网络基础知识总结

神经网络基础-神经网络补充概念-39-梯度消失与梯度爆炸

简介梯度消失和梯度爆炸是在深度神经网络中训练过程中可能出现的问题，导致模型难以训练或无法收敛。这些问题与反向传播算法中的梯度计算有关。概念梯度消失（GradientVanishing）：在深层神经网络中，特别是具有很多层的情况下，梯度信息会随着层数的增加逐渐减小，使得位于网络较浅层的参数更新很慢，甚至可能变得非常小，导致这些层无法有效地学习到有用的特征。这会导致网络在训练过程中收敛非常缓慢，甚至无
丰。。·2023-08-16 22:59

神经网络基础-神经网络补充概念-40-神经网络权重的初始化

概念神经网络权重的初始化是深度学习中的重要步骤，良好的权重初始化可以加速模型的训练收敛，提高模型的性能和稳定性。以下是一些常用的权重初始化方法：零初始化（ZeroInitialization）：将权重初始化为零。然而，这种方法不太适合深层神经网络，因为它会导致所有神经元在同一时间具有相同的输出，从而破坏了网络的对称性。因此，在实践中很少使用纯粹的零初始化。随机初始化（RandomInitializ
丰。。·2023-08-16 22:59

神经网络基础-神经网络补充概念-05-导数

概念导数是微积分中的一个概念，用于描述函数在某一点的变化率。在数学中，函数的导数表示函数值随着自变量的微小变化而产生的变化量，即斜率或变化率。假设有一个函数f(x)，其中x是自变量，y=f(x)是因变量。函数f(x)在某一点x0处的导数表示为f’(x0)，也可以写作dy/dx或df/dx。导数的定义是：f’(x0)=lim(h→0)[f(x0+h)-f(x0)]/h其中，h表示自变量x的一个微小变
丰。。·2023-08-16 22:58

神经网络基础-神经网络补充概念-10-向量化

概念向量化是一种优化技术，通过将循环操作替换为向量运算，以利用底层硬件的并行计算能力，从而提高代码的性能。在机器学习中，向量化可以显著加速训练过程，特别是在处理大规模数据集时。代码实现importnumpyasnpdefsigmoid(z):return1/(1+np.exp(-z))defcompute_loss(X,y,theta):m=len(y)h=sigmoid(X.dot(theta)
丰。。·2023-08-16 22:58

系统架构设计师---计算机网络基础知识

本章所要讲述的计算机与网络基础知识，就属于需要掌握的庞杂的知识域中的一小部分，都是入门的基础知识，教材上言简意赅，这里我们会对教材进行
国林哥·2023-08-16 18:25

BGP知识总结

目录EGP和IGP的协议追求EGP的协议追求IGP的协议追求BGP的特点BGP数据包BGP的工作过程1、配置完成后2、邻居关系建立后3、收敛完成BGP路由黑洞问题BGP的防环机制1、EBGP水平分割——解决EBGP环路2、IBGP水平分割——解决IBGP环路由中的一种机制BGP的基本配置1、BGP邻居关系建立2、BGP的宣告BGP的宣告问题BGP的自动汇总问题BGP的认证BGP的聚合(汇总）标准的
陳浩难·2023-08-16 14:23

量子计算机本科应学什么专业,研究生想研究量子计算方向，本科应该学物理还是计算机？...

计算机网络基础2。大学英语3。普通物理学4。
洪崇武·2023-08-16 13:23

网络基础2-应用层，传输层，网络层，数据链路层及其相关协议

应用层——HTTP协议URL：平时俗称的“网址”就是URL。像/?:等这样的字符,已经被url当做特殊意义理解了.因此这些字符不能随意出现.比如,某个参数中需要带有这些特殊字符,就必须先对特殊字符进行转义转义的规则如下:将需要转码的字符转为16进制，然后从右到左，取4位(不足4位直接处理)，每2位做一位，前面加上%，编码成%XY格式（"+"被转义成了“%2B”）。HTTP协议格式HTTP请求：首行
雅晰·2023-08-16 11:47

