网络基础

神经网络基础-神经网络补充概念-26-前向和反向传播

简单比较前向传播（ForwardPropagation）：前向传播是神经网络中的正向计算过程，用于从输入数据开始，逐层计算每个神经元的输出值，直到得到最终的预测值。在前向传播过程中，我们按以下步骤进行：输入数据：将输入数据传递给输入层。加权求和：对每个神经元的输入进行加权求和，即将输入与权重相乘并加上偏差。激活函数：将加权求和的结果输入激活函数（如Sigmoid、ReLU等），得到神经元的输出。传
丰。。·2023-08-21 09:40

HCIP学习--交换技术

前置学习HICA学习（第一天）--网络基础_板栗妖怪的博客-CSDN博客HCIA学习--VLAN一些常识及在ensp上实现VLAN配置_enspvlan_板栗妖怪的博客-CSDN博客一个小知识在一个公司内部使用的路由技术很少
板栗妖怪·2023-08-21 05:52

神经网络基础-神经网络补充概念-49-adam优化算法

概念Adam（AdaptiveMomentEstimation）是一种优化算法，结合了动量梯度下降法和RMSProp的优点，用于在训练神经网络等深度学习模型时自适应地调整学习率。Adam算法在深度学习中广泛应用，通常能够加速收敛并提高模型性能。Adam算法综合了动量（momentum）和均方梯度的移动平均（RMSProp）来更新模型参数。与传统的梯度下降法不同，Adam维护了一个每个参数的动量变量
丰。。·2023-08-20 20:10

什么是“新型基础设施”？建设重点是什么？

主要是指基于新一代信息技术演化生成的基础设施，比如，以5G、物联网、工业互联网、卫星互联网为代表的通信网络基础设施，以人工智能、云计算、区块链等为代表的新技术基础设施，以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施等
艾文-你好·2023-08-20 18:47

智慧物流：ZETA路网助推供应链可视化 ZETag云标签赋能货物追踪智慧升级

围绕在途物流货物追踪难题，国内某头部物联网厂商依托ZETA无线通信技术，为客户提供了基于LPWAN的智能追货网络基础设施，通过ZETag云标签赋能在途货物追踪，并打造了ZETATMS物流科技管理云平台，
ZETA开发者·2023-08-20 18:32

神经网络基础-神经网络补充概念-53-将batch norm拟合进神经网络

代码实现importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportDense,BatchNormalization,Activationfromtensorflow.keras.optimizersimportSGD#生成随机数据np.
丰。。·2023-08-20 13:15

神经网络基础-神经网络补充概念-47-动量梯度下降法

概念动量梯度下降法（MomentumGradientDescent）是一种优化算法，用于加速梯度下降的收敛速度，特别是在存在高曲率、平原或局部最小值的情况下。动量法引入了一个称为“动量”（momentum）的概念，它模拟了物体在运动中积累的速度，使得参数更新更具有惯性，从而更平稳地更新参数并跳过一些不必要的波动。基本原理和步骤1初始化参数：初始化模型的参数。2初始化速度：初始化速度为零向量。3计算
丰。。·2023-08-20 12:23

网络基础及用ensp配置静态路由

目录1路由器原理及路由表形成1.1路由表头含义2配置静态路由2.1配置pc4、pc6的IP地址、子网掩码及网关2.2打开路由器终端3检查是否建立连接3.1打开pc1终端pingpc23.2如果连接一直超时追踪分析数据包4保存配置1路由器原理及路由表形成路由器工作原理路由器工作原理是因为路由器中有一张路由表，根据路由表选择最佳路径到达目的地。路由表形成路由表由三种路由方式组成分别为：直连路由：路由器
尔尔辞暮·2023-08-20 11:34

神经网络基础-神经网络补充概念-55-为什么是ML策略

“ML策略”（MachineLearningStrategies）是指在解决机器学习问题时，采取的一系列方法、技巧和策略。选择适当的ML策略对于获得高质量的模型和结果非常重要。以下是为什么要考虑ML策略的一些原因：问题适应性：不同的机器学习问题可能需要不同的策略。ML策略允许您根据问题的特点进行调整，从而更好地适应问题的需求。数据特点：不同的数据集具有不同的特点，如数据分布、特征维度、噪声等。选择
丰。。·2023-08-20 08:20

软考笔记（七）高级系统架构师/分析师：系统分析 系统设计

目录软考官网报名通道软考架构师笔记（一）：计算机系统基础软考架构师笔记（二）：计算机网络基础与信息安全软考架构师笔记（三）：操作系统基础软考架构师笔记（四）：企业信息化与系统规划软考架构师笔记（五）：系统需求工程需求分析软考架构师笔记
AutoStack·2023-08-20 06:32

