网络基础知识总结第80页

独立站SaaS建站模式是什么

SaaS提供商为企业搭建信息化所需要的所有网络基础设施及软件、硬件运作平台，并负责所有前期的实施、后期的维护等一系列服务，企业无需购买软硬件、建设机房、招聘I

v15798485810·2022-11-21 13:17

人工智能之神经网络基础入门（最通俗版）

天天听人工智能，但你真的知道人工智能是什么吗？大家眼里的人工智能其实现阶段人工智能，狭义上指的是深度学习，而深度学习所包含的结构主要是神经网络。所以今天就来做一个最通俗版的神经网络小白入门介绍，只用到初中或者高中的简单数学，小白也可以放心食用。本系列也会持续更新，欢迎点赞收藏加关注，持续关注后续文章。理工科的思维方式理工科一个思维的一个核心之一，我至少认为是就是“系统思维”，也就是输入输出思维。其

增速可视化·2022-11-21 11:33

深度学习（一）：神经网络, 反向传播, 梯度消失, 梯度爆炸, 激活函数（附numpy代码）

注意：本文所提的神经网络在这里特质多层前馈神经网络神经网络的numpy实现代码：NeuralNetworkwithNumpy1.神经网络的基础结构一个简单的神经网络基础结构包括三个，线性映射，激活层，隐藏层

RealDuxy·2022-11-21 10:47

神经网络基础02-激活函数+反向传播算法

参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40903328人工神经网络（AritificialNeuralNetworks,ANN）长短期记忆网络（LSTM，LongShort-TermMemory）本文将由浅入深介绍循环神经网络RNN和长短期记忆网络LSTM的基本原理，并基于Pytorch实现一个简单应用例子，提供完整代码。激活函数为什么需要激活函数？从数学上看，神经网

謝堆堆DDD·2022-11-21 09:59

BP神经网络及拟合实例

BP神经网络基础知识及简单拟合实例BP神经网络结构前向计算误差反向传播梯度下降法输出层参数调节隐含层参数调节BP神经网络拟合实例BP神经网络结构BP神经网络(BackPropagation)是一种多层神经网络

铁头七娃·2022-11-21 09:15

俄罗斯和伊朗：两个国家支持的黑客组织曾经一度"交战"

今日，赛门铁克发布了一份报告，这家总部位于美国的网络安全公司表示，它发现具有俄罗斯国家背景支持的APT组织入侵了伊朗国家支持的APT组织所控制的网络基础设施。

blackorbird·2022-11-21 07:33

从零开始的深度学习之旅(1)

目录0.前言1.单层神经网络1.1单层神经网络基础(线性回归算法)1.2torch.nn.Linear实现单层回归神经网络的正向传播2.二分类神经网络：逻辑回归2.1逻辑回归与门代码实现2.2符号函数2.2.1sign

ren9855·2022-11-21 07:44

python神经网络基础知识_神经网络的相关知识(1.python 实现MLp)

#!usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportmath#definitionofsigmoidfuntion#numpy.expworkforarrays.defsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))#definitionofsigmoidderivativefuntion#inputmustbe

weixin_39940913·2022-11-21 06:16

C#初级知识——一些笔记总结（语法基础）

的输入输出二、C#循环和条件语句1.九九乘法表2.foreach循环三、C#数组1.声明和初始化2.数组遍历四、C#的函数1.注释2.函数重载3.引用传递和值传递4.Out参数总结前言初学一些C#的一些知识总结

猫猫猫猫团子·2022-11-21 05:09

机器学习实验之神经网络基础实验

一、实验要求在计算机上验证和测试多层神经网络的原理和算法实现，测试多层神经网络的训练效果，同时查阅相关资料。实验目的1、掌握多层神经网络的基本原理；2、掌握多层神经网络的算法过程；3、掌握反向传播的算法过程；三、实验内容实验步骤请阅读和测试神经网络类代码，调节神经网络结构和参数，使二分类效果足够好。增加神经元的数量增加层数改变激活函数增加迭代次数改进梯度下降（SGD，ADANL）损失函数（最小二乘

