自组织网络模型

Redis单Reactor单线程网络模型

Redis单线程单Reactor网络模型redis单线程里不能执行十分耗时的流程，不然会客户端响应不及时解决方法一：beforesleep里删除过期键操作若存在大量过期键时，会耗费大量时间，redis采用的策略之一就是采用
aixiaoql·2023-10-25 19:51

什么是卷积神经网络？解决了什么问题？

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度神经网络模型，主要用于图像识别、语音识别和自然语言处理等任务。它通过卷积层、池化层和全连接层来实现特征提取和分类。
逍遥壮士·2023-10-25 17:38

深度学习断层实战（二）——CNN神经网络模型建立（附程序）

卷积神经网络（CNN）是当今广泛使用的一种深度神经网络模型，它是在人工神经网络的基础上引入了卷积运算和采样操作，这种运算极大提高了提取信号特征的能力。
科技州与数据州·2023-10-25 16:18

损失函数总结（一）：损失函数介绍

损失函数总结（一）：损失函数介绍1引言2损失函数是什么3为什么要使用损失函数4总结1引言在网络模型进行训练时，激活函数、损失函数、优化器都会成为影响模型最终效果的关键因素。
sjx_alo·2023-10-25 10:31

网络通信和tcp协议

一、计算机网络架构模型1、OSI七层模型2、TCP/IP模型3、TCP/IP协议族无论是什么网络模型，都是为上一层提供服务，抽象层建立在低一层提供的服务上，每层都对应不同的协议4、地址和端口号1）MAC
高如风·2023-10-24 15:52

为什么Kubernetes不使用Libnetwork？

Libnetwork使用Go语言编写，目标是定义一个容器网络模型（CNM），并为应用程序提供一致的编程接口以及网络抽象。
weixin_34378969·2023-10-24 15:13

浅谈I/O模型

免费获取计算机必备经典书籍作为程序员，在日常工作中，都或多或少的接触过网络I/O这个概念，接触过网络编程，听说过socket等等，但是对于更深层次的理解，多少还是有点欠缺，通过本文，可以了解网络中最重要的模块I/O，以及对几种网络模型的介绍
高性能架构探索·2023-10-24 13:44

SFT调优

SFT调优快速手册-千帆大模型平台|百度智能云文档人工智能大语言模型微调技术：SFT、LoRA、Freeze监督微调方法什么是SFT监督微调（SFT）是指采用预先训练好的神经网络模型，并针对你自己的专门任务在少量的监督数据上对其进行重新训练的技术
小草cys·2023-10-24 12:10

机器学习---构建和训练一个简单的二分类神经网络模型并对结果进行可视化

1.导包importnumpyasnpfromsklearnimportdatasets,linear_modelimportmatplotlib.pyplotasplt2.配置参数classConfig:nn_input_dim=2nn_output_dim=2epsilon=0.01reg_lambda=0.01Config类定义了神经网络的一些配置参数。以下是每个参数的解释：nn_input
三月七꧁ ꧂·2023-10-24 08:42

TCP/IP简单介绍

网络分层模型image网络模型主要有OSI七层模型和TCP/IP五层模型，两者实现了网络通讯模型，他们在功能上类似，定义的层数不同，其中OSI模型对TCP/IP中应用层的细节定义更细，虽然目前TCP/IP
AnAppleADie·2023-10-24 07:25

云原生之深入解析Kubernetes网络流量的流转路径

一、Kubernetes网络要求Kubernetes网络模型定义了一组基本规则：在不使用网络地址转换(NAT)的情况下，集群中的Pod能够与任意其他Pod进行通信；在不使用网络地址转换(NAT)的情况下
╰つ栺尖篴夢ゞ·2023-10-24 06:33

云原生之深入解析Kubernetes Pod如何获取IP地址

一、背景Kubernetes网络模型的核心要求之一是每个Pod都拥有自己的IP地址并可以使用该IP地址进行通信。很多人刚开始使用Kubernetes时，还不清楚如何为每个Pod分配IP地址。
╰つ栺尖篴夢ゞ·2023-10-24 06:01

