网络基础知识总结

神经网络基础-神经网络补充概念-50-学习率衰减

概念学习率衰减（LearningRateDecay）是一种优化算法，在训练深度学习模型时逐渐减小学习率，以便在训练的后期更加稳定地收敛到最优解。学习率衰减可以帮助在训练初期更快地靠近最优解，而在接近最优解时减小学习率可以使模型更精细地调整参数，从而更好地收敛。实现方式学习率衰减可以通过以下几种方式实现：定期衰减：在训练的每个固定的迭代步骤，将学习率乘以一个衰减因子（通常小于1）。指数衰减：使用指数
丰。。·2023-08-18 14:08

智安网络丨全局负载均衡、CDN内容分发的原理与实践

CDN是构建在现有网络基础之上的智能虚拟网络，依靠部署在各地的边缘服务器，通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块，使用户就近获取所需内容，降低网络拥塞，提高用户访问响应速度和命中率。
智安网络·2023-08-18 13:25

神经网络基础-神经网络补充概念-61-单层卷积网络

概念单层卷积网络是一种简单的神经网络结构，它仅包含一个卷积层，通常紧跟着一个激活函数以及可能的池化层和全连接层。这种结构可以用来提取输入数据的特征，适用于一些简单的任务。代码实现importtensorflowastf#创建一个卷积层conv_layer=tf.keras.layers.Conv2D(filters=16,kernel_size=(3,3),strides=(1,1),paddin
丰。。·2023-08-18 12:45

神经网络基础-神经网络补充概念-62-池化层

概念池化层（PoolingLayer）是深度学习神经网络中常用的一种层级结构，用于减小输入数据的空间尺寸，从而降低模型的计算复杂度，减少过拟合，并且在一定程度上提取输入数据的重要特征。池化层通常紧跟在卷积层之后，用于缩小卷积层输出的尺寸。常见的池化操作包括最大池化（MaxPooling）和平均池化（AveragePooling）：最大池化（MaxPooling）：在最大池化操作中，对于每个池化窗口
丰。。·2023-08-18 12:45

神经网络基础-神经网络补充概念-63-残差网络

概念残差网络（ResidualNetwork，ResNet）是一种深度卷积神经网络结构，旨在解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，以及帮助训练非常深的网络。ResNet在2015年被提出，其核心思想是引入了"残差块"（residualblock）来克服训练深层网络时的优化问题。传统的神经网络认为层与层之间是逐渐学习到更高级的特征表示的，但在实践中，增加层数可能会导致性能下降，这是因为深层网络
丰。。·2023-08-18 12:45

神经网络基础-神经网络补充概念-54-softmax回归

概念Softmax回归（SoftmaxRegression）是一种用于多分类任务的机器学习算法，特别是在神经网络中常用于输出层来进行分类。它是Logistic回归在多分类问题上的推广。原理Softmax回归的主要思想是将原始的线性分数（得分）转化为类别概率分布，使得模型可以对多个类别进行分类。在Softmax回归中，每个类别都有一个权重向量和偏置项，将输入特征与权重相乘并添加偏置，然后通过Soft
丰。。·2023-08-18 12:14

CCNA1：网路基础、TCP/IP、OSI、IPv4、子网划分、数据封装

文章目录CCNA1：网络基础、TCP/IP、OSI、IPv4、子网划分、数据封装一、TCP/IP协议栈、OSI七层参考模型：1、OSI七层参考模型：2、TCP/IP四层参考模型：3、比较：4、数据传输过程
Slash · Young·2023-08-18 11:28

谈谈IP地址和子网掩码的概念及应用

个人主页：insist--个人主页本文专栏：网络基础——带你走进网络世界本专栏会持续更新网络基础知识，希望大家多多支持，让我们一起探索这个神奇而广阔的网络世界。
Insist--·2023-08-18 10:26

amqplib/callback_api 链接失败引出问题

amqplib/callback_api链接失败引出问题Node网络基础connect.jsdomain.jsnet.jsdns.jsNode网络基础connect.jsConnect是一个框架，它使用被称为中间件的模块化组件
b7410852963·2023-08-18 09:34