潮阿景·2022-11-21 05:43

Linux编程基础 1：初识Linux

0学分、课时、成绩组成本课程3学分（包含上机项目）理论课时24，上机课时24考核方式介绍及各项所占比重1知识准备计算机网络基础：OSI模型，TCP/IP协议相关知识C语言与数据结构相关的知识：指针，链表

HenrySmale·2022-11-21 02:57

Pyotorch自定义损失函数

1.损失函数知识总结参考：深度学习笔记总结_GoAI的博客-CSDN博客PyTorch笔记.常见的PyTorch损失函数-知乎Pytorch神经网络实战学习笔记_10神经网络模块中的损失函数_LiBiGor

GoAI·2022-11-21 02:24

神经网络基础知识及模型优化（一）

神经网络基础知识及模型优化（一）前言一、神经网络参数更新及其方法1.参数更新2.SGD3.Momentum4.AdaGrad5.Adam6.该使用哪种参数更新方法二、权重的初始化1.可以将权重初始值设置为

D.w_·2022-11-20 21:26

卷积神经网络入门案例-数字图像识别

卷积层的原理和优点在普通的全连接神经网络基础上，加上了卷积层，卷积层可以把低级别的特征逐步提取成为高级别特征的能力，是实现图像识别、语音识别等人工智能应用的基本原理。

weixin_30652879·2022-11-20 20:36

刘二大人《Pytorch深度学习与实践》12循环神经网络基础篇

RNN的模型中包括两种模块一种是RNNCell模块，另一种是RNN模块，我把这两个模块放在一个代码段里，其中RNNCell模块用''''''掩藏了，只要删除掉这个符号就行代码如下importtorchbatch_size=1#一次输入多少个input_sizeseq_len=3#一个句子被分为几份进行输入input_size=4#一次选择多少个句子进行输入hidden_size=2num_laye

py学习小白·2022-11-20 17:42

服务器开发系列（四）——网络基础

系列文章目录服务器开发系列（一）——计算机硬件服务器开发系列（二）——JetsonXavierNX服务器开发系列（三）——Linux与Windows操作系统基础功能对比文章目录系列文章目录前言一、网络基础二

晓dawn·2022-11-20 17:15

云服务器gpu显存如何扩展_如何搭建一个云服务器

随着云计算的发展，云服务器已经逐渐赶超独立服务器和虚拟主机等，成为企业选择的热门网络基础设施。

weixin_39819138·2022-11-20 16:35

Fedformer中的FEB模块与torch.nn.Parameter的简单理解

torch.nn.Parameter看看下面这篇博客，同时你可以关注一下nn.Linear与nn.Parameter的区别，可以用nn.Parameter实现nn.Linear[Pytorch系列-30]：神经网络基础

思考实践·2022-11-20 13:46

并行计算基础知识总结归纳1-峰值速度

理论峰值速度理论峰值速度=CPU主频×每个时钟周期执行的浮点运算次数时钟周期也称为振荡周期，定义为时钟频率的倒数。时钟周期是计算机中最基本的、最小的时间单位。在一个时钟周期内，CPU仅完成一个最基本的动作。一般情况下，主频大约为2G赫兹，每个时钟周期运行浮点运算次数和CPU有关。个人电脑主频和核心数查看-windows版本查看个人电脑主频控制面板→系统和安全→系统可知联想小新的CPU为i5-825

zhou12135·2022-11-20 11:46

谱域GCN的一些基础知识总结

目录1谱域GCN1.1GNN和GCN有什么不同？1.2为什么GCN中要引入拉普拉斯矩阵？1.3为什么拉普拉斯矩阵要正则化？1.4为什么要对拉普拉斯矩阵进行特征分解？1.5空域GCN是不是就完全不需要考虑拉普拉斯矩阵及其特征分解了？如果不用的话，那是为什么不用呢？1.6谱域GCN传播公式中，哪里体现了傅里叶变换、拉普拉斯矩阵、拉普拉斯矩阵的特征值分解？（or谱域GCN的卷积怎么卷的？是一种怎样的数学