【网络基础】应用层协议

【网络基础】应用层协议文章目录【网络基础】应用层协议1、协议作用1.1应用层需求1.2协议分类2、HTTP&HTTPS2.1HTTP/HTTPS简介2.2HTTP工作原理2.3HTTPS工作原理2.4区别
Bebop Primer·2023-08-16 11:16

【网络基础】传输层

【网络基础】传输层文章目录【网络基础】传输层1、端口号1.1工具2、UDP协议2.1协议端格式2.2UDP特点2.3传输数据报2.4缓冲区2.5基于UDP应用层协议2.6使用注意事项3、TCP协议3.1
Bebop Primer·2023-08-16 11:14

神经网络基础-神经网络补充概念-33-偏差与方差

概念偏差（Bias）：偏差是模型预测值与实际值之间的差距，它反映了模型对训练数据的拟合能力。高偏差意味着模型无法很好地拟合训练数据，通常会导致欠拟合。欠拟合是指模型过于简单，不能捕捉数据中的复杂模式，导致在训练集和测试集上都表现不佳。方差（Variance）：方差是模型在不同训练数据集上预测值的变化程度，它反映了模型对训练数据的敏感性。高方差意味着模型过于复杂，对训练数据的小变化非常敏感，通常会导
丰。。·2023-08-16 10:33

神经网络基础-神经网络补充概念-32-神经网络与大脑

概念神经网络（NeuralNetworks）是受到生物神经系统启发而设计的机器学习模型，用于处理和学习复杂的数据模式。尽管神经网络的设计和工作原理与大脑有一些相似之处，但它们并不完全相同，以下是神经网络和大脑之间的一些关系和区别：相似之处神经元结构：神经网络的基本单元称为神经元，它由输入、权重、激活函数等组成，与生物神经元的结构有一定的类似性。信息传递：在神经网络中，神经元通过权重将输入传递给下一
丰。。·2023-08-16 10:32

神经网络基础-神经网络补充概念-31-参数与超参数

概念参数（Parameters）：参数是模型内部学习的变量，它们通过训练过程自动调整以最小化损失函数。在神经网络中，参数通常是连接权重（weights）和偏置（biases），它们控制了模型的行为和预测能力。通过反向传播算法，模型会根据训练数据来调整这些参数，使得模型能够更好地拟合数据。训练数据的每个样本都会影响参数的更新，最终目标是在训练集上获得良好的性能。超参数（Hyperparameters
丰。。·2023-08-16 10:32

神经网络基础-神经网络补充概念-12-向量化逻辑回归的梯度输出

代码实现importnumpyasnpdefsigmoid(z):return1/(1+np.exp(-z))defcompute_loss(X,y,theta):m=len(y)h=sigmoid(X.dot(theta))loss=(-1/m)*np.sum(y*np.log(h)+(1-y)*np.log(1-h))returnlossdefcompute_gradient(X,y,thet
丰。。·2023-08-16 10:32

网络基础——网络的由来与发展史

作者：Insist--个人主页：insist--个人主页作者会持续更新网络知识和python基础知识，期待你的关注目录一、网络的由来二、计算机网络的发展史1、第一阶段2、第二阶段3、第三阶段前言每天都是使用网络，那么你知道网络是怎么来的吗？又是怎么演变到今天这样的？今天这篇文章就来谈谈网络的由来以及发展史。一、网络的由来网络最初是起源于美国，最初的使用者是美国国防部，当时网络只是用于军事目的的通信
Insist--·2023-08-16 10:47

网络基础——网络协议是什么？

作者：Insist--个人主页：insist--个人主页作者会持续更新网络知识和python基础知识，期待你的关注目录一、理解网络协议1、网络协议是什么？2、网络协议的三要素二、常见的网络协议1、TCP/IP协议2、HTTP协议3、FTP协议4、SMTP协议5、DNS协议6、DHCP协议前言本文来谈谈网络协议是什么，以及常见的网络协议。一、理解网络协议1、网络协议是什么？网络协议是为计算机网络中进
Insist--·2023-08-16 10:46

