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北风下的电子田野

北风下的电子田野北风呼呼地吹着，黄昏时分的天色慢慢染上了一层暮色。这是冬末春初的季节，寒冷的气息在田间流动，玉米碎撒满已耕的田地，吸引了一群麻雀和鸽子。

Jack2025ad·2025-03-01 21:32

图像识别-pytorch

Pytorch神经网络工具箱神经网络核心组件神经网络的基本组件层：包括卷积层、池化层、全连接层等。层是神经网络的基本结构，输入张量通过层后变为输出张量。

星辰瑞云·2025-03-01 17:08

【Java学习】内部类

类的创建2.类的成员管理三、常见的内部类1.非静态内部类2.静态内部类3.匿名内部类4.局部内部类一、类级别1.1静态成员静态成员是类级别的是能一路直属都是在类层面的，所在的区域一定是在最外层类变量空间中一层一层往里的

Brookty·2025-03-01 17:07

建筑兔零基础人工智能自学记录34|深度学习与神经网络2

ANN结构为：输入层、隐藏层、输出层人工神经元：基于生物神经元的数学模型ANN过程：输入---加权求和---激活函数激活函数：类似生物神经元的阈值，达到阈值输出信号（‘神经网络的万能逼近定理’---两层以上神经网络可以逼近任意函数

阿克兔·2025-03-01 17:34

【网络】第六章-链路层协议及其他协议

链路层协议及其他协议链路层功能负责相邻设备之间的数据帧传输。网络层负责主导数据传输方向，而链路层更加偏向底层，用来引导相邻主机间数据如何传输，之后由物理信号传输数据。

MisakiFx·2025-03-01 16:33

带你一文搞懂网络层的IP协议\数据链路层的以太网\ARP协议以及DNS和NAT协议

(时间都是可以配置的),连接断开对上层程序编写的影响:recv返回0/send触发异常网络层/链路层协议的解析:

谁不是喝酒喝到吐·2025-03-01 16:01

通过理解 sk_buff 深入掌握 Linux 内核自定义协议族的开发实现

要开发Linux内核中的自定义协议族（如私有传输层或网络层协议），需基于sk_buff的结构和操作，结合内核网络栈的扩展机制。

109702008·2025-03-01 16:00

安防监控 PoE 交换机解决方案

拓扑架构采用星型拓扑结构组网，局部主干路段采用环网冗余结构组网，增加网络可靠性，实施两层架构，简单拓扑增强系统稳定性。带宽配置接入层采用千兆下联、光口复用上联以太网光纤交换机，搭建高带宽、高效

suzhou_speeder·2025-03-01 12:35

Layui页面粘贴的方法

一:在Controller层注解的注意点:1.先写一个大的RequestMapping()()里面的的是:(这些你写的那个实体类的方法,在这取名是什么比如用户类user)2.在Controller层需要写一个

mubeibeinv·2025-03-01 12:34

SpringBoot中使用MyBatis-Plus详细介绍

目录一、MyBatis-Plus的使用步骤1.引入MybatisPlus的起步依赖2.定义Mapper（也叫dao）层的接口3.MyBatis-Plus中常用注解4.使用MyBatis-Plus时要做如下配置

m0_74823878·2025-03-01 12:03

从时间同步到智能调度：TSN时间敏感网络如何提升工厂安全性

它通过严格控制延迟、优化流量调度以及实现精密时间同步，为工业自动化提供了一层坚固的安全屏障。从根本上说，工业安全的关键在于确保各个设备和控制信号的稳定传输。首先，IEEE802.1AS协议以其

光路科技·2025-03-01 12:02

工业以太网的核心：数据链路层如何支撑智能制造与自动化

为了保证工业网络中的数据能够高效、稳定地流动，数据链路层发挥着不可或缺的作用。在工业环境中，数据链路层不仅关乎设备间的通信质量，还直接影响到网络的整体性能。

光路科技·2025-03-01 12:02

嵌入式迷雾：现状谜团待解，未来行情走向何方？

然而，尽管其应用广泛，但嵌入式领域目前却笼罩着一层迷雾，现状中的诸多谜团亟待解开，而其未来行情的走向更是备受关注。

羑悻的小杀马特.·2025-03-01 11:28

VSCode大的JSON数据不能折叠问题

以下是几种解决嵌套4层以上数据无法折叠的方法：1.使用扩展插件安装支持更复杂折叠功能的插件，如：JSONTools:提供更好的JSON格式化和折叠支持。FoldLevel:允许自定义折叠层级。

