链路预测第6页

正常场景下M-LAG的流量转发机制

单播流量转发如图1所示，M-LAG系统在设备双归接入场景下的已知单播流量转发：对于南北向单播流量，在M-LAG接入侧，M-LAG的成员设备接收到接入设备通过链路捆绑负载分担发送的流量后

互联网之路.·2025-02-19 09:47

2025年前端工程师职业发展的系统性应聘规划

，结合技术趋势、企业需求和竞争力提升策略，分为技术栈学习、项目实战、求职策略三部分：一、2025年前端技术趋势与核心技能1.必学技术栈（基础+进阶）层级技术方向具体技能基础核心语言-HTML6新特性（预测

IT木昜·2025-02-19 09:13

《大模型应用开发极简入门》随记

)人工智能（AI）大预言模型（LLM）机器学习（ML)深度学习（DL)内容LLM概述ML算法被称为人工神经网络DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗，例如：n-gram模型（通过词频来根据前面的词预测句子里下一个词

hoypte·2025-02-19 08:34

AI 百炼成神：线性回归，预测房价

我们开始第一个项目——线性回归：预测房价。这是一个经典的机器学习入门项目，可以帮助你理解如何使用线性回归模型来预测连续的数值。第一个项目：线性回归预测房价项目目标学习线性回归的基本概念。

github_czy·2025-02-19 07:31

TCP/UDP/IP报文大小

TCP/UDP/IP报文大小1、概述首先要看TCP/IP协议，涉及到四层：链路层，网络层，传输层，应用层。

路星辞*·2025-02-19 07:01

用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN)

yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示

wyg_031113·2025-02-19 07:30

OSPF协议五种网络类型中DR和BDR选举说明

OSPF协议五种网络类型中DR和BDR选举说明OSPF链路类型有3种：点到点，广播型，NBMA(非广播-多路访问网络（Non-BroadcastMultipleAccess，NBMA）)。

路星辞*·2025-02-19 07:00

电力知识图谱与大模型的结合：从构建到行业应用的深度解析

而当知识图谱与大模型相结合，更能释放强大的知识推理和智能预测能力，为行业智慧化发展注入新动力。本文将从专业视角，深入探讨电力知识图谱的构建过程、大模型的融入方法，以及它们在实际应用中的落地场景。

Cc不爱吃洋葱·2025-02-19 02:44

随机梯度下降一定会收敛么？

在机器学习和深度学习中，模型通过调整参数来最小化损失函数，以达到最佳的预测性能。2.迭代更新参数从初始的

AndrewHZ·2025-02-19 01:36

交换机三层转发原理（涵盖ARP，ICMP，IP协议）

ARP（地址解析协议）ARP是一种将IP地址转换为MAC地址的协议，工作在OSI模型的链路层，ARP主要用于局域网中，当一个主机需要与同一网络中的另一台主机通信时，它首先会使用ARP来获取目标主机的MAC

一名嵌入式糕手·2025-02-19 01:34

ib网络状态探测

常用命令ibstat功能：显示HCA的基本状态信息，包括设备状态、端口状态、链路速度等。用法：ibstat输出：包括HCA的名称、固件版本、端口状态（如PORT_ACTIVE）、最大和活动MTU等。

大隐隐于野·2025-02-19 00:29

【华为机考必备】华为2024届技术岗笔试全解 | 第五套

专栏提供：✅实时更新的华为真题题库✅ACM模式编程实战模板✅高频算法思维导图速记华为笔试核心情报⏱️关键时间节点（2026届预测）地区考试时间窗口考试时长国内每周三19:00~21:002小时固定海外每周三

春秋招笔试突围·2025-02-18 23:47

什么是Scaling Laws（缩放定律）；DeepSeek的Scaling Laws

它表明，在一定条件下，模型的性能会随着模型规模的增加而以某种可预测的方式提升，通常表现为模型的损失函数值随模型

ZhangJiQun&MXP·2025-02-18 23:14

基于eBPF的智能诊断平台：实现云原生系统的自愈型运维体系

引言：从被动运维到预测性自愈的进化当某电商平台通过eBPF实时诊断系统提前48小时预测到MySQL集群的锁竞争风暴时，其核心是千万级指标粒度的内核状态分析与AI驱动的根因定位算法的结合。

桂月二二·2025-02-18 21:58

基于 Spring Cloud + Sentinel 的全面流量治理方案

一、精准评估系统最大负载1.流量建模历史日志分析流量特征提取业务场景拆解流量模型构建容量预测模型实施方法：使用ELK分析6个月Nginx日志，提取分时/分业务QPS曲线构建典型场景模型：日常流量（正态分布

power-辰南·2025-02-18 18:40

机器学些|实战?