CKK77DYY·2022-11-20 11:15

神经网络基础

参考：https://www.bilibili.com/video/BV1XE411C7mS单节点神经网络根据前三个人的行为预测小强的行为。可以明显地看出来，小强的行为只与如花的行为有关。使用一个单节点的神经网络预测小强的行为，公式就是AW1+BW2+C*W3先正向传播，计算出当前权重下得到的结果。然后反向计算，使用Sigmoid为激活函数，根据误差和斜率来计算增量，不断迭代更新权重矩阵wfrom

trnbf·2022-11-20 11:09

计算机网络4小时速成：计算机网络基础，计网组成，计网分类，性能指标，标准化组织，计网结构模型，五层模型

计算机网络4小时速成：计算机网络基础，计网组成，计网分类，性能指标，标准化组织，计网结构模型，五层模型2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体，遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开测开的话

冰露可乐·2022-11-20 09:57

python的pandas和numpy数据处理基础知识总结(各种干货和常用方法，使用鸢尾花数据集)

本次处理使用的是iris(鸢尾花)数据集，可在网上获取，下载之后放在代码运行的目录下前四列为花的特征，最后一列species表示花的品种包括：Iris-setosa，Iris-versicolor，Iris-virginica1.导入库并读取数据importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.read_csv("./data/iris.csv",header=0)#读取C

姜芜·2022-11-20 09:43

Numpy: ndarray的索引

PS:这篇文章是我写的numpy知识总结的一部分，完整知识总结入口在这篇文章，在这篇文章里我搭建了numpy的基础知识框架，非常适合入门。

每天都必须加油鸭·2022-11-20 07:25

python中的numpy基础知识

numpy的基础知识总结numpy是一个数据包，里面包含了关于多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。

三瓣西瓜·2022-11-20 06:58

基于朴素贝叶斯网络的iris鸢尾花数据集分类到新闻分类

本篇文章是对最简单的朴素贝叶斯网络的运用进行python实践，先对iris鸢尾花数据集做一个分类预实验，再对实际新闻进行分类预测有关贝叶斯网络原理可以查看这篇文章：贝叶斯网络基础一、iris鸢尾花数据集分类

小小小小U·2022-11-20 05:25

卷积神经网络（CNN）图像识别知识总结

最近研究了一些卷积神经网络方面的知识，研究了CNN算法实现图像识别，做一些总结。图像识别技术是人工智能的一个重要领域，它是对图像中的对象进行识别，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。近几年，图像识别有了进一步发展，并应用到许多场景中。而且随着智能化的发展，越来越多的人意识到，利用计算机高速的计算能力来解决生活中一些高难度和高风险的问题，能够节约人力资源，提高执行效率，图像识别是智能化的表现之一，

你好，明天，，·2022-11-20 05:46

卷积神经网络基础

3.1卷积神经网络(CNN)原理为什么需要卷积神经网络原因之一：图像特征数量对神经网络效果压力假设下图是一图片大小为28*28的黑白图片时候，每一个像素点只有一个值（单通道）。那么总的数值个数为784个特征。那现在这张图片是彩色的，那么彩色图片由RGB三通道组成，也就意味着总的数值有28283=2352个值。从上面我们得到一张图片的输入是2352个特征值，即神经网路当中与若干个神经元连接，假设第一

伏念·2022-11-20 04:49

深度学习和神经网络基础知识

资料主要来源作者邱锡鹏：https://nndl.github.io/本文作为个人学习使用，侵删1、概述从根源上来说，深度学习是机器学习的一个分支，是指一类问题及解决这类问题的方法，即从有限样例中通过算法总结出一般性的规律，并可以应用到新的未知数据上。其次深度学习采用的模型一般比较复杂，指样本的原始输入到输出目标之间的数据流经过多个线性或非线性的组件。因为每个组件都会对信息进行加工，并进而影响后续

justaboutenougha·2022-11-20 04:49

计算机网络基础知识

1、OSI和TCP/IP模型OSI七层网络模型TCP/IP四层概念模型对应网络协议应用层应用层HTTP、TFTP、FTP、NFS、WAIS、SMTP表示层Telnet、Rlogin、SNMP、Gopher会话层SMTP、DNS传输层传输层TCP、UDP网络层网络层IP、ICMP、ARP、RARP、AKP、UUCP数据链路层数据链路层FDDI、Ethernet、Arpanet、PDN、SLIP、PP

justaboutenougha·2022-11-20 04:19

吴恩达机器学习课程笔记二

文章目录神经网络基础知识神经网络前向传播伪代码前向传播中单个神经元的作用矩阵加速运算训练模型的细节常用激活函数ReLUSigmoidLinearactivationfunctiontanh选择激活函数选择

