网络基础知识总结第76页

DataBinding(一)

Android知识总结一、应用DataBinding+LiveData双向监听1.1、在build.gradle中配置//第一种dataBinding{enabled=true}//第二种dataBinding.enabled

涛涛123759·2022-12-07 21:49

Fragment(二)

Android知识总结注意：分析的是androidxFragment管理整体结构图一、生命周期调用流程运用Fragment时，Activity要继承FragmentActivity，我们先看FragmentActivity

涛涛123759·2022-12-07 17:50

Fragment(一)

Android知识总结一、Fragment的使用实现很简单，创建一个的布局，然后在Activity里点击时替换Fragment。

涛涛123759·2022-12-07 17:57

python-opencv知识总结之图像操作：创建、遍历、运算与查找

1.Numpy简介python版的opencv用的容器不同于C++版的Mat，python版的图像容器基本都倚仗numpy,其数据类型如下：数组属性#创建一个numpy.arraynumpy.array(object,dtype=None,copy=True,order=None,subok=False,ndmin=0)数组操作：#将所有轮廓点归到一个点集conts=[]foriincnts:tm

明月醉窗台·2022-12-07 16:13

Linux网络：关于TCP / IP 五层协议栈的基础总结

文章目录网络基础Socket套接字编程应用层传输层网络层数据链路层物理层全文约1109字，预计阅读时长：3分钟网络基础网络协议局域网、以太网OSI、TCP/IP结构模型数据包封装、分用交换机、路由器IP

Kevlavik·2022-12-07 13:59

机器学习基础知识总结！

机器学习定义机器学习（MachineLearning）本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（DeepLearning）等算法。机器学习的基本思路是模仿人类学习行为的过程，如我们在现实中的新问题一般是通过经验归纳，总结规律，从而预测未来的过程。机器学习的基本过程如下：机器学习基本过程机器学习发展历程

数据不吹牛·2022-12-07 13:29

软件项目管理总结（全）

软件项目管理知识综述第一章知识总结软件项目管理的作用和重要性项目管理就是将知识、技能、工具与技术应用于项目活动，以满足项目的要求。项目管理通过合理运用与整合特定项目所需的项目管理过程得以实现。

Lyric#·2022-12-07 11:11

机器学习算法中分类知识总结！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货译者：张峰，Datawhale成员本文将介绍机器学习算法中非常重要的知识—分类（classification），即找一个函数判断输入数据所属的类别，可以是二类别问题（是/不是），也可以是多类别问题（在多个类别中判断输入数据具体属于哪一个类别）。与回归问题（regression）相比，分类问题的输出不再是连续值

Datawhale·2022-12-07 11:53

CMOS图像传感器基础知识总结：二

1.CMOS成像原理：CMOS的材质主要是利用硅和锗这两种元素所做成的半导体，在CMOS上共存着带N（带━电）和P（带+电）级的半导体，这两个互补效应所产生的电流即可被处理晶片纪录和解读成影像。CMOS因为在像素的旁边就放置了信号放大器，导致其缺点容易出现杂点，特别是处理快速变化的影像时，由于电流变化过于频繁而会产生过热的现象，更使得杂讯难以抑制。2.数字增益和模拟增益模拟增益：芯片像素点感应光子

Z1Tester·2022-12-07 10:58

CMOS图像传感器基础知识总结：一

一、Sensor的硬件结构1.每个像素的结构每个像素点的最上方有个微透镜，增加透光量。有镜头就有CRA的问题，超出一定角度的光线无法被收集，需要和镜头进行匹配。在所有camera产品中，cmossensor是camera的核心器件，他位于镜头和isp处理器之间，把光学信号转换为ISP能够处理的数字信号（电信号）。2.sensor的纵向结构光透过电路会发生反射，造成每个像素点之间的干扰。背照式的结构

Z1Tester·2022-12-07 10:27

计算机网络——网络基础_网络命令的使用（配置主机IP、ipconfig、ping、tracert、arp实战）

实验二网络基础_网络命令的使用一、配置主机的IP地址实验目的1.能打开Windows10的命令窗口，在窗口中执行命令。2.掌握IP设置的基本方法。

平杨猪·2022-12-07 09:03

Spring MVC知识总结

文章目录1.SpringMVC框架介绍2.SpringMVC原理图3.SpringMVC接口解释4.SpringMVC运行原理5.SpringMVC的优点1.SpringMVC框架介绍springMVC属于SpringFrameWork的后续产品，已经融合在SpringWebFlow里面。Spring框架提供了构建Web应用程序的全功能MVC模块。使用Spring可插入的MVC架构，可以选择是使用

