计算机网络安全学习日记

“深度学习”学习日记。误差反向传播法 -- 链式法则

2023.1.15开门见山，先直接讲什么是链式法则的定义：“如果，某个函数有复合函数表示，则复合函数的导数可以用构成符合函数的各个导数的乘积表示。”举一个例子：现在有一个函数由以上定义可以这么理解：用通俗的话来讲就是相互抵消。然而，计算图反向传播局部导数的原理也是基于链式法则。好比一个损失函数：;损失函数值loss乘以节点的偏导数，再把这个局部导数乘以上游的传递过来的值。这就是反向传播，可以高效地
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-16 10:40

Java学习日记（71-80天，BP 神经网络）

学习地址目录第71天:BP神经网络基础类(数据读取与基本结构)第72天:固定激活函数的BP神经网络(1.网络结构理解)第73天:固定激活函数的BP神经网络(2.训练与测试过程理解)第74天:通用BP神经网络(1.集中管理激活函数)第75天:通用BP神经网络(2.单层实现)第76天:通用BP神经网络(3.综合测试)第77天:GUI(1.对话框相关控件)第78天:GUI(2.数据读取控件)第79天:G
波比波·2023-01-14 12:57

“深度学习”学习日记。误差反向传播法--计算图

2023.1.14在昨天的神经网络学习算法的实现中，遇到使用数值微分法连续计算梯度运行速度慢的问题，然后使用了误差反向传播法去连续计算梯度而大幅提高运行速度。今天就开始学习误差反向传播法这一个章节。一，计算图：计算图是用图形（数据结构图）去表示计算过程，用两个例子帮助理解：问题1：我使用九折优惠卷去购买2个单价为100元的篮球，求应付金额？用计算图去求解：这里将“×2”，“×0.9”，作为一个整体
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-14 12:51

机器学习日记（5）

机器学习日记（5）神经网络：表述(NeuralNetworks:Representation)非线性假设（Non-linearHypotheses）我们之前学的，无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点
Matthewww·2023-01-14 12:19

深度学习日记

深度学习日记第一章：有监督学习 是指人们在获得训练的向量数据后在没有标签的情况下尝试找出其内部蕴含关系的一种挖掘工作，这个过程中使用者除了可能要设置一些必要的超参数（hyper-parameter）以外
Daimhim·2023-01-14 12:19

“深度学习”学习日记。神经网络的学习。--学习算法的实现

2023.1.13愿望世界没有新冠，复阳的感觉真的难受这一段时间学习了“损失函数”、“mini-batch”、“梯度”、“梯度下降法”，今天通过他们取实现神经网络学习算法的实现，做一次总结。实现的思路（“学习”的步骤）：一，前提神经网络的“学习”是，在存在合适的权重和偏置下，对其调整以拟合训练数据的过程。步骤1:我们从训练数据中随机选取一部分数据（mini-batch），目的是减小其损失函数的值。
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-14 12:47

“深度学习”学习日记。神经网络的学习--学习率

2023.1.10昨天学习到了学习率这个概念，学习率是指我们利用梯度法求取损失函数的最小值时，梯度每进行先前进行一段距离以后，在新的位置再求取梯度，进而更新参数。学习率具体指η，在代码中这样表示：我们以这个函数来实现代码：利用梯度法损失函数的最小值：importnumpyasnpdeff(x):returnx[0]**2+x[1]**3+9defnumercial_gradient(f,x):#利
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-13 00:06

“深度学习”学习日记。神经网络的学习--数值微分、梯度法

2023.1.9之前学习损失函数的时候，提到了之后会学习到函数的梯度法，而今天就是这个内容的学习。导数：在学习之前我们需要回忆一下导数和极限的概念，这个概念对于学过高中数学和高等数学的人并不陌生：像现在这样我们所求得到的导数是“假的导数”，“真的导数”对应于x处的切线（斜率），这个误差的原因当然是因为h不能趋近于0。像这样用微小的差分求导数的过程就称为数值微分而基于数学推导式推导的导数称为解析性求
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-13 00:36