网络基础

协议通常是双方或多方的交互，为了实现交互的目的而制定的一组规则，参与方都需要按照提前制定的规则来进行交互。OSI模型和TCP/IP模型OSI七层模型：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层OSI（OpenSystemInterconnect），即开放式系统互联。一般都叫OSI参考模型，是ISO（国际标准化组织）组织在1985年研究的网络互连模型。ISO为了更好的使网络应用更为普
卓码·2023-08-18 06:53

神经网络基础-神经网络补充概念-46-指数加权平均的偏差修正

由来指数加权平均（ExponentialMovingAverage，EMA）在初始时可能会受到偏差的影响，特别是在数据量较小时，EMA的值可能会与实际数据有较大的偏差。为了修正这种偏差，可以使用偏差修正方法，通常会将EMA的初始值初始化为第一个数据点，然后逐步修正。公式偏差修正的EMA计算公式如下：EMA(t)={x(t),ift=0α*x(t)+(1-α)*EMA(t-1),ift>0}其中，t
丰。。·2023-08-18 05:47

网络基础————TCP协议

TCP协议的基本属性：1、什么是TCP协议：TCP是传输层最重要和最常用的协议；它提供一种面向连接的、可靠的、字节流数据传输服务。2、TCP协议的特性：面向连接：使用TCP进行数据传输的客户/服务器之间，首先要建立一个TCP连接，数据传输完成后断开连接；全双工：建立连接后，两个进程之间的数据传输是双向的。可靠：TCP提供了流量控制、拥塞控制、差错控制等保证数据传输的可靠性。基于字节流:建立TCP连
坚持学习.·2023-08-18 02:33

神经网络基础-神经网络补充概念-29-为什么使用深层表示

概念深层表示（DeepRepresentation）是指在深度神经网络的多个隐藏层中逐层提取和学习数据的特征表示。使用深层表示的原因高维特征提取：深层神经网络可以从原始数据中自动学习高维抽象特征。每个隐藏层都对数据进行一些变换，逐步提取更高级别的特征。这有助于发现数据中的复杂模式和结构，从而提高模型的性能。特征表示学习：通过多个隐藏层的堆叠，神经网络可以学习数据的多层次表示。这些表示可以捕捉数据的
丰。。·2023-08-18 02:56

原始套接字编程(AF_PACKET+SOCK_RAW)模拟一个PING

2.原始套接字是什么我去翻看第58章(TCP/IP网络基础)中只有一个泛泛的介绍：但是这个描述并不完全，于是我参考:信息安全课程9：rawsocket编程-知乎另外还了解到原始套接字在socket的创建上有不同
Andy Pines·2023-08-18 01:03

神经网络基础-神经网络补充概念-58-端到端的深度学习

概念端到端深度学习（End-to-EndDeepLearning）是指将整个问题的解决过程从输入到输出都交由深度神经网络来完成，无需手工设计复杂的特征提取、预处理或后处理步骤。这种方法的核心思想是通过神经网络自动地学习适合任务的特征表示和映射，从而直接从原始数据中获得高级抽象的特征，最终实现任务的解决。端到端深度学习的优势在于简化了整个系统的设计和开发流程，减少了手工特征工程的工作量，并且通常能够
丰。。·2023-08-17 23:25

神经网络基础-神经网络补充概念-57-多任务学习

概念多任务学习（Multi-TaskLearning，MTL）是一种机器学习方法，旨在同时学习多个相关任务，通过共享特征表示来提高模型的性能。在多任务学习中，不同任务之间可以是相关的，共享的，或者相互支持的，因此通过同时训练这些任务可以提供更多的信息来改善模型的泛化能力。多任务学习的优势在于可以通过共享模型参数和特征表示来促进任务之间的知识传递，从而加速模型训练，提高模型的泛化性能，减少过拟合，并
丰。。·2023-08-17 23:55