神经网络基础-神经网络补充概念-14-逻辑回归中损失函数的解释

概念逻辑回归损失函数是用来衡量逻辑回归模型预测与实际观测之间差异的函数。它的目标是找到一组模型参数，使得预测结果尽可能接近实际观测。理解在逻辑回归中，常用的损失函数是对数似然损失（Log-LikelihoodLoss），也称为交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）。它在分类问题中非常常见，特别适用于二分类问题。公式假设我们有一组训练样本(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),…,
丰。。·2023-08-16 08:27

网络安全（黑客）自学

2.网络基础知识了解了网络的结构、协议、服务和安全问题，可以帮助您更好地解决网络安全的原理和技术。3.安全基础知识了解了安全的概念、原则、威吓和攻击方式，可以帮助您更好地理解网络安全的意义和必要性。
网安六百·2023-08-16 08:06

神经网络基础-神经网络补充概念-03-逻辑回归损失函数

概念逻辑回归使用的损失函数通常是"对数损失"（也称为"交叉熵损失"）或"逻辑损失"。这些损失函数在训练过程中用于衡量模型预测与实际标签之间的差异，从而帮助模型逐步调整权重参数，以更好地拟合数据公式说明在二分类的逻辑回归中，假设标签为0或1，对于给定的样本(x,y)(x,y)(x,y)，其中xxx是特征向量，yyy是标签（0或1）。逻辑回归模型预测的概率为p(y=1∣x)p(y=1|x)p(y=1∣
丰。。·2023-08-16 07:48

神经网络基础-神经网络补充概念-20-激活函数

概念激活函数是神经网络中的一个重要组成部分，它引入了非线性性质，使得神经网络可以学习和表示更复杂的函数关系。激活函数对于将输入信号转换为输出信号起到了关键作用，它在神经元的计算过程中引入了非线性变换。几种常见的激活函数及其特点Sigmoid函数：Sigmoid函数将输入映射到一个0到1的范围，它的公式是：f(x)=1/(1+exp(-x))。特点：Sigmoid函数在输入很大或很小时，输出接近于0
丰。。·2023-08-16 04:37

神经网络基础-神经网络补充概念-18-多个样本的向量化

概念多个样本的向量化通常涉及将一组样本数据组织成矩阵形式，其中每一行代表一个样本，每一列代表样本的特征。这种向量化可以使你更有效地处理和操作多个样本，特别是在机器学习和数据分析中。代码实现importnumpyasnp#多个样本的数据samples=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])#向量化为矩阵matrix=samplesprint("原始样本数据：")pri
丰。。·2023-08-16 04:07

神经网络基础-神经网络补充概念-19-向量化实现的解释

概念向量化是一种优化技术，通过使用数组操作代替显式的循环，可以大大提高代码的性能和效率。在机器学习和数据分析领域，向量化是一种常见的实践，它允许你在处理大量数据时更快地进行计算。一般操作数组操作：向量化是通过对整个数组或矩阵进行操作，而不是逐个元素进行操作。这意味着你可以使用数组操作来执行一系列计算，而无需显式地编写循环。效率提升：向量化利用了底层优化的硬件指令，例如SIMD（单指令多数据）指令，
丰。。·2023-08-16 04:07

神经网络基础-神经网络补充概念-02-逻辑回归

概念逻辑回归是一种用于二分分类问题的统计学习方法，尽管名字中带有"回归"一词，但实际上它用于分类任务。逻辑回归的目标是根据输入特征来预测数据点属于某个类别的概率，然后将概率映射到一个离散的类别标签。逻辑回归模型的核心思想是将线性回归模型的输出通过一个逻辑函数（通常是Sigmoid函数）进行转换，将连续的预测值映射到0和1之间的概率值。这个概率可以被解释为数据点属于正类的概率。公式说明逻辑回归的数学
丰。。·2023-08-16 04:04

