网络理论

k8s，盘他！使用单节点二进制方式部署k8s集群

节点用二进制部署K8S集群1.1：拓扑图与主机分配1.1.1：拓扑图介绍1.2：开局优化1.3：ETCD集群部署1.4：部署Docker1.5：flannel容器集群网络部署1.5.1：flannel网络理论介绍
深海有座未亡的城！·2020-04-30 08:32

神经网络理论基础及 Python 实现

一、多层前向神经网络多层前向神经网络由三部分组成：输出层、隐藏层、输出层，每层由单元组成；输入层由训练集的实例特征向量传入，经过连接结点的权重传入下一层，前一层的输出是下一层的输入；隐藏层的个数是任意的，输入层只有一层，输出层也只有一层；除去输入层之外，隐藏层和输出层的层数和为n，则该神经网络称为n层神经网络，如下图为2层的神经网络；一层中加权求和，根据非线性方程进行转化输出；理论上，如果有足够多
疯狂的程序猿丶·2020-04-12 21:01

论文 | 图网络理论之Deeper Insights into GCN

新学期！VTS三只小猪继续冲鸭！DeeperInsightsintoGraphConvolutionalNetworksforSemi-SupervisedLearningAAAI2018*文章总体思路：1.证明GCN实际上是一种拉普拉斯平滑——>所以深层GCN会造成过度平滑的问题，使结点特征变得不可区分——>但浅层GCN也有问题，在半监督学习中标签很少的情况下无法将标签传播到整个图中——>2.提
VTS三只小猪·2020-04-11 05:59

TensorFlow从0到1 - 19 - 回顾

主线1：神经网络理论基础：3人类学习的启示4第一个机器学习问题6解锁梯度下降算法8万能函数的形态9“驱魔”之反向传播大法10NN基本功：反向传播的推导主线2：TensorF
黑猿大叔·2020-04-03 07:51

笔记-人脑连接组研究 脑结构网络和脑功能网络

介绍人脑连接组和复杂网络理论的基本概念1.1图论基本概念I节点度、度分布Ii集群系数Iii最短路径长度Iv中心度V模块1.2小世界网络和无标度网络Watts和strogatz将具有高集群系数和最短路径长度的网络成为
Racheal_Tan·2020-03-31 09:18

【转载】BP神经网络理论

www.cnblogs.com/hellope/archive/2012/07/05/2577814.html科普：神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称“神经元”，或“单元”）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activationfunction）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重（weight），这相当于人工神经网络的记忆。
dopami·2020-03-27 21:27

社群运营

而国内学者用社交网络理论分析
Mr_叶枫·2020-03-14 23:48

推荐系统遇上深度学习(二十九)--协同记忆网络理论及实践

协同过滤(collaborativefiltering)是推荐系统中经典的一类方法。协同过滤中比较经典的解法有基于邻域方法、矩阵分解等，这些方法都有各自的优点和缺点，本文介绍的方法-协同记忆网络(CollaborativeMemoryNetwork，简称CMN)融合了不同协同过滤方法的优点。我们来一探究竟！协同记忆网络CMN论文：https://arxiv.org/pdf/1804.10862.p
文哥的学习日记·2020-02-16 13:45

[深度学习]神经网络理论

绪论：背景分类：Logistic回归one-hotEncoding本质：连续的值映射到0-1之间(相当于概率化)核心：梯度下降一、基本网络架构输入层x-隐藏层h-输出层y：(i,j,k)分层layer节点node激活函数sigmoid()sigmoid函数误差函数E(W,b)交叉熵本质：概率和误差函数之间有一定的联系MLP：事件发生的概率(可能性)越大，则交叉熵越小(熵越低，表示更加有序、确定)优
DDuncan·2020-02-04 23:40