Black_Me_Bo·2022-12-07 07:16

计算机网络基础

目录一、分层1、层次划分的方法2、层次划分的优点二、OSI七层模型三、TCP/IP模型四、端口号五、数据封装和解封装过程一、分层1、层次划分的方法网络的每层应当具有相对独立的功能（便于排错）这个功能用不了必然是你这层处理问题梳理功能之间的关系，使上一个功能可以实现为另一个功能提供必要的服务，从而形成系统的层次结构，环环相扣（紧密联系）为提高系统的工作效率，相同或相近的功能仅在一个层次中实现，而且尽

lin琳.·2022-12-07 07:36

信息网络安全监察属不属计算机专业,信息网络安全监察专业属于什么门类

信息网络安全监察专业介绍专业代码：680109修学年限：三年开设课程：电路与系统、信息论、编码理论、微型计算机原理、软件工程基础、现代控制原理、通信系统原理、信息网络基础、数据采集

织梦考研·2022-12-07 00:38

TCP/IP知识点总结

目录1.网络基础1.1IP地址1.2子网掩码1.3MAC地址2.网络设备及使用2.1集线器：转发所有端口2.2交换机：MAC地址交换表+转发对应端口2.3主机：网络分层从上到下封装2.4路由器3.网络数据传输流程

Youcan.·2022-12-07 00:56

机器学习算法分类知识总结

本文将介绍机器学习算法中非常重要的知识—分类（classification），即找一个函数判断输入数据所属的类别，可以是二类别问题（是/不是），也可以是多类别问题（在多个类别中判断输入数据具体属于哪一个类别）。与回归问题（regression）相比，分类问题的输出不再是连续值，而是离散值，用来指定其属于哪个类别。分类问题在现实中应用非常广泛，比如垃圾邮件识别，手写数字识别，人脸识别，语音识别等。（

一缕阳光lyz·2022-12-06 15:39

《卷积神经网络与计算机视觉》笔记

文章目录1.随机森林（RDF）信息熵信息增益2.神经网络基础神经网络分类学习规则分类多层感知机（MLP）参数学习梯度不稳定问题（梯度爆炸或消失）——激活函数选择问题3.循环神经网络（RNN）4.卷积神经网络

DDDouble T·2022-12-06 15:35

Python深度学习6之神经网络

Python神经网络6之神经网络神经网络神经网络基础神经网络感知机playground使用神经网络原理softmax回归交叉熵损失softmax、交叉熵损失API案例：Mnist手写数字识别数据集介绍Mnist

VillanelleS·2022-12-06 12:11

[人工智能-深度学习-14]：神经网络基础 - 常见loss损失函数之逻辑分类，对数函数，交叉熵函数

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/120559396目录第1章什么损失函数1.1什么是机器学习1.2什么是监督式机器学习1.3OneHot编码1.4什么是损失函数1.5本文重点阐述：第2章二/多元分类损失函数2.1二/多元分类损失

文火冰糖的硅基工坊·2022-12-06 12:16

神经网络基础原理（三）-----分类问题实弹演练及一些小干货

现在基本的概念已经介绍得差不多了，是时候实战演示一下如何利用神经网络来处理分类问题的。按照一直的做法，自己出题自己解决。这次拿一个现实生活中的一个小问题来练练手：根据人的身高，体重，把人划分成轻，正常，偏胖，肥胖这四种情况。按照现在流行的观点认为，人正常的BMI指数范围在20-25之间，低于20就是过轻，高于25低于28是偏胖，高于28就是肥胖了。按照前面介绍的方法，解决问题的第一步是建模和打标签

天蒙光·2022-12-06 10:58

一、定义Pytorch模型

1.1torch.nn.Sequential以上两种方式的唯一区别在于：1.2torch.nn.ModuleList1.3torch.nn.ModuleDict1.4实战2.用模型块快速搭建复杂网络2.1卷积神经网络基础

暮棂·2022-12-06 08:47

UE5 C++教程（三、多人游戏网络基础）

目录1.客户端-服务器模型2.网络模式3.Replicate4.远程过程调用(RPC)多人联机需要在大量客户端同步大量数据，怎样传输用户之间的数据十分重要，虚幻引擎中，在客户端与服务器间同步数据和调用程序的过程被称为复制（Replication）参考了虚幻官方文档-网络概述：https://docs.unrealengine.com/5.0/zh-CN/networking-overview-fo

skycol·2022-12-06 07:02

【动手学深度学习PyTorch版】11 使用GPU

上一篇移步【动手学深度学习PyTorch版】10PyTorch神经网络基础_水w的博客-CSDN博客目录一、使用GPU1.1确认GPU1.2硬件◼计算设备◼允许我们在请求的GPU不存在的情况下运行代码的两个函数

