网络基础进阶之路

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

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

【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

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

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

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

前端js实现正则表情包内容替换、前端表情包实现

前端登顶之巅–全方位为你梳理前端进阶之路、最全前端知识/面试点总结表情包实现思路：通过全局正则针对文本内容走查，匹配到[嘿哈]文本表情包，通过创建div或者img标签，包裹将文本表情包替换成我们表情包的地址链接
SunnyRun！·2023-08-15 19:47

React v16.3新生命周期、性能优化及注意事项

前端登顶之巅–全方位为你梳理前端进阶之路、最全前端知识/面试点总结ReactVersion:16.3版本对组件的生命周期函数进行了一些修改，在每个react组件中都有以下几个生命周期方法我们应该掌握最新生命周期
SunnyRun！·2023-08-15 19:47

webpack配置-相关属性说明

前端登顶之巅–全方位为你梳理前端进阶之路、最全前端知识/面试点总结前言：webpack是我们现代前端最常见的模块打包工具，webpack是一个模块打包器，主要目的是在浏览器上打包JavaScript文件
SunnyRun！·2023-08-15 19:17

前端实现语音旁音波效果

前端登顶之巅–全方位为你梳理前端进阶之路、最全前端知识/面试点总结前端实现语音录制功能背景：在H5页面实现移动端的语音录制，需要实现写相关的css波纹效果。
SunnyRun！·2023-08-15 19:17

vue组件库开发

前端登顶之巅–全方位为你梳理前端进阶之路、最全前端知识/面试点总结开发流程1.创建项目，(vue-cli/公司现有架构)2.调整项目静态目录结构3.使用webpack相关库模式打包编译4.使用npm或者公司源地址发布到你需要的平台步骤创建项目
SunnyRun！·2023-08-15 19:16

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
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