“深度学习”学习日记。神经网络的学习--神经网络的梯度

2023.1.11神经网络的学习也要求梯度，而这个梯度是指损失函数关于权重的梯度。以交叉熵误差函数举例子：假设权重变化的函数是w，而w就是t的函数，所以有：代码实现：importos,sysimportnumpyasnpsys.path.append(os.pardir)defsoftmax(x):#一种神经网络的激活函数ifx.ndim==2:#判断数组x的维度是否为2x=x.T#数组（矩阵）x
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-13 00:28

计算机网络安全

因为考试要考名词解释，就把这本书上的名词解释都写了一下，可能还有一些欠缺，不过我考试的时候确实是考到了
lonota_zyx·2023-01-12 13:41

Yolov5-5.0 解决报错：AttributeError: Can‘t get attribute ‘SPPF‘ on ＜module ‘models.common‘

Leslie的深度学习日记：Yolov5-5.0解决报错：AttributeError:Can‘tgetattribute‘SPPF‘on＜module‘models.common‘问题问题解决：问题拓展
Prometheus7·2023-01-12 07:52

学习日记（三）

目录PyTorch学习Sklearn学习前沿如何从GitHub下载csv文件PyTorch学习《PyTorch深度学习实践》完结合集-刘二大人https://blog.csdn.net/weixin_44410569/article/details/119895038到https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=7到https://blog.csdn
沟壑星空qq_42946961·2023-01-09 19:31

学习日记2

LSTM学习大纲https://blog.csdn.net/phdongou/article/details/113515466https://www.jianshu.com/p/2f17a3c62cdekeras中的units参数的意思-->这层的隐藏神经单元个数一个cell共有多少个参数假设units=64根据上图，我们可以计算，假设a向量是128维向量，x向量是28维向量，那么二者conca
沟壑星空qq_42946961·2023-01-09 19:01

学习日记1

目录GoolgeColab学习colab简单教程stackoverflow卷积神经网络深度学习迭代次数python（），[],{}pd.DataFrame()函数解析（最清晰的解释）欧式距离马氏距离深度学习模型训练超参数调整rnn学习损失和准确性matplotlib绘制堆叠柱状图GoolgeColab学习前提，要科学上网==优点：免费使用GPU进行计算Colab简介：https://colab.r
沟壑星空qq_42946961·2023-01-09 19:30

V831学习日记之串口通信

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档前言准备工作前言`提示：本文章镜像文件为：0.5.2提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、准备工作v831内存卡数据线杜邦线三调usb转TTL（自行提前上网下载相应的驱动）二、步骤1.按照图片，用USB转TTL连接V831注意TX连接RX代码如下（示例）：importserialimporttimeser=serial.S
进击的菜鸟Ks·2023-01-09 13:42

Python操作lxml库(Xpath篇)

学习日记目录学习日记一、Xpath概述1、Xpath简介2、Xpath的安装二、Xpath的常用规则1、路径查找2、节点查找3、未知节点4、获取节点中的文本5、选取多个路径Python操作lxml库文章集合一
醉蕤·2023-01-09 13:09

EAIDK学习日记—DAY1

边缘智能的发展现状与开发方法1.边缘智能的概念边缘计算的定义边缘智能2.边缘VS云3.边缘智能的类型①边缘收集数据，云端训练+推理（适用于大部分智能音箱，部分收音机）②边缘收集数据+推理，云端训练（端云结合，适用于大部分智能设备③边缘收集数据加推理，分布式边缘训练（适用于联邦学习）④边缘在线学习+推理4.边缘智能的算力基础-AI芯片5.芯片性能VS芯片计算量6.边缘智能应用开发现状7.模型加速权值
正太man·2023-01-09 11:57

sklearn、分类、基础——机器学习日记（一）

高效实现算法应用的工具包,从中调用算法一、scikit-learn(Sklearn)1.安装SKlearn2.常用模块与算法选择二、机器学习的分类基于学习形式分类基于目的分类三、基础算法四、基础背景一、scikit-learn(Sklearn)一个开源的基于python语言的机器学习工具包。它通过NumPy,SciPy和Matplotlib等python数值计算的库实现高效的算法应用。1.安装SK
Mid-Sep·2023-01-09 11:56