wv112406·2025-03-01 11:57

Linux内核自定义协议族开发指南：理解net_device_ops、proto_ops与net_proto_family

一、核心结构体的作用与层级关系structnet_device_ops层级：网络设备驱动层（数据链路层）职责：定义物理/虚拟网络设备的操作

109702008·2025-03-01 11:21

day37 第九章动态规划 part05

tips：1.两层for可以理解为是按顺序的。

mvufi·2025-03-01 08:01

POM 模式自动化测试

在典型的POM实现中，通常包含四层对象：基础页面对象、具体页面对象、测试用例对象和测试数据对象。2.登陆案例实现2.1目录结构project/│├──

那片海还在吗·2025-03-01 08:01

鸿蒙系统的架构分为四个层

鸿蒙系统的架构分为四个层次：内核层、系统服务层、框架层和应用层。每一层都有其特定的功能，并且各层之间通过接口进行交互。下面我们将详细介绍每个层次的内

荔枝寄·2025-03-01 07:27

【学习笔记】Kubernetes

一、概览Kubernetes提供了一个抽象层，是用户可以在屋里或虚拟环境中部署容器化应用，提供以容器为中心的基础架构。Kubernetes的控制平面和工作节点都有什么组建？分别有什么作用？

还没入门的大菜狗·2025-03-01 07:20

机器幻觉产生的原因

线性函数在神经网络中的作用通常是传递梯度，但如果每一层都是线性的，整个网络就相当于一个单层的线性模型，无法学习复杂的模式。所以如果只有线性层而没有非线性激活函数的话，网络将无法处理复杂任务。

人机与认知实验室·2025-03-01 06:11

Transformer 代码剖析8 - 编码器模块Encoder （pytorch实现）

一、代码结构总览TransformerEncoder__init__初始化Encoder类forward前向传播super()父类初始化构建词嵌入层self.emb=TransformerEmbedding

lczdyx·2025-03-01 04:26

[论文笔记] LLM大模型剪枝篇——2、剪枝总体方案

https://github.com/sramshetty/ShortGPT/tree/mainMy剪枝方案（暂定）：剪枝目标：1.5B—>100～600M剪枝方法：层粒度剪枝1、基于BI分数选择P%的冗余层

心心喵·2025-03-01 04:25

DeepSeek技术全景解析：架构创新与行业差异化竞争力

一、DeepSeek技术体系的核心突破架构设计：效率与性能的双重革新Multi-headLatentAttention(MLA)：通过将注意力头维度与隐藏层解耦，实现显存占用降低30%的同时支持4096

二进制coder·2025-03-01 01:40

oracle+mybatis批量插入数据

表user_info有以下两个字段：u_idvarchar,u_namevarchardao层：packagetest.dao;importjava.util.List;importorg.apache.ibatis.annotations.Param

崔lc·2025-03-01 01:39

MapStruct 对象转换工具【DDD 架构】

、前言二、对象模型1.DTO数据传输对象2.BO业务对象3.PO持久化对象4.VO值对象三、MapStruct对象转换1.工具介绍2.代码演示一、前言上篇我们学习了DDD架构，从上到下依次是：用户接口层、

栈老师不回家·2025-03-01 01:36

[杂学笔记]OSI七层模型作用、HTTP协议中的各种方法、HTTP的头部字段、TLS握手、指针与引用的使用场景、零拷贝技术

1.OSI七层模型作用物理层：负责光电信号的传输，以及将光电信号转化为二进制数据数据链路层：主要负责将收到的二进制数据进一步的封装为数据帧报文。

北顾南栀倾寒·2025-03-01 00:34

Layui弹出层的yes/btin实现表单验证

我们都知道layui的弹出层的btn属性生成的按钮，没办法实现弹出层内部的form验证成功后再执行相应操作。

爱编程的小庄·2025-03-01 00:32

【计算机网络】面试重点

自用复试，有重复的，介意勿看OSI层次协议功能描述应用层（第七层）超文本传输协议HTTP/HTTPS用于万维网的数据传输，HTTPS通过TLS/SSL加密。

sofaraway13·2025-02-28 23:23

PTA:又来一个上三角数字三角形

输入一个正整数n，输出具有n层的上三角数字三角形。

悦悦子a啊·2025-02-28 22:16

Transformer 代码剖析4 - 编码器层实现（pytorch实现）

一、EncoderLayer-类结构定义参考：项目代码classEncoderLayer(nn.Module):def__init__(self,d_model,ffn_hidden,n_head,drop_prob):super(EncoderLayer,self).__init__()self.attention=MultiHeadAttention(d_model=d_model,n_hea

lczdyx·2025-02-28 22:46

重磅活动！3.14，与数智领袖共探 NoETL 指标平台最佳实践

AloudataCAN以强大的指标定义和查询加速能力，直连数仓公共层明细数据，自动化代持宽表与汇总表开发，实现了NoSQL指标定义、NoETL指标开发、统一指标管理，一举解决了指标“开发周期长、口径不统一