神经网络理论基础及Python实现

一、多层前向神经网络多层前向神经网络由三部分组成：输出层、隐藏层、输出层，每层由单元组成；输入层由训练集的实例特征向量传入，经过连接结点的权重传入下一层，前一层的输出是下一层的输入；隐藏层的个数是任意的，输入层只有一层，输出层也只有一层；除去输入层之外，隐藏层和输出层的层数和为n，则该神经网络称为n层神经网络，如下图为2层的神经网络；一层中加权求和，根据非线性方程进行转化输出；理论上，如果有足够多
朱小狗儿·2020-02-01 22:49

深度残差收缩网络理论及Keras代码

从根本上讲，深度残差收缩网络属于一种卷积神经网络，是深度残差网络（deepresidualnetwork,ResNet）的一个变种。它的核心思想在于，在深度残差网络进行特征学习的过程中，剔除冗余信息是非常重要的；软阈值化是一种非常灵活的、删除冗余信息的方式。1.深度残差网络首先，在介绍深度残差收缩网络的时候，经常需要从深度残差网络开始讲起。下图展示了深度残差网络的基本模块，包括一些非线性层（残差路
比克大馍王·2020-01-13 21:44

如何评测一个软件工程师的计算机网络知识水平与网络编程技能水平？

/IP模型，OSI有7层，TCP/IP则将网络分为4层，OSI模型是规定的标准，而现在TCP/IP模型是事实上的网络标准，所以我们结合两者，一般都说TCP/IP5层模型，下面给一张图来说明：关于计算机网络理论知识的学习
陈二狗灬·2020-01-10 20:00

如何评测一个软件工程师的计算机网络知识水平与网络编程技能水平？

我们所说的理论知识不光是计算机网络理论知识，它还包括各个学科，如数学知识、物理知识、外语知识等。（2）熟悉计算机硬件设备包括路由器、交换设备及集线器等硬件的物理结构、性能、各项参数等。
耶稣都留不住·2020-01-10 18:00

论文整理(1)社交网络影响力

这些理论主要包括:六度分割理论、弱关系理论、150法则、小世界网络理论、马太效应等。
Arya鑫·2020-01-08 17:28

[Deep-Learning-with-Python]计算机视觉中的深度学习

卷积网络介绍在介绍卷积神经网络理论以及神经网络在计算机视觉方面应用广泛的原因之前，先介绍一个卷积网络的实例，整体了解卷积网络模型。用卷积网络识别MNIST数据集。fromkerasimpo
七八音·2020-01-05 16:51

知识图谱（knowledge)：01知识图谱发展概要

是语义网络知识库，包含有：有向图结构、结点代表实体或概念、边代表实体/概念之间的语义关系知识图谱的发展：从20世纪五六十年代提出语义网络，20世纪70年代-语义网络和一阶逻辑谓词的关系，20世纪80年代-语义网络理论完善
姜雄_20e9·2020-01-05 15:10

婴幼儿睡眠咨询顾问培训班招生简章

好睡宝&益生学校机构婴幼儿睡眠咨询顾问系统课程网络理论→地面授课与演练→网络督导全程三阶段系统、合理的课程设置分步骤get婴幼儿睡眠新技能助你在婴幼儿睡眠咨询的道路上一步步从入门到精进课程适合人群母婴行业从业人员
王石云月·2020-01-03 05:24

【企业数字化转型】行为者网络理论（ANT，Actor Network Theory）：一切皆是映射

问题模型关键词：关系思维，过程思维促进协同的机制设计是未来组织创新最重要的领域。在计算机软件的世界里，一切都是虚拟的。一切皆是映射关系的存在。无论OOP、FP。在现实世界里，是不是也是这样？现实世界真的存在吗？为何人生如梦？物质符号网络如何共同发挥整体作用？参与创造意义的参与者Actors群体既是物质的又是符号学的。如何将不同元素一起关联到网络中，以使它们形成表面上连贯的整体？这些网络可能是瞬态的
禅与计算机程序设计艺术·2020-01-02 14:47