神经网络基础-神经网络补充概念-56-迁移学习

迁移学习（TransferLearning）是一种机器学习技术，旨在将在一个任务上学到的知识或模型迁移到另一个相关任务上，以提高新任务的性能。迁移学习的核心思想是通过利用源领域（sourcedomain）的知识来改善目标领域（targetdomain）的学习任务。迁移学习的优势在于可以充分利用已有的数据和模型，从而在目标任务上减少数据需求，加快模型收敛速度，并提高模型的泛化能力。迁移学习在许多应用
丰。。·2023-08-17 23:54

神经网络基础-神经网络补充概念-15-神经网络概览

概念神经网络是一种机器学习模型，受到人脑神经元网络的启发而设计。它可以用来解决各种各样的问题，包括图像识别、自然语言处理、语音识别、游戏策略等。神经网络的核心思想是通过一系列的层次结构，从原始数据中自动地学习和提取特征，然后进行预测或分类。核心概念神经元（Neuron）：神经元是神经网络的基本单元。每个神经元接收一组输入，进行一些计算，并产生一个输出。神经元的计算通常包括加权和（将输入乘以权重）和
丰。。·2023-08-17 23:24

神经网络基础-神经网络补充概念-30-搭建神经网络块

概念搭建神经网络块是一种常见的做法，它可以帮助你更好地组织和复用网络结构。神经网络块可以是一些相对独立的模块，例如卷积块、全连接块等，用于构建更复杂的网络架构。代码实现importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers#定义一个卷积块defconvolutional
丰。。·2023-08-17 22:58

神经网络基础-神经网络补充概念-25-深层神经网络

简介深层神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）是一种具有多个隐藏层的神经网络，它可以用来解决复杂的模式识别和特征学习任务。深层神经网络在近年来的机器学习和人工智能领域中取得了重大突破，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。重要概念多隐藏层：深层神经网络具有多个隐藏层，这些隐藏层可以用来提取不同层次的特征。每一层的神经元可以将前一层的输出作为输入，并对数据进行更高级的抽象和特征学习。
丰。。·2023-08-17 22:57

_java基础知识总结

当涉及Java编程和执行时，以下术语具有不同的含义：1.JRE(JavaRuntimeEnvironment)JRE是Java运行时环境的缩写。它是一个包含用于在计算机上运行Java应用程序所需的组件集合。JRE包括了以下几个主要部分：·Java虚拟机(JVM)：用于执行Java字节码的虚拟机，将字节码翻译成本地机器代码并执行。·Java核心类库：一组预定义的类和方法，用于处理常见任务，如输入输出
传智教育·2023-08-17 21:11

Docker 网络基础与实现

欢迎收藏作者个人网站引言什么是Docker？Docker是应用容器引擎，它利用虚拟化技术打包应用及其依赖。Docker解决什么问题？Docker或者说虚拟化技术的出现，主要是为了解决应用能够快速构建、实施的问题。一方面，Docker技术帮助应用程序在不同的基础环境下快速实施部署。应用程序开发完成后，通常不会仅仅部署在一台特定的机器上，而是需要复制到不同环境、不同机器上实施，实施的基础环境很可能存在
轮子学长·2023-08-17 21:48

vmware认证有哪些分类

NetworkVirtualization(NV)：这是专为那些想要在VMwareNSX环境中管理和部署虚拟化网络基础架构的专业人士而设计的认证。
腾科教育·2023-08-17 17:51

计算机网络基础之HTTP与HTTPS

计算机网络是一个很庞大的区域，从物理机器到路由器、基站到你的手机终端，当今我们和整个世界的连接都靠着这个无形的纽带，它带给我了无限的想象和丰富的资讯。探讨一下计算机网络中的HTTP和HTTPS是很有必要的！HTTP协议HTTP(HyperTextTransferProtocol）超文本传输协议，是处于网络层次中的应用层。HTTP协议是C/S架构的，客户端与服务器之间的HTTP连接是一种一次性连接，
CharlesCT·2023-08-17 14:57