Transformer模型 | Transformer模型原理

基本原理Transformer是一种使用注意力机制（attentionmechanism）的神经网络模型，能够有效地处理序列数据，如句子或文本。它的设计灵感来自于人类在理解上下文时的方式。
算法如诗·2023-10-24 06:56

Kubernetes技术与架构-网络 1

基于OSI网络模型，Kubernetes集群的网络策略包括7层负载均衡的网关路由策略，以及4层3层的网络IP地址策略，这些网络策略是保证Kubernetes集群内Pod之间的网络访问的互联互通，本文主要描述
wangys2006·2023-10-24 05:43

Pytorch深度学习快速入门—LeNet简单介绍（附代码）

一、网络模型结构LeNet是具有代表性的CNN，在1998年被提出，是进行手写数字识别的网络，是其他深度学习网络模型的基础。如下图所示，它具有连狙的卷积层和池化层，最后经全连接层输出结果。
摘星星的屋顶·2023-10-24 02:29

接口协议抓包与分析

网络基础1、七层网络模型与常见协议常见网络协议2、网络架构图网络架构3、互联网通讯协议架构通讯协议架构4、TCP/UDPTCP：面向连接、错误重传、拥塞控制、适用于可靠性高的场景UDP：不需要提前建立连接
fin_123·2023-10-23 22:37

bp神经网络算法的优缺点,bp神经网络算法的优点

是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统,就是使用人工神经网络方法实现模式识别.可处理一些环境信息十分复杂,背景知识不清楚,推理规则不明确的问题,神经网络方法允许样品有较大的缺损和畸变.神经网络的类型很多,建立神经网络模型时
「已注销」·2023-10-23 21:00

神经网络模型的实际案例,神经网络模型应用实例

在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人、复杂系统控制等等。
快乐的小荣荣·2023-10-23 21:58

计算机网络参考模型

目录引言一、分层模型1.1、进行网络模型的分层和作用1.2、OSI七层参考模型1.3、网络层1.4、传输层1.5、OSI参考模型与TCP/IP协议簇1.6、协议族的组成1.6.1、网络层1.6.2、传输层
安杼·2023-10-23 17:22

【BP-Adaboost预测】基于BP神经网络的Adaboost的回归预测研究（Matlab代码实现）

BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，可以用于解决各种回归和分类问题。Adaboost算法是一种集成学习算法，通过迭代训练
长安程序猿·2023-10-23 11:34

网络：TCP/IP网络模型有哪几层

为什么要有TCP/IP网络模型不同型号的计算机运行着完全不同的操作系统，但是TCP/IP协议族允许它们相互进行通信。TCP/IP是Internet的基础。
OceanStar的学习笔记·2023-10-23 08:24

Tensorboard安装及简单使用

Tensorboard1.tensorboard简单介绍2.安装必备环境3.Tensorboard安装4.可视化命令1.tensorboard简单介绍TensorBoard是一个可视化的模块，该模块功能强大，可用于深度学习网络模型训练查看模型结构和训练效果
我说你别说·2023-10-23 01:07

YOLOv5源码中的参数超详细解析（2）— 配置文件yolov5s.yaml（包括源码+网络结构图）

在YOLOv5-6.0版本源码中，配置了5种不同大小的网络模型，分别是YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x，其中YOLOv5n是网络深度和宽度最小但检测速度最快的模型
小哥谈·2023-10-22 22:28

transformer和self-attention的关系

让我们详细了解它们之间的关系：Transformer模型：Transformer是一种神经网络模型架构，最初由Vaswani等人在2017年提出。它被广泛应用于自然语言处理和其他序列数据处理任务。
Chen_Chance·2023-10-22 19:04

基于SAE堆叠自编码器的单维时间序列预测研究（matlab代码实现）

自编码器是一种无监督学习的神经网络模型，用于学习输入数据的低维表示。堆叠自编码器是将多个自编码器层叠在
长安程序猿·2023-10-22 19:44

认知一体化～79

事物都是:物本体频震的自组织共振的本自具足。震动振幅-振幅频率-同频共振。同频共振是对流重组条件，同步共振是势能发生机制。
厚生168·2023-10-22 16:17