详解windows server 2008服务器的服务

使用WindowsServer继承“LonghornServer”的Server20082008，IT专业人员对其服务器和网络基础结构的控制能力更强，从而可重点关注关键业务需求。
ww122081351·2023-08-16 03:56

面向卫星互联网的层级化智能部署架构

摘要为了满足立体化通信服务接入需求，卫星网络逐渐由各系统孤立、专网服务部署向通信网络基础设施方向发展，而万物互联下爆炸式流量增长、低时延业务传输给空间大尺度下的卫星互联网带来挑战。
米朵儿技术屋·2023-08-16 00:05

12年高级工程师的“飞升之路”

这篇文章总结了许多关于MySQL方面的知识总结，以及面试多家总结出来的常问面试题，希望
Java后端资料·2023-08-15 19:19

网络基础--UPnP基本原理

1、简介UPnP是通用即插即用（UniversalPlugandPlay）的缩写，主要用于设备的智能互联互通，使用UPnP协议不需要设备驱动程序，它可以运行在目前几乎所有的操作系统平台上，使得在办公室、家庭和其他公共场所方便地构建设备互联互通成为可能。UPNP为NAT（网络地址转换）穿透带来了一个解决方案：互联网网关设备协议（IGD）。NAT穿透允许UPnP数据包在没有用户交互的情况下，无障碍的通
jimte_pro·2023-08-15 17:36

网络基础--ARP协议介绍

1、ARP作用  ARP（AddressResolutionProtocol，地址解析协议）是将IP地址解析为以太网MAC地址（或称物理地址）的协议。在局域网中，当主机或其它网络设备有数据要发送给另一个主机或设备时，它必须知道对方的网络层地址（即IP地址）。但是仅仅有IP地址是不够的，因为IP数据报文必须封装成帧才能通过物理网络发送，因此发送站还必须有接收站的物理地址，所以需要一个从IP地址到物理
jimte_pro·2023-08-15 17:34

神经网络基础-神经网络补充概念-08-逻辑回归中的梯度下降算法

概念逻辑回归是一种用于分类问题的机器学习算法，而梯度下降是优化算法，用于更新模型参数以最小化损失函数。在逻辑回归中，我们使用梯度下降算法来找到最优的模型参数，使得逻辑回归模型能够更好地拟合训练数据。逻辑回归中的梯度下降算法的步骤：伪代码初始化参数向量theta重复迭代直到收敛或达到最大迭代次数：计算模型预测值h_theta(x)计算损失函数J(theta)计算梯度∂J(theta)/∂theta更
丰。。·2023-08-15 17:53

神经网络基础-神经网络补充概念-07-使用计算图求导

步骤定义计算节点和操作：“x”是输入变量。“Add”表示加法操作。“Sub”表示减法操作。“Multiply”表示乘法操作。计算函数值：首先，我们将x0的值代入计算图中，计算出函数的值。反向传播计算导数：我们从输出节点开始，通过计算图的反向传播（Backpropagation）计算导数。代码实现importtensorflowastf#定义计算图x=tf.Variable(0.0,name='x'
丰。。·2023-08-15 17:23

神经网络基础-神经网络补充概念-09-m个样本的梯度下降

概念当应用梯度下降算法到具有m个训练样本的逻辑回归问题时，我们需要对每个样本计算梯度并进行平均，从而更新模型参数。这个过程通常称为批量梯度下降（BatchGradientDescent）。代码实现importnumpyasnpdefsigmoid(z):return1/(1+np.exp(-z))defcompute_loss(X,y,theta):m=len(y)h=sigmoid(X.dot(
丰。。·2023-08-15 17:23