如何使用vue-cli来搭建vue项目？详细步骤跟着我来吧！

环境安装vue-cli三、使用脚手架vue-cli(2.X版)来构建项目第一步第二步第三步第三步第四步三、SPA完成路由的开发第一步编辑第二步第三步第四步第四步四、嵌套路由使用children属性五、知识总结一
一杯咖啡.·2023-08-17 14:38

100个网络知识，懂一半绝对高手！

比如说，相关专业、啥等级的厂商证书，又或是熟悉网络基础知识等等，对吧。那这个网络基础知识，就很灵性了，这么多网络知识，到底都有啥，你真的知道吗？
网络工程师俱乐部·2023-08-17 13:27

想学好网络技术，这一张纸就够了

在大学里，你学的计算机网络基础可能很浅薄，你会发现它理解起来好像还行，但涉及的知识点繁多，有点无
网络工程师俱乐部·2023-08-17 13:57

c语言中网络套接字浅谈

##网络套接字编程##1.计算机网络基础每台计算机都需要一个IP地址以标识自己。IP地址由IP协议规定的32位的二进制数表示，最新的IPv6将IP地址升为128位。
zheng_tong·2023-08-17 13:14

聚合路由器

户外工作人员需要稳定高速的网络带宽来进行异地数据回传，受限于现场网络基础状况，QYT-X1s提供了便
8418737a892e·2023-08-17 11:14

Underlay和Overlay网络架构

Underlay（底层网络）是实际物理设备和网络基础设施，例如交换机、路由器和网络电缆等。Underlay网络负责将数据包从一个物理设备传输到另一个物理设备，提供物理连接和传输能力。
卢延吉·2023-08-17 10:04

谈谈网络协议的定义、组成和重要性

个人主页：insist--个人主页本文专栏：网络基础——带你走进网络世界本专栏会持续更新网络基础知识，希望大家多多支持，让我们一起探索这个神奇而广阔的网络世界。
Insist--·2023-08-17 09:11

神经网络基础-神经网络补充概念-27-深层网络中的前向传播

概念深层神经网络中的前向传播是指从输入数据开始，逐层计算每个神经元的输出值，直到得到最终的预测值。一般步骤1输入数据传递：将输入数据传递给网络的输入层。输入数据通常是一个特征矩阵，每一列代表一个样本，每一行代表一个特征。2加权求和和激活函数：对于每个隐藏层，进行以下步骤：3计算加权输入，即将输入数据与权重矩阵相乘并加上偏置向量。将加权输入传递给激活函数，得到该隐藏层的激活值（输出）。常用的激活函数
丰。。·2023-08-17 07:09

神经网络基础-神经网络补充概念-34-正则化

概念正则化是一种用于控制模型复杂度并防止过拟合的技术，在机器学习和深度学习中广泛应用。它通过在损失函数中添加一项惩罚项来限制模型的参数，从而使模型更倾向于选择简单的参数配置。理解L1正则化（L1Regularization）：也称为Lasso正则化，它在损失函数中添加参数的绝对值之和作为惩罚项。L1正则化倾向于使某些参数变为零，从而实现特征选择和稀疏性。L2正则化（L2Regularization
丰。。·2023-08-17 07:27

神经网络基础-神经网络补充概念-35-为什么正则化可以减少过拟合

概念正则化可以减少过拟合的原因在于它通过限制模型的复杂性来约束参数的取值范围，从而提高了模型的泛化能力。过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在未见过的数据上表现不佳，这通常是因为模型过于复杂，过多地拟合了训练数据中的噪声和细节，从而导致了泛化能力的下降。正则化的作用机制正则化的作用机制如下：限制参数大小：正则化通过在损失函数中添加参数的惩罚项，使得模型倾向于选择较小的参数值。这有助于防止某些参数过
丰。。·2023-08-17 07:27