Bag of Tricks for Efficient Text Classification (fastText) 学习笔记

它有两个突出的优点：因为调用了简单的线性模型而不是神经网络模型，所以它在保持了高精度的情况下，大
ffffatgoose·2023-10-22 14:33

Transformer时间序列预测-多变量输入-单变量输出+多变量输出，完整代码数据，可直接运行

Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，被广泛应用于自然语言处理和计算机视觉任务。
StyVue·2023-10-22 09:03

基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测研究是一种利用PCA降维技术和BP神经网络模型进行回归预测的方法。
长安程序猿·2023-10-22 07:23

小土堆-pytorch-神经网络-现有网络模型的使用和修改12_基于VGG模型_笔记

torchvision中的VGG(分类模型)查看我们导入的模块importtorchvisionfromtorchimportnnvgg16_false=torchvision.models.vgg16(weights=None)#加载模块但是,参数都是默认参数vgg16_true=torchvision.models.vgg16(weights="IMAGENET1K_V1")#加载模块v1版本
Beginner x_u·2023-10-22 06:46

今日思考（2） — 训练机器学习模型用GPU还是NUP更有优势（基于文心一言的回答）

GPU虽然在并行计算能力上尽显优势，但并不能单独工作，需要CPU的协同处理，对于神经网络模型的构建和数据流的传递还是在CPU上进行。同时存在功耗高，体积
笑傲江湖2023·2023-10-22 04:24

工具软件学习

SIMULINKOPNET一个网络仿真技术软件包，它能够准确的分析复杂网络的性能和行为，在网络模型中的任意位置都可以插入标准的或用户指定的探头，以采集数据和进行统计。
m0_70227811·2023-10-22 02:29

【ANN预测模型】基于差分算法改进ANN网络预测matlab源码

差分进化算法的原理差分进化算法是一种自组织最小化方法，利用种群中两个随机选择的不同向量来干扰现有向量，种群中的每一个向量都要进行干扰。它通过把种群中的两个成员之间的加权差向量
Matlab科研辅导帮·2023-10-21 22:18

哈里斯鹰算法优化BP神经网络(HHO-BP)回归预测研究（Matlab代码实现）

BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，通过反向传播算法来训练网络参
程序猿鑫·2023-10-21 19:12

【毕业设计】深度学习手写字符识别系统 - python 卷积神经网络

模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层2.3.1S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构
caxiou·2023-10-21 16:54

Pytorch学习笔记:RNN的原理及其手写复现

目录参考链接如下:RNN网络模型结构单向循环神经网络双向循环神经网络RNN应用场景类型onetomany(例如诗歌生成)manytoone(文本情感分类)manytomany(词法识别,机器翻译)Pytorch
后来后来啊·2023-10-21 16:12

Python学习基础笔记七十九——Socket编程2

消息格式的定义可以归入OSI网络模型的表示层。比如：定义的消息包括消息头和消息体。
CCH2023·2023-10-21 12:59

Lnton羚通视频分析算法平台识别安全帽人脸联动闸机开关算法运用方案

安全帽人脸联动闸机开关算法采用了YOLOv8+Python网络模型深度
LNTON羚通科技·2023-10-21 12:36

计算机网络面试题

文章目录本章内容概述1.网络模型？2.TCP三次握手？3.TCP四次挥手？4.TCP&UDP5.HTTP&HTTPS6.路由？7.TTL(TimeToLive)？8.IP地址？9.服务器安全？
Alkaid3529·2023-10-21 07:14

深度学习（5）——网络模型参数的初始化策略（Xavier）

模型参数初始化的目的先来回顾一下CNN的核心流程：在fundamentallayer和functionlayer中，上层和下层神经元之间是通过权重连接的（也就是层与层之间的连接线）权重存在于模型的每一层之间，抽象图如下所以：而模型的更新，很大程度是基于参数的更新。通过loss函数对predict_y和真实标签y进行计算，利用梯度下降对模型进行更新：（b的计算公式同理，此处不再赘述。）梯度下降的过程
schedule list·2023-10-21 05:13