Chen的博客·2022-11-20 04:07

机器学习笔记-Week01

深度学习和pytorch基础文章目录深度学习和pytorch基础机器学习的模型分类监督学习无监督学习半监督学习强化学习参数模型非参数模型生成模型判别模型神经网络基础单层感知器万有逼近定理神经网络每一层的作用神经网络的参数学习

爱吃章鱼的怪兽·2022-11-20 03:01

CV、Python、C++面试题

cv岗位-深度学习面试知识总结（不断更新）常见面试题整理–Python概念篇

我想去拉萨·2022-11-20 00:37

神经网络基础机器学习第五章

神经网络文章目录神经网络前言一、神经元模型二、感知机与多层网络三、误差逆传播算法四、全局最小与局部极小五、其他常见神经网络1.RBF网络2.ART网络3.SOM网络4.级联相关网络5.Elman网络6.Boltzmann机六、深度学习总结前言各个相关学科对神经网络的定义多种多样，本章节采用目前使用的最广泛的一种解释——神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，他的组织能够模拟生

不是庸人的俗人（摆烂版）·2022-11-20 00:37

B站吴恩达深度学习视频笔记（13）——实战1：动手搭建第一个神经网络

前言到此为止，神经网络基础就正式告一段落。坚持看到这篇文章的同学，恭喜你，你已经正式入门机器学习了。不过吴恩达老师视频不可能给我们现场演示写代码，所以课下实现老师所讲的内容就要靠我们自己了。

nine_mink·2022-11-19 22:49

4-1 Coursera吴恩达《卷积神经网络》第一周课程笔记-卷积神经网络基础

NeuralNetworksandDeepLearning）的4周课程笔记请见如下链接：1-1Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》第一周课程笔记-深度学习概论1-2Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》第二周课程笔记-神经网络基础

双木的木·2022-11-19 22:16

Coursera吴恩达课堂笔记 1.2《神经网络与深度学习》-- 神经网络基础之逻辑回归

文章目录1.BinaryClassification2.LogisticRegression3.LogisticRegressionCostFunction4.GradientDescent5.Derivatives6.MoreDerivativeExamples7.Computationgraph8.DerivativeswithaComputationGraph9.LogisticRegres

jianming21·2022-11-19 21:56

经典神经网络模型整理

经典神经网络模型整理神经网络基础知识BP神经网络的概念单个神经元的结构CNN模型汇总LeNet5模型AlexNet模型VGG模型InceptionNet（GoogleNet）模型ResNet（残差网络）

若向人间借回眸·2022-11-19 20:41

javaSE内容总结

文章目录java基础部分零碎知识总结基本数据类型基础知识类型之间转换（int和double为例）局部变量和成员变量（实例变量和类变量\静态变量）包装类包装类作用自动拆箱、自动装箱缓存机制（JDK1.5之后提供的特性

SHU_RYE·2022-11-19 19:30

吴恩达深度学习深度学习概述以及优化

深度学习概述及优化1、深度学习概述2、神经网络基础之逻辑回归3、深层神经网络4、深度学习实用层面4.1训练集、验证集、测试集4.2偏差、方差4.3L1、L2正则化4.4归一化处理4.5Dropout4.6

不自知的天才·2022-11-19 19:29

万字长文 | 2023届校招算法岗知识总结

大家好，我是蘑菇先生。为今年校招的同学准备了一份笔面试经验大礼包。主要结合本人当年校招时候的经验"2021届校招算法岗知识点总结"以及近两年工作学习过程中的感悟收获。主要面向搜推广nlp岗位的同学。总体而言，个人认为算法岗要找的好，除了本身的长期积累沉淀的硬实力之外(Paper，比赛，实习，项目)，主要考核的就是两个方面的能力："基础扎实程度"和"前沿知识广度"。文章内容包括四个部分：基础能力(基