神经网络基础-神经网络补充概念-23-神经网络的梯度下降法

概念神经网络的梯度下降法是训练神经网络的核心优化算法之一。它通过调整神经网络的权重和偏差，以最小化损失函数，从而使神经网络能够逐渐逼近目标函数的最优值。步骤1损失函数（LossFunction）：首先，我们定义一个损失函数，用来衡量神经网络预测值与真实标签之间的差距。常见的损失函数包括均方误差（MeanSquaredError）和交叉熵（Cross-Entropy）等。2初始化参数：在训练之前，需
丰。。·2023-08-17 07:26

神经网络基础-神经网络补充概念-06-计算图

概念“计算图”（ComputationalGraph）是一种用于表示数学表达式计算过程的图结构，广泛用于深度学习和自动微分等领域。计算图将复杂的数学表达式分解为一系列简单的计算节点，这些节点之间通过边连接，形成了一个有向无环图。例子在计算图中，节点表示变量、操作或函数，边表示数据流向。计算图的构建和执行过程可以帮助我们更好地理解复杂的计算过程，并且可以支持自动微分，用于计算函数的导数。以下是一个简
丰。。·2023-08-17 07:56

神经网络基础-神经网络补充概念-36-dropout正则化

概念Dropout是一种常用的正则化技术，用于减少深度神经网络中的过拟合问题。它在训练过程中随机地将一部分神经元的输出置为零，从而强制模型在训练过程中学习多个独立的子模型，从而减少神经元之间的依赖关系，提高模型的泛化能力。原理随机失活：在每个训练批次中，Dropout随机地选择一些神经元，并将其输出设置为零。这意味着这些神经元在此次训练中不会被激活，也不会参与前向传播和反向传播。训练阶段和预测阶段
丰。。·2023-08-17 07:25

847集82G零起点Python学习视频教程，从入门到项目实战100天

847集82G零起点Python学习视频教程，从入门到项目实战100天本资源介绍如下：├─第01部分-计算机与Linux基础(01-08)│├─day01-计算机基础与网络基础││01-python-全栈三期
A竹子笔记·2023-08-17 06:07

Mysql 和 Oracle 的基本知识总结

查看databases,tables,usemysql:selectversion();showdatabases;showtables;useusername可以使用desct_user来查看表结构、表中列的声明顺序oracle:select*fromall_users;select*fromuser_tables;selecttable_namefromuser_tables;//当前用户的表
向往着星星·2023-08-17 04:17

on-java-8 知识总结（低频部分）

Perl简介Perl是PracticalExtractionandReportLanguage的缩写,可翻译为“实用报表提取语言”。最开始，Perl是一门文本处理语言，不过现在已经是通用的语言了。作者吐槽其write-only，想必是因为其灵活性，同一目标下能写出差异极大的代码；Perl对awk、sed、grep和其它Perl想替代的unix工具是后向兼容的，这也导致其不易读。CPAN("theC
rookie19_HUST·2023-08-17 04:10

神经网络基础-神经网络补充概念-41-梯度的数值逼近

概念梯度的数值逼近是一种用于验证梯度计算正确性的方法，它通过近似计算梯度来与解析计算的梯度进行比较。虽然数值逼近在实际训练中不常用，但它可以用来检查手动或自动求导的实现是否正确。代码实现importnumpyasnp#定义函数f(x)=x^2deffunction(x):returnx**2#计算梯度的数值逼近defnumerical_gradient(f,x):h=1e-5grad=np.zer
丰。。·2023-08-17 02:07

神经网络基础-神经网络补充概念-11-向量化逻辑回归

概念通过使用NumPy数组来进行矩阵运算，将循环操作向量化。向量化的好处在于它可以同时处理多个样本，从而加速计算过程。在实际应用中，尤其是处理大规模数据集时，向量化可以显著提高代码的效率。代码实现-以逻辑回归为例importnumpyasnpdefsigmoid(z):return1/(1+np.exp(-z))defcompute_loss(X,y,theta):m=len(y)h=sigmoi
丰。。·2023-08-17 02:06