初始化模型参数 python_Pytorch： 神经网络模型参数初始化与 Finetune

1参数初始化参数的初始化其实就是对参数赋值。而待学习的参数其实都是Variable，它其实是对Tensor的封装，同时提供了data，grad等接口，这就意味着可以直接对这些参数进行操作赋值。这就是PyTorch简洁高效所在。在pytorch中，有自己默认初始化参数方式，所以在你定义好网络结构以后，不进行参数初始化也是可以的。PyTorch在自定义变量及其初始化方法：self.fuse_weigh
weixin_39601088·2023-10-21 05:13

图神经网络 | 图神经网络模型

图神经网络（GNN）是深度学习领域的一个重要模型，已广泛应用于推荐系统、计算机视觉、自然语言处理、分子分析、数据挖掘和异常检测等现实场景。GNN在从图形数据中学习方面表现出优越的能力，其变体已被广泛应用。GNN的表达能力包括特征嵌入能力和拓扑表示能力两个方面。影响GNN表达能力的因素包括特征和拓扑，其中GNN在学习和保持图拓扑方面的缺陷是限制表达的主要因素。提高GNN表达能力的现有工作可分为图特征
码农腾飞·2023-10-21 05:02

20220802笔记

synchronized如何实现的以及什么是锁升级volatile的特点Java中的指令重排悲观锁与乐观锁区别什么是CAS什么是ThreadLocalNIO、BIO、AIO区别有哪些缓冲流序列化OSI网络模型
码农孤磊·2023-10-21 04:51

Audio-driven Talking Face Video Generation with Learning-based Personalized Head Pose （译文）

在本文中，我们提出了一个深度神经网络模型来解决这个问题，该模型将源人物的音频信号a和目标人物的非
胖胖腐乳·2023-10-21 00:38

Pytorch深度学习 - 学习笔记

DataLoader使用6.神经网络6.1神经网络的基本骨架6.2卷积层6.3最大池化的使用6.4非线性激活6.5线性层及其他层6.6小实战及Sequential7.损失函数与反向传播8.优化器9.现有网络模型的使用
code_weic·2023-10-21 00:56

哈里斯鹰算法优化BP神经网络(HHO-BP)回归预测研究（Matlab代码实现）

BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，通过反向传播算法来训练网络参
长安程序猿·2023-10-20 23:59

【数之道 06】神经网络模型中激活函数的选择

激活函数的选择为什么使用激活函数激活函数的选择sigmoidtanhReLU(RectifiedLinearUnit)LeakyReLU（ReLU函数的变形体）隐藏层的选择顺序输出层的激活函数以业务要求为导向二分类问题多分类问题多标签问题线性回归问题b站视频为什么使用激活函数没有激活函数，无论怎么调整权重和偏差输出值仍为线性，但是真实世界大多数系统是非线性的只有神经网络中包含至少一层隐藏层和足够的
醉酒柴柴·2023-10-20 23:53

分类常用的神经网络模型,深度神经网络主要模型

请简述一下神经网络的PDB模型5。资料1．人工神经网络理论基础包括：（1）PDP(ParallelDistribatedProcessing)模式（2）容限理论（3）网络拓扑（4）混沌理论1、PDP模式PDP模式是一种认知心理的平行分布式模式。认知是信息处理过程，并且是知觉、注意、记忆、学习、表象、思维、概念形式、问题求解、语言、情绪、个性差异等等有机联系的处理过程。PDP模式是一种接近人类思维推
阳阳2013哈哈·2023-10-20 23:20

基于pytorch的文本情感识别（LSTM,CNN）

文章目录前言一、数据处理与Word2vec词向量训练二、创建神经网络的输入batch三、神经网络模型1.LSTM2.CNN四、训练与测试六、实验结果七、完整代码1.LSTM2.CNN前言本文使用pytorch
Die Young?·2023-10-20 23:18

【数之道 05】走进神经网络模型、机器学习的世界

神经网络神经网络（ANN）神经网络基础激活函数神经网络如何通过训练提高预测准确度逆向参数调整法（BackPropagation）梯度下降法链式法则增加一层b站视频连接神经网络（ANN）最简单的例子，视频的推送，就是神经网络作用的结果神经网络基础人造神经元是整个网络系统的最小单位，不同神经元按照权重不同连接输入层：起到传递数据的作用隐藏层：部分神经元被激活，这里涉及到激活函数，根据相应权重流入输出层
醉酒柴柴·2023-10-20 23:48
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