神经网络基础-神经网络补充概念-04-梯度下降法

概念梯度下降法是一种常用的优化算法，用于在机器学习和深度学习中更新模型参数以最小化损失函数。它通过迭代地调整参数，沿着损失函数的负梯度方向移动，从而逐步逼近损失函数的最小值。基本思想梯度下降法的基本思想是：在每次迭代中，计算损失函数对于模型参数的梯度（导数），然后将参数朝着梯度的负方向移动一小步（称为学习率），以减少损失函数的值。这个过程将一直持续，直到达到收敛条件（如达到一定迭代次数或损失函数的
丰。。·2023-08-15 17:51

[每日一氵] Python以管理员权限运行程序

这俩天累的要死，平时被各科吊打，大周末也不能休息,先做这个简单的试试，做网络基础的作业，要改网卡为混杂模式importsocketimportos#监听的主机host="localhost"#创建原始套接字
氵文大师·2023-08-15 16:58

新闻 | 【聚焦】2021年世界互联网大会 数字化升级打牢网络基础建设地基

近日，2021年世界互联网大会落下帷幕。本届峰会的主题是“迈向数字文明新时代——携手构建网络空间命运共同体”。会议采用线上线下相结合的方式举办，召集了来自96个国家和地区的2000多位嘉宾参会，充分发挥了数字化时代的优势，将疫情转化成了数字化创新的动力而非阻力。随着数字化经济的蓬勃发展，数字科技也在不断升级，数字技术已经成为当今社会不可或缺的发展手段。会上，互联网大佬们就目前的数字化局势提出了各自
季冠闪星云·2023-08-15 10:17

化学第十二讲初识溶液重点知识总结

1.溶液的形成溶液的组成和命名视频讲解undefined_腾讯视频重点笔记图片发自App2.溶液形成中能量变化溶解时能量变化视频讲解undefined_腾讯视频重点笔记图片发自App3.饱和溶液饱和与不饱和转化视频讲解undefined_腾讯视频饱和不饱和与浓稀之间的关系视频讲解undefined_腾讯视频重点笔记图片发自App4.浊液浊液视频讲解undefined_腾讯视频乳化现象视频讲解und
jerrkly·2023-08-15 08:47

【网络基础实战之路】基于BGP协议中的联邦号连接三个AS区域的实战详解

系列文章传送门：【网络基础实战之路】设计网络划分的实战详解【网络基础实战之路】一文弄懂TCP的三次握手与四次断开【网络基础实战之路】基于MGRE多点协议的实战详解【网络基础实战之路】基于OSPF协议建立两个
祺祺祺有此理·2023-08-15 06:46

Java知识总结之线程安全与数据同步

1synchronizedsynchronized关键字可以实现一个简单的策略来防止干扰和内存一致性错误,如果一个对象是对多个线程是可见的,那么对该对象的所有读或写都将通过同步的方式来进行.synchronized关键字提供了一种锁机制,能够确保共享变量的互斥访问,从而防止数据不一致问题的出现.synchronized关键字包括entermonitor和exitmonitor两个jvm指令,它能够
WangGavin·2023-08-15 03:04

导数相关知识总结

基本初等函数的导数复合函数求导(一层一层的剥)导数的四则运算u=u(x)和v=v(x)都可导,则
Super小牛·2023-08-14 20:25

AD域详细介绍和部署

文章目录网络基础域一、概述二、部署域模式1.部署活动目录（AD）2.客户机加入域3.组织单位（OU）4.组策略4.1概述4.2创建GPO4.3组策略应用顺序4.4编辑测试组策略4.5阻止继承4.6强制组策略
Tigirs·2023-08-14 17:29

web及网络基础

网络基础：tcp/iptcp/ip协议族按层次分可以分为4层：应用层、传输层、网络层、数据链路层。层次化是有好处的。各个层次之间的独立性变得更强了。如果某个地方需要修改，只要把需要变动的层替换掉就好。
__夏天__·2023-08-14 11:47

vmware桥接网络配置

很长时间没有更新了，也隐匿了一段时间了…这几天一直在处理主机和虚拟机的网络连接问题，然后这里面还是有很多东西的，有些网络基础拓扑我也没学，所以也只能更侧重于实用方面来分享那么今天给大家带来的就是关于vmware
azraelxuemo·2023-08-14 11:14