准备工作：安装和导入必要的库在开始我们的房价预测项目之前，我们需要准备好开发环境并导入所有必要的库。这些库将帮助我们处理数据、构建模型、评估性能以及可视化结果。

dami_king·2025-02-18 17:02

机器学习基本篇

1基本概念机器学习，分为回归，分类，聚类，降维有监督学习回归，分类，有特征，有标签，进行训练，然后对新数据进行预测无监督学习聚类，降维。

胖胖的小肥猫·2025-02-18 16:51

【YOLO模型】（1）--YOLO是什么

1.核心思想它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位置。

方世恩·2025-02-18 15:41

LLM 参数解析：使用 OpenAI API 在 Python 中的实用指南（含示例）

理解这些参数可以帮助你更好地定制LLM的输出，使其更具可预测性或创造性，具体取决于你的需求。在本文中，我们将探讨多个关键参数，这

真智AI·2025-02-18 14:09

Rust 与 WebAssembly 结合的优势

性能卓越：Rust语言以其可预测的性能著称，能够避免垃圾收集（GC）引发的暂停问题，这些问题常被称作停止世界（STW）暂停或即时编译（JIT）性能瓶颈。

exploration-earth·2025-02-18 14:07

深度学习与图像识别：机器学习基础之回归

1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，

Shenrn_·2025-02-18 14:34

机器学习和线性回归、softmax回归

监督学习监督学习（supervisedlearning）擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。

小名叫咸菜·2025-02-18 13:53

未来网络的高速引擎：800G光模块市场预测与应用前景

近年来，VR、物联网、云计算等新业务的出现，对网络带宽、并发、实时性能提出了更高的要求。随着带宽需求持续飙升，100G、200G和400G光模块将保持重要的市场份额，800G光模块也将获得吸引力。800G光模块是AI算力产业链上的重要环节。随着AI算力需求的激增，800G光模块等高速光模块的需求显著增长，其市场规模也有望进一步扩大。光通信行业市场研究机构LightCounting指出，2022至2

益莱储中国·2025-02-18 13:22

大模型AI应用安全与合规测试实战指南-模型层

核心痛点直击：黑盒失控：生成内容不可预测，传统规则引擎失效数据深渊：训练数据含敏感信息，清洗难度指数级上升合规迷宫：全球AI监

测试匠心：技能精进·职场跃迁·面试赢家·2025-02-18 12:13

LSTM-SVM故障诊断 | 基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现

LSTM-SVM故障诊断|基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现完整代码私信回复LSTM-SVM故障诊断|基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断

机器学习之心·2025-02-18 11:38

吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码

吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验，都是通过调用sklearn函数，分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。

StrawBerryTreea·2025-02-18 11:35

什么是以太网？

以太网技术本身包括了物理层（PhysicalLayer）和数据链路层（DataLinkLay

顺漆自然·2025-02-18 09:07

基于Knative的无服务器引擎重构：实现毫秒级冷启动的云原生应用浪潮

基于流量预测的预启动算法与内核级资源复用池两大技术创新，正在重新定义Serverless时代的性能边界。IDC最新报告指出，采用该架构的企业资源利用率平均提升至78%，年度计算成本直降320万美元。

桂月二二·2025-02-18 09:37

DeepSeek —— 金融市场中的AI颠覆者！！！

目录云边有个稻草人-CSDN博客引言第1章：DeepSeek的技术概述第2章：DeepSeek对金融行业的影响2.1自动化与决策支持2.2风险评估与管理2.3金融市场预测2.4高频交易与量化分析第3章：

云边有个稻草人·2025-02-18 08:34

初识redux

Redux是一个用于管理JavaScript应用程序状态的可预测状态容器核心概念1.单一数据源整个应用的状态被存储在一个单一的对象树（store）中，这个对象树位于唯一的store里。

未命名小孩·2025-02-18 05:59

国内十大工业物联网平台分析报告(2025年)