十月学习日记

目录InteractiveRecommenderSystemviaKnowledgeGraph-enhancedReinforcementLearningABSTRACTINTRODUCTION问题KERLMETHODoverleaf编译错误参考文献显示不出来报错高度不够2021.10.10智能信息检索1.浅谈因果推断在搜索纠偏中的应用（徐军）如何使用有偏的反馈训练无偏的排序？基于因果的搜索纠偏方
strawberry47·2023-01-09 11:55

“深度学习”学习日记。神经网络的学习--损失函数

2023.1.8昨天预习了一下神经网络的学习的内容，神经网络的学习中的“学习”是指从训练中自动获取最优权重参数的过程。这里以后会学习到损失函数和函数斜率的梯度法。为了使神经网络学习，就得导入损失函数这一个指标。而学习的目的就是一该损失函数为基准，找出使它的值达到最小权重的参数。在利用感知机去实现数字电路的逻辑门的只由几个参数需要人工确定，而在MNIST识别任务中，我们面对不同的数字由不同的权重，这
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-09 11:24

“深度学习”学习日记。神经网络的学习--损失函数2

2023.1.8损失函数是表示神经网络模型在使用测试数据时评价其性能的“恶劣程度”的指标，也是在使用训练数据进行学习时，针对训练数据计算损失函数的值，找出使得损失函数的值尽可能小的权重参数。因此，如果损失函数有n个，那么我们也得将这n个损失函数的综合作为学习指标。以交叉熵函数为例子：这就好像是单个交叉熵函数扩大到了N分数据，不过最后是除以N，以求的“平均损失函数”，可以获得和训练数据数量无关的统一
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-09 11:24

“深度学习”学习日记。神经网络的批处理

2023.1.7昨天学习的神经网络的推理处理中的predict函数中的x的形状是一个有784个元素的一维数组，即代表一张图片，而今天学习的批处理的过程中，x数组的形状是“n维”每维784个元素（即一个n×784的矩阵）。在这里每一个x数组，代表一“批”数据就有“n张”图片，这样处理数据就称为批处理，对计算集的运算有极大好处，大幅度缩短处理时间。#predict()函数以numpy数组的形式输出各个
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-09 11:24

《神经网络与机器学习》学习日记 1

《神经网络与机器学习》学习日记1第一章绪论1.MachineLearning(机器学习ML)1.1MLmodel2.表示学习2.1定义2.2目的2.3关键2.4两个核心问题2.5好的表示2.6特征表示的两种方式
杜杜整日都在撕大帝·2023-01-09 11:23

“深度学习”学习日记。神经网络的推理处理

2023.1.6今天终于考完试了正式放寒假，前几天阳了而且得备考，一直没有继续“深度学习”。今天学习了利用MNIST数据集来进行神经网络得推理处理，学习得感悟就是编程得基础就是数学importnumpyasnpimportsys,osfromdataset.mnistimportload_mnistimportpickle#pickle是python序列化的一个工具!可以用来把对象来以文件的形式存
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-09 11:21

opencv学习日记——图像的保存

opencv学习日记——图像的保存#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;//这部分用于自定义一张图片，给每个元素都上色voidAlphaMat
英雄小摔哥·2023-01-07 22:28