网络基础(一)桥接网络

网络基础知识桥接网络桥接网络是一种网络设计技术，其目的是将两个或多个网络段连接在一起，使它们在逻辑上表现为单个网络。
成知节·2023-08-14 11:14

Java集合框架知识总结

一.List接口1.特点有序有索引可重复，元素可为null底层用数组实现2.ArrayList2.1实现publicclassMyArrayList{/***定义数组，保存数据*/privateObject[]objects=null;/***默认数组长度*/privatefinalintDEFAULT_LENGTH=10;/***数组长度*/privateintlength;/***数组元素个数
IT技术站·2023-08-14 04:32

IP 协议的相关特性和数据链路层相关知识总结

目录IP协议的相关特性一、IP协议的特性二、IP协议数据报格式三、IP协议的主要功能1.地址管理动态分配IP地址NAT机制NAT背景下的通信IPV62.路由控制3.IP报文的分片与重组数据链路层相关知识1、以太网协议（Ethernet）2.MTUMTU对IP协议的影响MTU对UDP协议的影响MTU对于TCP协议的影响3.ARP协议ARP协议的作用ARP协议的工作流程编辑总结数据链路层网络层传输层应
²º¹⁷旧人不必等·2023-08-14 04:15

UE4基础知识总结（五）

九、虚幻架构1.游戏性类a.游戏性类的前缀有：1.A它们是Actor，可直接生成到世界场景中。2.U必须从属于Actor，与组件类似的对象。b.游戏性类头文件不许出现：#include"ClassName.generated.h"这行代码。c.类声明的语法如下：UCLASS([specifier,specifier,...],[meta(key=value,key=value,...)])clas
小陈工·2023-08-13 18:56

Java知识总结

1.什么是kafka？Kafka是一款分布式的流处理框架。用于构建实时流处理应用。2.Spring提供了很好的事物支持，主要有编程式事物和声明式事务两种。编程式事务需要手动编写大量事务代码，侵入性高，使用频率不高。声明式事务是基于AOP切面实现的，将业务和事务进行解耦，代码侵入性低，使用频率较高。注解@Transactional可作用于接口，类，和方法上。事务的传播行为：Propagation.R
磕开小宇宙·2023-08-13 15:41

计算机网络基础 第一讲：TCP和UDP

文章目录计算机网络基础OSI和TCP/IP网络分层模型TCP/IP四层模型应用层传输层网络层网络接口层TCP和UDPTCP和UDP的区别（重要）什么时候用TCP，什么时候用UDP？
猴子会跳舞·2023-08-12 16:34

[计算机网络基础]常用网络命令：TCP、UDP、滑动窗口协议

目录计算机网络的数据封装和解封装：封装（encapsulation）：解封装（de-encapsulation）：TCP/IP分层封装：TCP/UDP协议TCP协议：编辑UDP协议：滑动窗口协议：提问：直播时最好使用TCP协议还是UDP协议呢？确认与重传机制：计算机网络的数据封装和解封装：封装（encapsulation）：简单来说，封装就是应用层的数据信息在向下经过各层时，在原有数据信息的基础上
渡过晚枫·2023-08-12 16:01

【Linux】网络通信

【Linux】网络通信文章目录【Linux】网络通信1、网络基础1.1计算机网络1.2网络模型TCP&UDP1）IP地址2）端口3）TCP协议与UDP协议的比较1.3网络传输1.3.1传输逻辑1.3.2
Bebop Primer·2023-08-12 13:02

通过Shinami快速使用赞助交易(Gas代付)

按需付费的区块链模型直接支持网络基础设施，但对于那些已经习惯了Web2世界中看似免费服务的用户来说，这是一个巨大的障碍。
Sui_Network·2023-08-12 08:20
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