·2025-02-28 20:34

Spring Boot 实现通用 Auth 认证的 4 种方式

前言最近一直被无尽的业务需求淹没，没时间喘息，终于接到一个能让我突破代码舒适区的活儿，解决它的过程非常曲折，一度让我怀疑人生，不过收获也很大，代码方面不明显，但感觉自己抹掉了java、Tomcat、Spring一直挡在我眼前的一层纱

·2025-02-28 20:04

【项目开发】RESTful架构及RESTful API设计指南

文章目录前言起源名词解释资源（Resources）表现层（Representation）状态转化（StateTransfer）RESTful架构的基本特征RESTAPI设计指南一、协议二、域名三、版本（

秋说·2025-02-28 18:17

JAVA面试常见题_基础部分_mybatis面试题

答：MyBatis是一个可以自定义SQL、存储过程和高级映射的持久层框架。

茂茂在长安·2025-02-28 17:15

LeetCode102. 二叉树的层序遍历

（即逐层地，从左到右访问所有节点）。思路首先想到的就是根节点入队取队头元素（出队），把队头节点的左右孩子入队。重复但如何要把每一层分别区分出来？

iiiiiankor·2025-02-28 16:09

springboot-利用反射调用service层方法从Excel读取数据写入数据库报错：java.lang.NullPointerException，小坑一个

利用的是easyExcel的read方法，通过实现了ReadListener接口的监听器去调用service层方法实现数据持久化操作。

正在努力中。。。·2025-02-28 16:07

Squid代理服务之反向代理模式

█核心原理分解表阶段技术解析协议层实现客户端请求阶段客户端通过DNS解析连接到反向代理域名，生成HTTP1.1/2.0标准请求包TCP三次握手建立连接，TLS1.2+加密通信请求路由决策根据cache_peer

·2025-02-28 16:28

钉钉宜搭智能车辆管理系统：AIoT技术驱动的全场景解决方案（价值体现版）

一、系统核心架构通过“智能硬件+AI中台+低代码平台”三层架构，构建覆盖车辆全生命周期的数字化管理系统：感知层：车载OBD、GPS定位器、NFC识别器等设备实时采集车辆位置、油耗、驾驶行为等20+类数据分析层

阿三0812·2025-02-28 15:29

DeepSeek的出现，对提示词工程领域重要影响

系统层（System）的

xinxiyinhe·2025-02-28 14:53

深度学习进阶：构建多层神经网络

在上一篇文章中，我们从零开始构建了一个简单的两层神经网络，并通过异或问题（XOR）展示了神经网络的强大能力。

孤寂大仙v·2025-02-28 12:37

Redis教程(二十一)：Redis怎么保证缓存一致性

传送门：Redis教程汇总篇，让你从入门到精通Redis的缓存一致性Redis的缓存一致性是指在使用Redis作为缓存层时，保证缓存中的数据与数据库中的数据保持一致的状态。

ThatMonth·2025-02-28 11:32

Spring Boot与MyBatis

MyBatis是一款优秀的持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。将SpringBoot和MyBatis结合使用，可以高效地开发数据驱动的应用程序。

geinvse_seg·2025-02-28 11:27

C++设计模式|结构型代理模式

通常用于在访问某个对象时引入一些间接层(中介的作用)，这样可以在访问对象时添加额外的控制逻辑，比如限制访问权限，延迟加载。

只需倾听·2025-02-28 10:24

pytorch基础 nn.embedding

nn.Embedding是PyTorch中的一个模块，用于创建嵌入层（embeddinglayer），它将离散的索引（例如词汇表中的单词索引）映射为固定大小的稠密向量。

yuweififi·2025-02-28 10:49

pytorch基础-layernormal 与 batchnormal

nn.LayerNorm（层归一化）和nn.BatchNorm（批量归一化）是深度学习中常用的两种归一化方法，都有助于提高模型的训练效率和稳定性，但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别