学习日记2020-10-21（注意力模块）

注意力模块：物体间或者物体内一些区域的关联性是有助于目标检测任务的，但是之前没人有实际的证明如何使用这种关联性是一定可行的，本文作者就尝试在检测网络中添加注意力模块。《RelationNetworksforObjectDetection》转载自博客：添加链接描述计算机视觉（computervision）中的注意力机制（attention）的基本思想就是想让系统学会注意力——能够忽略无关信息而关注重
Ger. 假老练·2023-01-07 22:27

学习日记2021-03-16论文学习

显著性物体检测研究综述基于优化融合的卷积网络显著目标检测*马杉杉，彭来献![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210316101836650.png基于显著增强分层双线性池化网络的细粒度图像分类陈珺莹,陈莹*
Ger. 假老练·2023-01-07 22:27

机器学习日记Day6

昨天学习到训练集和测试集之间的性能差异是过拟合的明显标志，因此我们应该试图找到一个可以控制复杂度的模型。标准线性回归最常用的替代方法之一就是岭回归（ridgeregression），下面来看一下。1、岭回归岭回归也是一种用于回归的线性模型，因此它的预测公式与普通最小二乘法相同。但在岭回归中，对系数（w）的选择不仅要在训练数据上得到好的预测结果，而且还要拟合附加约束。我们还希望系数尽量小。换句话说，
RsZHUBUXING·2023-01-07 22:54

HTML学习日记（1）-HTML基础标签

文章目录前言一、工作原理？二、开发工具三、网页的基本结构1.双标签2.单标签四、标题标签1.标题标签的特点四、段落标签五、文本换行标签六、水平线标签七、字体样式标签八、图像标签九网页中的特殊符号十、超链接标签1.文本超链接超链接2.图片超链接3.锚链接4.功能链接前言HTML是超文本标记语言，一个html的文件就是一个网页，一个网页由标签组成。学习HTML最开始的时候就是学习并记忆HTML标签的语
活胶力·2023-01-07 22:24

C语言学习日记 1 数据溢出

涉及链接图片以及任何转载内容，如有冒犯，请及时联系我删除遗留问题为什么float类型的数据为什么不是一个精确值而是一个近似值#includevoidmain(){floatPI=3.14159;ints,r=5;s=r*r*PI;printf("s=%d\n",s);}输出结果s=75PI是实型s,r为整型运行的时候先将s,r转换为double,进行计算，因为s申明为整型，所以程序会将计算结果取整
帅ZR帅·2023-01-07 22:23

数字图像处理—学习日记（2）：图像直方图及均衡化

基本的图像处理操作交互式标注使用PyLab库ginput（）函数进行交互式标注。下面展示代码，脚本首先绘制图像，然后等待用户在图像窗口图像区域点击三次，点击得到的坐标【x,y】自动保存在x列表中。fromPILimportImagefrompylabimprt*im=array(Image.open('example.jpg'))imshow(im)print('Pleaseclick3point
MarkJhon·2023-01-07 22:22

系统动力学学习日记

系统动力学理论基本概念和构模主要过程与步骤1.1系统、模拟与模型系统动力学中系统的定义：一个由相互区别、相互作用的诸元素有机地联结在一起，而具有某种功能的集合体。（系统为相互作用诸单元的复合体）模拟是对真实客观事物内在结构及其运动、发展的动态行为的模仿。系统动力学模型是按照系统动力学理论建立起来的数学模型，采用专用语言，借助数字计算机进行模拟分析研究，以处理行为随时间变化的复杂系统的问题。1.2反
球球不睡觉·2023-01-07 22:50

鹅的学习日记 22/6/3

文章目录前言一、关于概率的基本概念二、机器学习定义三、机器学习类型四、机器学习四要素五、泛化与正则化六、线性回归七、模型选择与“偏差-方差”分解八、常用定理八、传统特征学习总结前言  这篇笔记写的是《神经网络与深度学习》的第二章，第二章的知识有些晦涩难懂，而且这是一篇学习笔记，必然不能只是为了发出来而发出来，所以不能说完全明白，也要说差不多才能算学会。因此，不会每天都发，但肯定是会发的。一、关于概
不在南极的企鹅大王·2023-01-07 22:19