数据分析岗笔面经及基础总结

每年都是最难申请季T^T前言基础知识总结数据结构二叉树脚本语言shellPython计算机网络TCP协议数据库索引数据库事务数据库设计范式大数据技术Hive数据仓库Hadoop数据挖掘技术机器学习算法和模型数据分析常见指标用户行为数据业务数据
GYHenryTT·2023-08-17 02:51

【全面】计算机网络基础、网络通信知识（TCP/UDP）面试笔试重点

计算机网络基础知识1.什么是计算机网络把分布在不同地理位置的计算机与专门的网络设备用通信线路互相连成一个规模大、功能强的系统，从而使众多计算机可以方便地互相传递信息、共享软件、硬件、数据信息等。
iiicesea·2023-08-17 02:21

星际天空——打造IPFS网络基础设置 为智慧而生

IPFS测试网二阶段上线时间越来越近，矿工们感受到了临近的紧迫感和兴奋感，与此同时，IPFS生态圈可以说是十分火热，好消息频出。谷歌宣布加入IPFS生态圈之后，紧接着Opera浏览器也宣布支持IPFS。最近以太坊更是官宣将官网托管在IPFS。虽然现在受疫情的影响，Filecoin所在的大本营美国一跃成为确诊病例最多的国家。但是Filecoin团队却未影响，且设立新冠病毒创新奖，为新冠病毒疫情做出来
币尚添财经·2023-08-17 01:49

【计算机网络基础概念】4网络操作系统、网络管理与网络安全

目录一、网络操作系统1、网络操作系统概述2、Windows系列操作系统3、Unix操作系统4、Linux操作系统二、网络管理与网络安全1、网络安全概述2、数据加密技术3、防火墙技术4、计算机病毒5、计算机网络管理与维护一、网络操作系统1、网络操作系统概述1.网络操作系统的基本概念网络操作系统（NOS，NetworkOperatingSystem）也是程序的组合，是在网络环境下，用户与网络资源之间的
水亦心·2023-08-17 01:19

Hashset

Android知识总结一、参数和构造方法publicclassHashSetextendsAbstractSetimplementsSet,Cloneable,java.io.Serializable{
涛涛123759·2023-08-17 00:08

揭秘热门工作秘籍：ChatGPT大显身手！轻松提升工作效率的高效Prompt技巧曝光！

2.1技术知识总结2.2拆解任务2.3阅读代码/优化代码2.4代码生成2.5生成单测2.6更多AI应用/插件AIPRMVoiceControlforChatGPTChatGPTSidebar著名应用工具使用体验
充电君·2023-08-16 23:15

神经网络基础-神经网络补充概念-13-python中的广播

概念在Python中，广播（Broadcasting）是一种用于在不同形状的数组之间执行二元操作的机制。广播允许你在不显式复制数据的情况下，对不同形状的数组进行运算。这在处理数组的时候非常有用，尤其是在科学计算、数据分析和机器学习领域。规则如果两个数组的维度不同，将较小的数组的维度扩展为与较大的数组相同，以便进行操作。如果两个数组在任何维度上的大小都不匹配，且没有维度为1，那么广播将失败。代码示意
丰。。·2023-08-16 23:29

神经网络基础-神经网络补充概念-38-归一化输入

概念归一化输入是一种常见的数据预处理技术，旨在将不同特征的取值范围映射到相似的尺度，从而帮助优化机器学习模型的训练过程。归一化可以提高模型的收敛速度、稳定性和泛化能力，减少模型受到不同特征尺度影响的情况。常见的归一化方法Min-Max归一化：也称为线性归一化，将特征的取值范围映射到[0,1]区间。公式为：Xnorm=X−XminXmax−XminX_{\text{norm}}=\frac{X-X_
丰。。·2023-08-16 22:59
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