人工智能与算法学习·2022-11-19 19:58

FGSM知识总结

一、像素点问题1、数字图像：每一个数字图像都是一个像素点矩阵，这个矩阵包含所有像素点的强度值。2、像素点：最小的图像单元，一张图像由好多的像素点组成。像素就是图像的尺寸。3、位图：也称点阵图，它是由许多点组成的，这些点称为像素。当许多不同颜色的点组合在一起后，便构成了一副完整的图像。位图可以记录每一个点的数据信息，从而精确地制作色彩和色调变化丰富的图像。但是，由于位图图像与分辨率有关，它所包含的图

嗯~啥也不会·2022-11-19 18:34

计算机视觉基础知识总结,《计算机视觉》知识要点归纳总结终极.doc

文档介绍：蒀薇莇、.;视觉是人类观察世界、认知世界的重要功能手段.人类从外界获得信息约有80%来自视觉系统.芄羂肄计算机视觉是指用计算机实现人类的视觉功能,即对客观世界中三维场景的感知、加工和理解.艿蚇节计算机视觉的研究方法只有有两种:一种是仿生学的方法,参照人类视觉系统的结构原理,建立相应的处理模块完成类似的功能和工作;另一种是工程的方法,即从分析人类视觉过程的功能着手,并不刻意模拟人,视觉系统

LikYu-餘力·2022-11-19 17:23

BP神经网络基础架构及流程（简单易懂版）

这里用比较简单的语言和思路（自认为）为大家介绍一下BP神经网络的基础架构和流程。不会写数学推导以及一些绕来绕去的概念，尽可能让大家一看就懂怎么回事。因此这篇文章适合初学者，帮助顺清整个流程。有一点点基础的同学直接看最后一张图，看看最后那两个式子应该就懂了！首先看个图，以下讲解以这个神经网络结构为例。我们应该明确构建神经网络的目的是：通过输入X1与X2，经过一些操作得到一个y。中间这些神经元构成的结

GV5555·2022-11-19 17:28

GNN图神经网络基础入门博客

文章目录高等数学-高等代数欧几里得空间线性代数图神经网络入门1、GNN的发展2、空间域（GNN）图卷积频谱域（频域）卷积高等数学-高等代数欧几里得空间一句话总结：欧几里得空间就是在对现实空间的规则抽象和推广（从n它就可以进行特征分解。而恰好定义的拉普拉斯矩阵是一个半正定的对称特征矩阵，它一定可以做特征分解。并且我们可以保证该对称矩阵有n个线性无关的特征向量，它的特征值一定是非负的，且最小的特征值是

鱼与钰遇雨·2022-11-19 12:49

机器学习算法知识总结

BAT机器学习面试系列1.请简要介绍下SVM。SVM，全称是supportvectormachine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。扩展：支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机，又称

wanttifa·2022-11-19 11:52

深入理解计算机系统——知识总结

第1章计算机系统漫游#includeintmain(){printf("Hello,world\n");return0;}尽管hello程序非常简单，但是为了它的运行，系统的每个主要组成部分需要协调工作，本书就是了解在系统执行hello程序时，系统发生了什么以及问什么会这样。本章就是通过跟踪hello程序的生命周期来开始对系统进行学习——从它开始被程序员创建开始，到在系统上运行，输出简单的消息，然

魅美·2022-11-19 11:03

深度学习笔记003-卷积神经网络基础

卷积神经网络主要解决深度学习中图像处理的问题，通过卷积，减少参数量（因为直接拿所有像素进行全连接权值太多，不合适）。卷积神经网络的特点是参数共享和稀疏连接（参数共享：一个像素能被多个卷积核卷积）（系数连接：卷积后的结果只与卷积所覆盖的像素有关，与其他区域的像素点无关）卷积神经网络中的知识点：1.paddingpadding主要是在原图像的周围补上一圈0（具体几圈可以自己设置）通过补零，可以保证图像

地表最菜研究生·2022-11-19 08:48

卷积神经网络基础题——如何计算CNN的参数量？

卷积神经网络基础如何计算CNN的参数量？

G5Lorenzo·2022-11-19 07:45

深度学习笔记 —— PyTorch 神经网络基础

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasF'''模型构造'''#nn.Sequential定义了一种特殊的Modulenet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn.ReLU(),nn.Linear(256,10))X=torch.rand(2,20)print(net(X))#自定义块#任何

Whisper_yl·2022-11-19 07:08

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