DeepLearning笔记：Docker 入门和用 Python 实现词频统计

神经网络简介神经网络简史：40年代：概念雏形（没有学习算法）50年代：可用的学习算法-感知机1969年：Minsky泼冷水70年代：BP算法，训练多层神经网络90年代：SVM支持向量机「打败」神经网络2006：深层网络理论
Kidult·2019-12-31 03:48

人工智能与机器学习工程师

任职要求：1、全日制硕士以上学历；2、扎实的数学基础和机器学习算法功底；3、熟悉机器学习常用算法：决策树，随机森林，协同过滤，SVM,回归算法等；4、熟悉神经网络理论，熟练
柳仁儿·2019-12-30 03:03

【科技新知】20180204 解读：《爆发》

作者介绍艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西（Albert-LászlóBarabási）《爆发：大数据时代预见未来的新思维》作者，（1967年3月30日出生）是罗马尼亚裔匈牙利美国物理学家，以网络理论研究而闻名。
鞍山孙勐·2019-12-24 22:27

衢州没驾照的注意啦，7月份开始新规，要站岗啦！

如果还没有，那我要同情你一下下了，因为衢州的驾考又又又增加了难度：“初次申领驾驶证的学员（含目前尚未取得驾驶证的学员），2018年7月份开始将参加交通文明劝导活动，劝导时间计入网络理论学习，未参加交通劝导员的学员将无法申领机动车驾驶证
衢州学车张校长·2019-12-16 02:16

是什么让郎朗跻身全球最杰出的钢琴演奏家之列？| 巴伦独家

编者按：关于“成功”的研究已经太多，以至于不少人都开始厌恶这个词和它背后的成功学，但是以网络理论研究而著名的美国物理学家艾伯特-拉斯洛·巴
财经杂志·2019-12-09 00:00

卷积深度置信网络工具箱的使用---人脸识别

卷积深度置信网络理论知识参考以下学习资料CSDN博客---受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记CSDN博客---深度信念网络(DeepBeliefNetwork)知乎--
7df692684902·2019-11-02 19:32

初识系统工程

系统工程是一个非常大的学科，先来看个定义，来自百度百科——系统工程是实现系统最优化的科学，是一门高度综合性的管理工程技术，涉及应用数学（如最优化方法、概率论、网络理论等）、基础理论（如信息论、控制论、可靠性理论等
卢礼瑾EWBOK·2019-11-02 01:27

Graph Convolutional Networks 图卷积神经网络

原文链接：http://tkipf.github.io/graph-convolutional-networks/GraphConvolutionalNetworks图卷积神经网络理论来源：Kipf&Welling
nclgsj1028·2019-09-21 14:21

深度学习知识贴汇总（持续更新中）

3.attention机制4.maxpooling和averagepooling5.对角矩阵的性质6.邻接表和邻接矩阵7.图网络理论之AGCN8.如何评价ST-GCN动作识别算法？
doze want sleep·2019-09-06 09:53

移动边缘计算——MEC

摘自：https://www.sdnlab.com/19491.html作者简介：李子姝，北京邮电大学未来网络理论与应用实验室研一CCN、NDN方向在正式开始介绍移动边缘计算（MobileEdgeComputing
Super_Mary007·2019-07-15 11:54

计算机网络理论知识：传输层

目录一、传输层协议1、因特网传输层的两个协议：UDP和TCP二、用户数据报协议（UDP）三、传输控制协议（TCP）四、握手连接1、三次握手建立连接（SYN,SYN+ACK,ACK）2、四次握手关闭连接（FIN,ACK,FIN,ACK）五、TCP滑动窗口1、快速重传2、延迟确认3、选择性确认4、TCP超时时间计算5、拥塞6、TCP定时器六、常见问题1、死锁问题2、傻瓜窗口症候（SillyWindow
刻苦驴啊·2019-06-12 22:42

