十五章模仿学习15.1简介虽然强化学习不需要有监督学习中的数据标签，但它十分依赖奖励函数的设置。有时在奖励函数上做一些微小的改动，训练出来的策略就会天差地别。在很多现实场景中，奖励函数并未给定，或者奖励信号及其稀疏，此时随机设计奖励函数将无法保证强化学习训练出来的策略满足实际需要。例如，对于无人驾驶车辆智能体的规控，其观测是当时的环境感知恢复的3D局部环境，动作是车辆接下来数秒的具体路径规划，那
oceancoco·2024-01-11 08:27

深度学习笔记（二）——Tensorflow环境的安装

在机器学习或者深度学习的设计研究中，人们往往会使用已经有的网络框架来构建网络模型和设计各种识别分类或者生成算法。主要可以给我们学习和使用的框架这里推荐两个：Tensorfl
絮沫·2024-01-11 07:34

Word2Vec的CBOW模型

Word2Vec中的CBOW（ContinuousBagofWords）模型是一种用于学习词向量的神经网络模型。CBOW的核心思想是根据上下文中的周围单词来预测目标单词。
天一生水water·2024-01-11 07:57

方向一：什么是大模型「幻觉」 大模型「幻觉」是指当使用大型神经网络模型进行预测或生成任务时，模型在生成结果时出现的不切实际或不合理的内容。这些内容可能是与输入无关的信息，或是与任务目标相悖的结果。大模

方向一：什么是大模型「幻觉」大模型「幻觉」是指当使用大型神经网络模型进行预测或生成任务时，模型在生成结果时出现的不切实际或不合理的内容。这些内容可能是与输入无关的信息，或是与任务目标相悖的结果。
酸奶公园·2024-01-11 06:13

构建区块链网络

开发包括具体的模型，具体包括区块链中的交易模型(Translation),区块链中的区块模型(Block),区块链中的网络模型(Network),区块链中的账本模型(Blockchaim),数据通信的信息模型
洛小yuan·2024-01-10 22:09

基于卷积神经的车牌识别系统

实现与技术栈深度学习框架PyTorch：作为主要的深度学习框架，使用PyTorch构建和训练卷积神经网络模型。PyTorch提供了
沐知全栈开发·2024-01-10 20:23

2024年1月9日学习总结

联邦学习的例子——CIFAR-10数据集（分类问题）1、importlibararies2、hyper-parameters3、加载并且划分数据4、创建神经网络模型5、helperfunctions（1
郭小儒·2024-01-10 17:25

transformer进行文本分析的模型代码

这段代码定义了一个使用Transformer架构的PyTorch神经网络模型。
LinlyZhai·2024-01-10 12:09

逃脱只会部署集群系列 —— k8s集群的网络模型与跨主机通信

目录一、k8s集群的网络环境的要求二、k8s集群网络通信流向图三、k8s集群网络通信流程分析1、如何满足集群PodIP唯一2、pause容器创建共享命名空间3、pod网络插入网桥bridge4、数据包本方通过vxlan隧道发送出去5、数据包对方接收到解包6、说说整个过程角色的充当7、利用host-gw模式提升集群网络性能原理类文章比比皆是，这里主要是利用自身理解将集群跨主机通信进行一遍梳理，属于总
情绪零碎碎·2024-01-10 10:53

http、socket、tcp、udp的区别及四层/七层网络协议

一、OSI模型也称七层网络模型&TCP/IP模型也称四层网络模型二、SOCKET、TCP、UDP和HTTP的关系1.socket本身不是一种协议，而是用来操作TCP/UDP协议的接口。
HD243608836·2024-01-10 07:14

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于图像增强的鸟类目标检测（续）

目录SRGAN网络模型改进研究3.1SRGAN超分辨率模型3.1.1SRGAN网络结构3.1.2SRGAN的损失函数
林聪木·2024-01-10 05:58

TORCH02-04:Torch两种实现方式与框架结构说明

本主题就是用两种方式实现深度网络，强化对框架封装的理解；本主题主要内容包含：  1.全链接深度网络实现  2.卷积深度神经网络实现  3.Torch框架的深度卷积神经网络实现备注：卷积神经网络，使用的是LeNet-5网络模型
杨强AT南京·2024-01-10 04:13

Python轴承故障诊断 (十)基于VMD+CNN-Transfromer的故障分类

VMD的Python示例2轴承故障数据的预处理2.1导入数据2.2故障VMD分解可视化3基于VMD+CNN-Transformer的轴承故障诊断分类3.1定义VMD-CNN-Transformer分类网络模型
建模先锋·2024-01-10 03:50

Tensorflow的安装和测试

这些都是原来在微博上的文章，满满搬到这里吧最近开始学习自然语言处理，用到一些神经网络模型需要使用tensorflow，于是在小本的win10系统上装了个CPU版本的tensorflow，按照这里的说明一步一步安装
yahal·2024-01-10 00:48

模型创建与nn.Module

一、网络模型创建步骤二、nn.Module下面描述了在PyTorch中常见的一些属性和功能，用于存储和管理神经网络模型的参数、模块、缓冲属性和钩子函数。
-恰饭第一名-·2024-01-10 00:04

竞赛保研 基于深度学习的动物识别 - 卷积神经网络 机器视觉 图像识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow
iuerfee·2024-01-09 20:08

haiku定义简单的模型并初始化参数

Haiku是一个基于JAX的深度学习库，旨在提供简洁、灵活且易于使用的API，以构建和训练神经网络模型。
qq_27390023·2024-01-09 20:53

kubernetes 网络解析

开头语写在前面：如有问题，以你为准，目前24年应届生，各位大佬轻喷，部分资料与图片来自网络内容较长，页面右上角目录方便跳转基础Kubernetes使用扁平网络模型，所有Pod都可以直接相互通信，无论它们运行在哪个节点上
sxpnp·2024-01-09 16:09

机器学习（三）：神经网络

·三层神经网络模型由以上神经网络，可以计算得到隐含层参数：输出层参数：其中，激活函数为：考虑正则化的代价函数为：其中表示层数，表示第层的神经元个数，表示输出层有个神
fromeast·2024-01-09 13:28

TCP/IP 网络模型

TCP/IP网络通常是由上到下分成4层，分别是应用层，传输层，网络层和网络接口层。应用层应用层专注于为用户提供应用功能，比如HTTP、FTP、Telnet、DNS、SMTP等。我们电脑或手机使用的应用软件都是在应用层实现。应用层是不用去关心数据是如何传输的，就类似于，我们寄快递的时候，只需要把包裹交给快递员，由他负责运输快递，我们不需要关心快递是如何被运输的。传输层传输层代表协议：分别是TCP和U
weixin_54498224·2024-01-09 08:59
上一页 3 4 5 6 7 8 9 10 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他