神经网络基础-神经网络补充概念-48-rmsprop

概念##标题RMSProp（RootMeanSquarePropagation）是一种优化算法，用于在训练神经网络等机器学习模型时自适应地调整学习率，以加速收敛并提高性能。RMSProp可以有效地处理不同特征尺度和梯度变化，对于处理稀疏数据和非平稳目标函数也表现良好。核心思想RMSProp的核心思想是根据参数梯度的历史信息自适应地调整每个参数的学习率。具体来说，RMSProp使用指数加权移动平均（
丰。。·2023-08-20 01:23

神经网络基础-神经网络补充概念-42-梯度检验

概念梯度检验（GradientChecking）是一种验证数值计算梯度与解析计算梯度之间是否一致的技术，通常用于确保实现的反向传播算法正确性。在深度学习中，通过梯度检验可以帮助验证你的神经网络模型是否正确地计算了梯度，从而减少可能的错误。梯度检验的基本思想是使用数值近似来估计梯度，然后将数值梯度与解析梯度进行比较，如果它们之间非常接近，那么可以认为反向传播算法的实现是正确的。这是一个在调试和验证模
丰。。·2023-08-20 01:23

图神经网络 day2 图的分类

图神经网络基础算法1GCN2GraphSAGE2.1采样：采样固定长度的邻居2.2聚合2.3GraphSAGE_minibatch2.4GraphSAGE_embedding3GAT4.图网络的分类4.1
想太多!·2023-08-20 01:53

神经网络基础-神经网络补充概念-60-卷积步长

概念在深度学习中，卷积步长（convolutionstride）是指在卷积操作中滑动卷积核的步幅。卷积操作是神经网络中常用的操作之一，用于从输入数据中提取特征。步长决定了卷积核在输入数据上的滑动间隔，从而影响输出特征图的大小。卷积步长的值可以是正整数，通常为1、2、3等。步长越大，卷积核滑动得越快，输出特征图的尺寸会减小。步长较大的卷积操作可以用来减少模型的计算复杂度和内存消耗，但可能会丢失一些细
丰。。·2023-08-19 23:06

图解HTTP-读书笔记

图解HTTP-上野宣第1章了解Web及网络基础1，使用HTTP协议访问Web2，HTTP的诞生3，网络基础TCP/IP4，与HTTP关系密切的协议：IP、TCP、和DNS5，负责域名解析的DNS服务6，
zhuxh·2023-08-19 22:47

神经网络基础-神经网络补充概念-52-正则化网络的激活函数

概念正则化是一种用于减少过拟合（overfitting）的技术，可以在神经网络的各个层次中应用，包括激活函数。激活函数的正则化主要目的是减少神经网络的复杂度，防止网络在训练集上过度学习，从而提高泛化能力。一些可以用于正则化神经网络中激活函数的方法：L2正则化（权重衰减）：在网络的损失函数中引入L2正则化项，通过惩罚权重的平方和来防止权重过大。L2正则化可以使权重趋向于分布在较小的范围内，有助于减少
丰。。·2023-08-19 20:31

神经网络基础-神经网络补充概念-01-二分分类

概念二分分类是一种常见的机器学习任务，其目标是将一组数据点分成两个不同的类别。在二分分类中，每个数据点都有一个与之关联的标签，通常是“正类”或“负类”。算法的任务是根据数据点的特征来学习一个模型，以便能够准确地将新的未标记数据点分配到正确的类别中。一般步骤数据收集与准备：收集包含特征和标签的数据集。确保数据集经过清洗和预处理，特征被适当地提取和编码。特征工程：根据任务需求，选择适当的特征，并进行必
丰。。·2023-08-19 18:52

【网络基础实战之路】基于MPLS-VPN技术实现两个私网间互通的实战详解

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·2023-08-19 18:01

【网络基础实战之路】一文带你学懂BGP协议的命令配置

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·2023-08-19 18:31

【网络基础实战之路】VLAN技术在两个网段中的实际应用详解

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·2023-08-19 18:00

神经网络基础-神经网络补充概念-59-padding

概念在深度学习中，“padding”（填充）通常是指在卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNNs）等神经网络层中，在输入数据的周围添加额外的元素（通常是零），以调整输入数据的尺寸或形状，从而影响输出的尺寸。主要目的是为了解决卷积层或池化层等操作对输入尺寸的影响，特别是在多层网络中，希望保持尺寸的一致性。填充在图像处理中也可以用来控制滤波器的影响边界像素的程度。填
丰。。·2023-08-19 15:19

Linux网络编程：网络基础

文章目录：1.协议2.锁3.网络层次模型4.以太网帧和ARP协议5.IP协议6.UDP协议7.TCP协议8.BS模式和CS模式9.网络套接字(socket)10.网络字节序11.IP地址转换函数12.sockaddr地址结构学习Linux的网络编程原则上基于：Linux的系统编程和Linux基础的Shell编程（第十章）；除此之外还包含了计算机网络的知识Linux基础shell编程——>Linux
刘鑫磊up·2023-08-19 12:09