计算机网络理论知识：OSPF协议

目录一、链路状态路由算法二、OSPF协议（openshortestpathfirst）1、将网络变为图2、OSPF协议的详细过程3、OSPF的开销4、路由器ID：OSPF采用路由器ID（RID）标识每一个路由器5、指定路由器6、LSA定时器7、OSPF分组格式8、特点一、链路状态路由算法利用最短路径算法求出一个节点到所有其他节点的最短路径；利用这些最短路径上的下一个节点作为下一跳得到源节点的转发表
刻苦驴啊·2019-06-04 11:33

计算机网络理论知识：RIP协议

目录一、距离向量法二、路由信息协议（RoutingInformationProtocol）1、RIP协议的工作方式2、RIP协议的问题1、慢收敛（slowconvergence）：2、计数到无穷（counttoinfinity）3、RIP协议的相关技术4、RIP协议的定时器5、RIP数据包格式一、距离向量法也称为贝尔曼福特算法，是一种最短路径算法。每个结点周期性地发送自己的距离向量估计给邻居；当一
刻苦驴啊·2019-06-04 10:24

【认知无线网络】认知无线网络基础知识学习

源于《认知无线网络理论与关键技术》、《认知无线网络》摘抄与总结认知无线网络是认知无线电和认知网络的结合产物，下面介绍认知无线电和认知网络。
KD1996·2019-04-08 21:39

小记：关于网络分析

生态网络研究就是利用网络理论，在群落水平上研究不同物种间相互作用的规律和模式。
赵会成·2019-03-15 15:50

物联网-计算机网络与互联网技术的发展

物联网与互联网的联系计算机网络的发展史计算机网络发展的四个阶段第一阶段：20世纪50年代，数据通信技术与网络理论基础研究第二阶段：20世纪60年代，ARPANET与分组交换技术第三阶段：20世纪70年代中期
【高级技工】·2019-01-19 15:06

【神经网络理论】泛化性

Understandingdeeplearningrequiresrethinkinggeneralization(zhang.2017)作者做了一个测试，用随机label标注数据，发现网络对训练集仍有效果，（网络具有强大的能力可以“记住”训练数据）梯度下降（SGD）具有隐性的正则化效果，原因未知浅层网络也能有强大的表达能力。模型本身已经足够去表达训练数据，即便没有正则化。Ontheimporta
全意·2018-12-27 15:56

BP神经网络 - 解决异或问题

BP算法推导：关于BP神经网络算法的推导过程此处先不给出，博主参考的是韩力群的《人工神经网络理论、设计及应用》P47~P50。
ECJTU_ROBOT·2018-11-23 00:34

复杂网络的研究

2.复杂网络研究意义：复杂网络理论可以应用于保护许多现实系统的正常运行。也就是开展复杂网络稳定性研究，对于一些技术网络的设计和基础设施网络的保护同样具有重要的意义
DN-Software Network·2018-11-04 21:53

Python 网络编程

网络理论模型,分为七层物理层数据链路层传输层会话层表示层应用层实际应用,分为四层链路层网络层传输层应用层IP地址IPV4地址族,4个字段组成,每个字段取值0-255局域网IP,192.168.XXX,XXX
FlyingLittlePG·2018-08-28 15:57

[Deep-Learning-with-Python]计算机视觉中的深度学习

卷积网络介绍在介绍卷积神经网络理论以及神经网络在计算机视觉方面应用广泛的原因之前，先介绍一个卷积网络的实例，整体了解卷积网络模型。用卷积网络识别MNIST数据集。fromkera
csdn0006·2018-07-22 17:23

网络理论知识1（四层、七层网络模型）

一、TCP/IP四层网络模型TCP/IP分层模型（TCP/IPLayeningModel）被称作因特网分层模型(InternetLayeringModel)、因特网参考模型(InternetReferenceModel)。图2表示了TCP/IP分层模型的四层。┌────────────┐┌─┬─-┬─-┬─┬─-┬─┬─-┬─┬─-┬─┬─-┐│││Ｄ│Ｆ│Ｗ│Ｆ│Ｈ│Ｇ│Ｔ│Ｉ│Ｓ│Ｕ│││││
莱宝·2018-07-17 08:10