水w·2022-12-06 00:05

BERT模型简介

基础架构-Transformer的Encoder：由下到上，依次三个部分为输入、注意力机制和前馈神经网络基础的Bert，六个encoder，六个decoder。

安西宁·2022-12-05 17:38

循环神经网络知识总结

循环神经网络知识总结一、概念部分RNN中的DropoutDropout可以理解为bagging。在训练阶段，在每次迭代中，按一定比例随机丢弃神经元之间的连接来改变网络结构，以实现训练不同网络的目的。

Matt_sh·2022-12-05 17:54

卷积神经网络基础1（超详细，通俗易懂）

卷积这一小节将为读者介绍卷积算法的原理和实现方案，并通过具体的案例展示如何使用卷积对图片进行操作，主要涵盖如下内容：卷积计算填充（padding）步幅（stride）感受野（ReceptiveField）多输入通道、多输出通道和批量操作卷积计算卷积是数学分析中的一种积分变换的方法，在图像处理中采用的是卷积的离散形式。这里需要说明的是，在卷积神经网络中，卷积层的实现方式实际上是数学中定义的互相关（c

fickle45·2022-12-05 16:13

网络基础知识总结＋网络设备介绍（运维必备网络知识）

1.网络基础知识发展历程涉及到网络的一些名词概念，网线、路由与交换介绍。2.osI-七层模型的介绍了解7层模型及彼此之间关系以及每个层次都涉及到哪些知识。

张大锤锤不秃头·2022-12-05 13:51

动手学习深度学习——读书笔记(1)

动手学习深度学习——读书笔记(1)线性回归，Softmax，多层感知机，文本预处理，语言模型，循环神经网络基础等部分知识点总结一直都有拜读《动手学习深度学习》的欲望，无奈总是心里说想要，身体又很诚实。

小张想学计算机·2022-12-05 13:00

计算机网络基础运输层,计算机网络基础知识——运输层

OSI的七层协议与TCP/IP的四层协议OSI的七层协议与TCP/IP的四层协议IP地址和硬件地址物理地址是数据链路层和物理层使用的地址IP地址是网络层和以上各层使用的地址，是一种逻辑地址网络层与运输层网络层为主机之间提供逻辑通信网络层向上只提供简单灵活的、无连接的、尽最大努力交付的数据报服务。运输层为应用进程之间提供端到端的逻辑通信运输层向高层用户屏蔽了下面网络核心的细节，使应用进程看见的就是好

论智·2022-12-05 11:12

图形学笔记一仿射变换和齐次坐标

本系列是在学习GAMES101-现代计算机图形学入门-闫令琪中遇到的知识总结，其中关于线代的知识可以参考之前的线代系列笔记。

合肥黑·2022-12-05 11:20

wndDL课程学习笔记

图像领域常用卷积神经网络（CNN）音频基于时间变化的序列数据，常用RNN（循环神经网络）语言序列数据更复杂的RNNs自动驾驶CNN、卷积等混合神经网络当数据量非常大时，神经网络才发挥出很大的优势1.2神经网络基础计算机保存图片时

星尘逸风·2022-12-05 09:54

【蓝桥杯Web】第十四届蓝桥杯（Web 应用开发）模拟赛 1 期-职业院校组 | 精品题解

‍个人简介：一个不甘平庸的平凡人️Nodejs专栏：Node.js从入门到精通️TS知识总结：十万字TS知识点总结你的一键三连是我更新的最大动力❤️！

海底烧烤店ai·2022-12-05 07:40

【蓝桥杯Web】第十四届蓝桥杯（Web 应用开发）模拟赛 1 期-大学组 | 精品题解

‍个人简介：一个不甘平庸的平凡人️蓝桥杯专栏：蓝桥杯题解/感悟️TS知识总结：十万字TS知识点总结你的一键三连是我更新的最大动力❤️！

海底烧烤店ai·2022-12-05 07:09

机器学习知识总结——过拟合和欠拟合

过拟合（overfitting）什么是过拟合？所谓过拟合就是指在验证集和训练集上表现很好，但是在测试集上表现很差，也就是说泛化能力差。一般表现为:高方差，低偏差过拟合的原因训练样本选取有误、样本标签错误等样本噪声干扰过大模型过于复杂对于神经网络来说:学习迭代次数太多如何防止/解决过拟合问题？扩大数据集进行正则化(L1正则或者L2正则等)采用合适的模型(控制模型的复杂度)Earlystopping(