传统DNS、负载均衡服务发现框架与专业服务发现框架（Eurek、nacos）分析

因此，使用DNS作为服务发现的机制可以借助现有的网络基础设施，无需引入新的工具。简单性：DNS的域名解析机制相对简单，对开发人员和系统管理员来说比较容易理解和操作。
FLGB·2023-08-19 08:48

Java网络编程（一）网络基础

概述计算机网络是指将地理位置不同的具有独立功能的多台计算机及其外部设备,通过通信线路连接起来,在网络操作系统、网络管理软件及网络通信协议的管理和协调下,实现资源共享和信息传递网络分类局域网(LAN)局域网是一种在小区域内使用的,由多台计算机组成的网络,覆盖范围通常局限在10千米范围之内,属于一个公司或部门组建的小范围区域城域网(MAN)城域网是作用范围在广域网与局域网之间的网络,其网络覆盖范围通常
奉先节度使·2023-08-19 04:45

神经网络基础-神经网络补充概念-51-局部最优问题

概念局部最优问题是在优化问题中常见的一个挑战，特别是在高维、非凸、非线性问题中。局部最优问题指的是算法在优化过程中陷入了一个局部最小值点，而不是全局最小值点。这会导致优化算法在某个局部区域停止，而无法找到更好的解。解决方案局部最优问题可能会影响梯度下降等优化算法的性能，因为这些算法通常只能找到局部最小值。解决局部最优问题的方法可以从以下几个方面着手：随机初始化：通过多次随机初始化模型参数，运行优化
丰。。·2023-08-19 04:36

计算机网络基础

概述互联网在多次迭代形成了现在这个样子，我们作为互联网的民工，需要对互联网的基本组成和结构体系了解并掌握，本文章主要的目的就就让你对互联网的基本组成有一个大概的了解。而计算机网络学习的核心内容就是网络协议的学习。网络协议是为计算机网络中进行数据交换而建立的规则、标准或者说是约定的集合。因为不同用户的数据终端可能采取的字符集是不同的，两者需要进行通信，必须要在一定的标准上进行。一个很形象地比喻就是我
宋木木的征途是星辰大海·2023-08-19 02:00

HCIP第一天

网络基础应用层抽象语言键入和输出抽象语言-->编码表示层编码-->二进制会话层应用程序内部地址，区分程序内的各个会话上三层，应用程序处理数据的层面--->上三层统称应用层下四层，负责数据的传递和转发；-
Catherines7·2023-08-19 02:13

神经网络基础-神经网络补充概念-43-梯度下降法

概念梯度下降法（GradientDescent）是一种优化算法，用于在机器学习和深度学习中最小化（或最大化）目标函数。它通过迭代地调整模型参数，沿着梯度方向更新参数，以逐步接近目标函数的最优解。梯度下降法在训练神经网络等机器学习模型时非常常用，可以帮助模型学习数据中的模式和特征。基本原理和步骤目标函数定义：首先，需要定义一个目标函数（损失函数），它用来衡量模型预测与实际值之间的差异。通常目标是最小
丰。。·2023-08-18 23:03

神经网络基础-神经网络补充概念-45-指数加权平均

概念指数加权平均（ExponentialMovingAverage，EMA）是一种平均方法，用于平滑时间序列数据或者计算变量的滚动均值。它对数据的权重分布呈指数递减，越靠近当前时刻的数据权重越高，越远离当前时刻的数据权重越低。EMA在信号处理、金融分析和深度学习等领域中有广泛应用，可以用于去噪、趋势分析以及模型参数更新等场景。公式EMA的计算公式如下：EMA(t)=α*x(t)+(1-α)*EMA
丰。。·2023-08-18 23:03

计算机网络基础（四）—— 什么是TCP/IP协议？是两种网络协议？

文章目录01|概念\color{red}{概念}概念02|TCP/IP分层模型\color{orange}{TCP/IP分层模型}TCP/IP分层模型03|数据链路层协议\color{yellow}{数据链路层协议}数据链路层协议04|网络层协议——ARP/RARP\color{green}{网络层协议——ARP/RARP}网络层协议——ARP/RARP05|网络层协议——ICMP协议\color
Ltd Pikashu·2023-08-18 18:16

从零基础到精通IT：探索高效学习路径与成功案例

文章目录导语：第一步：明确学习目标与方向选择适合的IT方向设定具体的学习目标咨询和调研第二步：系统学习基础知识选择适合的编程语言学习数据结构和算法掌握操作系统和计算机网络基础第三步：实践项目锻炼技能选择合适的项目编写项目代码调试和优化第四步
IT·陈寒·2023-08-18 17:36

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
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