目录1、工业物联网简介1.1、引言1.2、工业物联网平台架构1.3、工业物联网平台核心功能2、工业物联网发展趋势2.1、总体趋势2.2、技术趋势2.3、市场发展趋势2.4、应用趋势3、工业物联网平台市场预测

CServer_01·2025-02-18 04:45

《探秘AI绿色计算：降低人工智能硬件能耗的热点技术》

据国际能源署预测，人工智能的能源消耗可能大幅增长。因此，降低人工智能硬件能耗，实现绿色计算，已成为行业关键课题。以下是一些正在崭露头角的热点技术。

程序猿阿伟·2025-02-18 04:15

DevOps 进化论：腾讯云 CODING-TM 如何助力企业敏捷转型？

腾讯云CODING-TM作为一站式DevOps平台，提供了从代码托管、持续集成、自动化测试、持续交付到项目管理的全链路解决方案，助力企业高效落地敏捷开发，实现研发效能的全面提升。

Anna_Tong·2025-02-18 03:37

程序员如何将技术咨询服务转化为SaaS产品

SaaS市场的增长趋势SaaS市场呈现出快速增长的态势，根据市场研究机构的预测，全球SaaS市场的规模将在未来几年内持续扩

AI天才研究院·2025-02-18 02:25

微服务之消息队列

性能瓶颈：同步调用会阻塞线程，当调用链路

qq_40784183·2025-02-18 01:22

2025游戏行业的趋势预测

从表现形式的角度来看，从2003年端游的兴起，到2015年移动游戏的兴起，游戏形式会随着设备的更迭而产生新的形式，在2025年-2030年，本人预测随着VR、AR设备的成熟（价格更低、性能更好、外形更小

疯子的游戏梦·2025-02-18 00:30

商业计划书代写?别浪费钱

商业计划书包含的范围很广，但一般离不开以下题目：经营者的理念、市场、客户、比较优势、管理团队、财务预测、风险因素等等。

TNT_13302909089·2025-02-17 23:25

python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）...

LSTM是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。在自然语言处理、语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果。

weixin_39576066·2025-02-17 23:49

第二章：12.4 学习曲线

它反映了模型的泛化能力，即模型对新数据的预测能力。训练错误（Jtrain）：这条红色曲线表示模型在训练数据上的表现。它反映了模型对训练数据的拟合程度。学习曲

望云山190·2025-02-17 22:05

连锁订货系统的订单处理流程解析

以下将以核货宝连锁订货系统为例，详细解析其订单处理流程：1.订单创建：连锁门店工作人员通过核货宝系统，依据门店库存状况、销售预测以及顾客需求，挑选所需商品，录入商品数量、规格等信息，完成订单创建。

连锁企业管理系统·2025-02-17 21:27

朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用

它的核心思想是根据训练数据中不同类别的条件概率，预测新文本属于哪个类别。尽管其假设条件较为简单（假设特征之间相互独立），但朴素贝叶斯在许多实际应用中仍表现出色，特别是在处理文本分类任务时。

Ash Butterfield·2025-02-17 15:36

APO全量日志对接logstash和fluent日志采集生态

使用k8s信息或pid信息关联故障链路和故障现场日志全量日志1.APO日志界面中提供了为不同应用

·2025-02-17 15:14

6个大数据应用案例

根据市场数据预测报告，到2026年，全球大数据市场可能达到2684亿美元。随着大数据市场的快速增长，组织正在利用大数据来获得洞察力，帮助他们做出更好的决策，改善运营，最终推动最佳增长。

雪兽软件·2025-02-17 15:33

贴现率（Discount Rate）：投资决策中的关键因素（中英双语）

为什么贴现率难以预测？1.什么是贴现率？贴现率是用于将未来现金流转换为现值（PresentValue,PV）的比率。

阿正的梦工坊·2025-02-17 13:49

Python随机森林算法详解与案例实现

目录Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例：使用随机森林预测鸢尾花品种4.1数据集介绍4.2代码实现4.3代码解释4.4运行结果5、回归案例

闲人编程·2025-02-17 13:48

Python 循环神经网络（RNN）算法详解与应用案例

1.1RNN的结构1.2RNN的优势与挑战二、Python中RNN的面向对象实现2.1`RNNCell`类的实现2.2`RNNModel`类的实现2.3`Trainer`类的实现三、案例分析3.1序列预测