C#学习日记3

1.字符串的操作String的操作（1）Length属性：统计字符串的长度，用法：str1.length(2)IndexOf()检索字符串：在字符串中检索某一个字符或字符串检索成功时返回字所在位置，检索失败时，返回-1。(3)截取字符串，str1.substring(截取字符串的起始位置，截取字符串的长度)/str1.substring(截取字符串的起始位置)-》在字符串结束时停止2.类型转换（1
刚子116·2023-01-07 22:49

MATLAB图像处理学习日记之图像处理闲杂曲——RGB变化666插曲

图像处理闲杂曲——RGB变化666插曲颜色分析提取等基本操作。clearall;clc;closeall;II1=imread('sffffffrt3.jpg');II1=im2double(II1);J1=imnoise(II1,'gaussian',0.1,0.05);subplot(221),imshow(II1);title('原始图像');subplot(222),imshow(J1);
海宝7号·2023-01-07 22:48

MATLAB图像处理学习日记之图像的基本几何变换——平移旋转裁剪123基础

01、平移函数自动保存为ffmove.m然后等待后面的调用functionJ=ffmove(Ixy,a,b)%定义一个函数名为ffmove,Ixy表示输入图像,a和b描述图像沿着x轴和y轴移动的距离,[M,N,G]=size(Ixy);Ixy=im2double(Ixy);J=ones(M,N,G);fori=1:Mforj=1:Nif((i+a)>=1&&(i+a)=1&&(j+b)<=N);J
海宝7号·2023-01-07 22:48

学习日记03-图像增强

1.色彩空间的转换img1=cv2.cvtColor(img,flag)img1是输出图像img是输入图像flag是色彩空间转换的类型例如img1=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转会灰度图像cv2.COLOR_BGR2RGBcv2.COLOR_BGR2HSVcv2.COLOR_BGR2YCrCbcv2.COLOR_BGR2HLScv2.COLOR_BGR
一场玫瑰花的葬礼·2023-01-07 22:46

openfoam v8 波浪算例学习日记： 4.设定初始场

设定初始场各位不好意思，近一年来事情（毕业，读博…）有些多，而且开始主要使用wave2Foam以及plus版本自带的IHFoamsetWaves命令读取setWaveDict文件。其内容只有短短一行。$catsystem/setWavesDict...FoamFile{version2.0;formatascii;classdictionary;objectsetWavesDict;}//****
yunoicy·2023-01-06 23:17

Pytorch学习日记——常见的Transforms（二）

学习视频——B站【小土堆】代码fromPILimportImagefromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterfromtorchvisionimporttransformswriter=SummaryWriter("logs")img=Image.open("dataset/train/0a7940e11293d1d4404c5c35065a5656
快乐白给·2023-01-05 19:13

Pytorch学习日记——DataLoader的使用

学习视频——B站【小土堆】下载数据集（将数据集下载到dataset文件夹，数据集为torchvision中的cifar-10）importtorchvisiontrain_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=True,download=True)test_set=torchvision.datasets.CIFAR10(r
快乐白给·2023-01-05 19:13

Pytorch学习日记——nn.Module的使用

学习视频——B站【小土堆】代码importtorchfromtorchimportnnclassTudui(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()defforward(self,input):output=input+1returnoutputtudui=Tudui()x=torch.tensor(1.0)output=tudui(x)pri
快乐白给·2023-01-05 19:42

使用CSS控制表格设计出课程表实验内容：编写一个网页，内容为本学期本班的课程表，并使用CSS设计课程表的显示样式

美化先来看看效果：1.html​实验1.2使用CSS控制表格设计出课程表节次/周次星期一星期二星期三星期四星期五第一节单片机web程序设计操作系统web程序设计第二节第三节形势与政策编译原理单片机原理与应用编译原理计算机网络安全第四节第五节操作系统就业与创业指导计算机网络安全第六节第七节第八节​
GAVT·2023-01-05 05:56