TensorFlow入门笔记(15)长短时记忆神经网络LSTM

作者：韦访#博客：https://blog.csdn.net/rookie_wei#微信：1007895847#添加微信的备注一下是CSDN的#欢迎大家一起学习#1、概述上一讲说到，虽然简单的循环神经网络理论上可以建立长时间间隔的依赖关系
rookie_wei·2018-06-01 23:40

JavaScript系列学习笔记 —— DOM操作总结

【DOM树节点】DOM对象节点标准DOM这是一份简单的文档对象模型D表示文档，DOM的物质基础O表示对象，DOM的思想基础M表示模型，DOM的方法基础【节点】节点（node）在网络理论中，代表是网
LaoYe - IT·2018-05-10 18:24

socket网络编程的一些基础知识

2)Internet套接字的两种类型3)网络理论4)结构体5)本机转换6)IP地址和如何处理它们7)socket()函数8)bind()函数9)connect()函数10)listen()函数11)accept
LingXi__Y·2018-04-17 17:32

神经网络理论介绍及实现

神经网络架构假设我们的神经网络结构如下图所示，每一个圆都代表一个神经元，第一层被称为输入层，最后一层被称为输出层，位于中间的被称为隐藏层。输入层和输出层的设计往往是非常直接的。以我们需要学习的MNIST数据集为例，想要验证一张手写的数字图片是否为9，假设图片大小为64∗64，那么就有64∗64个输入神经元，输出层则只有一个神经元，当输出值大于0.5时表明输入的图片是9，输出值小于0.5时，表明输入
Peter_cPan·2018-01-17 19:33

数字电路与逻辑设计 学习笔记【进制转换】

0.1近代开关理论：Relay-contactNetworkTheory:继电-触点网络理论。
everest33·2018-01-12 20:00

使用机器学习预测天气(第三部分神经网络)

这篇文章我主要讲解一下几点：了解人工神经网络理论tensorflow高级API:Estimators构建DNN模型预测天气人工神经网络基础理论  上一篇
人邮异步社区·2018-01-12 17:23

神经网络理论基础及 Python 实现

点击上方“中兴开发者社区”，关注我们每天读一篇一线开发者原创好文来源：温梦月www.jianshu.com/p/4824a45fc87d#一、多层前向神经网络多层前向神经网络由三部分组成：输出层、隐藏层、输出层，每层由单元组成；输入层由训练集的实例特征向量传入，经过连接结点的权重传入下一层，前一层的输出是下一层的输入；隐藏层的个数是任意的，输入层只有一层，输出层也只有一层；除去输入层之外，隐藏层和
中兴开发者社区·2018-01-04 00:00

神经网络理论基础及Python实现详解

一、多层前向神经网络多层前向神经网络由三部分组成：输出层、隐藏层、输出层，每层由单元组成；输入层由训练集的实例特征向量传入，经过连接结点的权重传入下一层，前一层的输出是下一层的输入；隐藏层的个数是任意的，输入层只有一层，输出层也只有一层；除去输入层之外，隐藏层和输出层的层数和为n，则该神经网络称为n层神经网络，如下图为2层的神经网络；一层中加权求和，根据非线性方程进行转化输出；理论上，如果有足够多
温梦月·2017-12-15 14:19

深度学习笔记一：BP神经网络的介绍和Python代码实现（1）

1.bp神经网络的理论与推倒（这里参考了《人工神经网络理论、设计及应用_第二版》）：权值更新的推到如下：这里篇幅有点大，关于bp神经网络的实现就另外写一篇吧，对实现有兴趣的，请看BP神经网络的介绍和Python
chen645096127·2017-12-13 15:35

复杂网络概述

复杂网络概述1研究背景通信网络、电力网络、生物网络、和社会网络等分别是通信科学、电力科学、生命科学、和社会学等不同学科的研究对象，而复杂网络理论所要研究的则是各种看上去互不相同的复杂网络之间的共性和处理它们的普适方法
An_Wu·2017-11-28 09:46
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