小夏refresh·2022-12-05 07:29

机器学习知识总结（百面机器学习）

文章目录特征工程特征归一化类别型特征高维组合特征文本表示模型Word2Vec图像数据不足的处理方法模型评估准确率精准率与召回率平方根误差ROC曲线距离评估A/B测试模型评估方法超参数调优过拟合和欠拟合经典算法支持向量机逻辑回归决策树降维PCA线性判别分析LDA非监督学习K均值聚类高斯混合模型自组织映射神经网络优化算法有监督学习的损失函数特征工程对原始数据进行处理，将其提炼为特征特征归一化“为什么需

iwtbs_kevin·2022-12-04 14:55

[人工智能-深度学习-8]：神经网络基础 - 机器学习、深度学习模型、模型训练

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/120462734目录第1章白话机器学习第2章机器学习的模型与步骤2.1深度学习与机器学习2.2机器学习的模型第3章建模步骤1-1：研究问题领域的业务需求步骤1-2：用于业务领域的数据进行测试步骤

文火冰糖的硅基工坊·2022-12-04 08:07

Pandas的Series基础知识总结

weixin_41685388·2022-12-04 08:50

Linux项目：基于HTTP协议的自主web服务器

文章目录前言项目描述技术特点开发环境具体实现HTTPCGI项目特点前言在学习了网络基础方面的知识后，想要将自己所学习的网络知识应用到实践中，因此，模拟实现一个基于http协议的小型web服务器项目描述采用

黑米姐姐·2022-12-04 03:26

前端开发-HTML快速掌握上手知识总结

网页的组成html,css,js三部分组成.html:结构css:行为js:表现*:w3c制定了html/css语法和标准,ECMA制定了行为标准.qq截图认字小技巧在选项栏里点翻译可以识别图片翻译字体复制vscode编辑器使用点击文件选项===》将文件夹添加到工作区====》选择文件路径或者拖拽文件####编辑器的扩展插件汉化插件chinese打开浏览器openinbrowser笔记插件Mark

Yz前端知识·2022-12-03 21:35

美摄短视频SDK上线：搭建多端产品，只需一套代码

随着网络基础设施的优化，以视频为代表的富媒体信息成为主流，人们越来越习惯利用视频进行日常沟通和信息分享。

美摄科技·2022-12-03 18:03

C语言小知识总结

1.inti,j,k=0;++i||++j&&++k==(1&&++i)||(++j&&++k)++i&&++j||++k==（1&&1）||（++k）2.volatile修饰的变量每次都要到内存去取，防止优化。比如：a=100;sleep(100);b=a;这种多线程的情况，sleep休眠的时间可能a的值已经改变了，如果没加volatile，依旧会给b赋值100。常用于并行设备的硬件寄存器（如状

花火清凉丶·2022-12-03 13:37

单片机小知识总结

1.SPI串行外围接口，全双工同步通信，有四根线MOSI:主器件数据输出，从器件数据输入MISO:主器件数据输入，从器件数据输出SCLK:时钟信号，主器件发出CS:使能信号，主器件控制有四种工作模式CPOL:clockpolarity时钟极性SPI空闲时，SCLK电平(0空闲时低电平，1空闲时高电平)CPHA:clockphase时钟相位SPI在第几个边沿采样数据(0第一个边沿，1第二个边沿)时钟

花火清凉丶·2022-12-03 13:37

卷积神经网络基础学习笔记

卷积神经网络基础学习笔记CNN发展历程全连接层神经元卷积层局部感知权值共享卷积过程激活函数卷积过程矩阵大小计算池化层误差的计算交叉熵损失（CrossEntropyLoss）误差反向传播权重的更新优化器教程来自

hywh111·2022-12-03 13:02

深度学习-卷积神经网络

看b站up主霹雳吧啦Wz视频，所做笔记视频链接：1.1卷积神经网络基础卷积神经网络历史CNN发展1986年：Rumelhart和Hinton等人提出了反向传播（BackPropagation,BP）1998

Knoka705·2022-12-03 13:01

卷积神经网络基础补充

文章目录前言一、输出的计算二、误差的计算三、误差的反向传播四、权重的更新前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。来源于哔哩哔哩博主“霹雳吧啦Wz”，博主学习作为笔记记录，欢迎大家一起讨论学习交流。一、输出的计算参数解释：x1,x2表示第一层输入；中间代表隐层，隐层有三个节点；y1,y2为最后一层输出层。中间sigmoid

qq_1418430025·2022-12-03 13:31

卷积神经网络基础

文章目录前言一、卷积神经网络CNN(ConvolutionalNeuralNetwork)二、BP神经网络三、实例：利用BP神经网络做车牌数字识别四、卷积层五、池化层前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。来源于哔哩哔哩博主“霹雳吧啦Wz”，博主学习作为笔记记录，欢迎大家一起讨论学习交流。一、卷积神经网络CNN(Conv