制作桌面进制转换（二进制，八进制，十进制，十六进制）小工具 Python学习日记 2.28~3.6

20223.6*boh的更新都放在另外一篇blog里面。最近的更新：优化了界面颜色，用函数精简了一些代码。目录0开头的废话1起源和C语言始祖2构建真正的“快捷方式”3python——程序主体4待改进0开头的废话菜鸡的日记终于又更新了，这次的日记有点长，想看有点用的内容的师傅可以直接跳目录。好久没有写日记，是菜鸡放弃了吗？并不是的。只是菜鸡对自己的菜有了新的认识\苦.jpg，决定从基础开始，一步步走
费列罗大帝·2023-01-01 04:50

Paddle飞桨学习日记: LSTM股票预测

Paddle飞桨学习日记:LSTM股票预测本项目代码基于PaddleHub的开源代码。
Neo博士·2022-12-29 20:57

Python学习日记——变量&字符串&print()

Python版本：3.9目录1.变量的命名与使用1.1命名1.2使用1.2.1基础用法2.字符串2.1方法—1字符串字母大小写转换2.2在字符串中使用变量print()2.3方法—2删除字符串空白2.4方法—3字符串分割2.5获取字符串长度3.注释1.变量的命名与使用1.1命名变量名只能包含字母、数字、"_"（下划线），变量名只能是字母或者下划线开头，且字母区分大小写；>>>loveyou1314
所念非欢·2022-12-28 16:44

opencv学习日记——寻找图像像素点的最值以及位置坐标

opencv学习日记——寻找图像像素点的最值以及位置坐标#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){floata
英雄小摔哥·2022-12-27 07:23

python oop 实践_python学习日记(OOP——类的内置方法)

__str__和__repr__改变对象的字符串显示__str__,__repr__我们先定义一个Student类，打印一个实例：classStudent(object):def__init__(self,name):self.name=nameprint(Student('libai'))打印出一堆，不好看。怎么才能打印得好看呢？只需要定义好__str__()方法，返回一个好看的字符串就可以了：
Ubp.a·2022-12-25 10:31

“深度学习”学习日记。输出层的设计、MNIST的数据的下载和导入

2022.12.24明天要考试，今天还在学习代码（主要是那个科目不想去复习）#神经网络输出层的设计#一般而言，回归问题用恒等函数，分类问题用softmax函数，我们识别图片中的人的问题属于分类问题，我们预测图片中人的身高属于回归问题importnumpyasnpdefsoftmax(a):exp_a=np.exp(a)sum_exp_a=np.sum(exp_a)y=exp_a/sum_exp_a
Anthony陪你度过漫长岁月·2022-12-24 13:41

“深度学习”学习日记。多维数组的运算、三层神经网络的实现

2022.12.23昨天冬至给自己放纵一天，没有学习今天学习python二维数组的建立学习了很久，才知道pyhton并没有内置的数组类型，只有tuple、list、dict、set等内置类型。我们也可以通过numpy去建立二维数组#多维数组的运算importnumpyasnp#多维数组A=np.arange(-10,10,1)print(A,'\n')print(np.ndim(A),'\n')#
Anthony陪你度过漫长岁月·2022-12-24 13:02

Python学习日记（初级篇02面向对象之继承）——黑马程序员视频学习笔记

Python面向对象2/4--继承一、继承的概念二、单继承三、多继承四、子类重写父类同名方法和属性五、子类调用父类的同名方法和属性（复杂）六、多层继承七、super()调用父类方法八、私有权限8.1定义私有属性和方法一、继承的概念在程序中，继承描述的是多个类之间的所属关系。如果一个类A里面的属性和方法可以复用，则可以通过继承的方式，传递到类B里。那么类A就是基类，也叫做父类；类B就是派生类，也叫做
幕光倾城·2022-12-23 00:21
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