网络模型
TCP是传输层协议，socket建立链接是端对端的，在传输层进行数据交互http协议是应用层协议 客户端public class client { public static void main(String[] args) throws IOException { Socket socket = new Socket("localhost",10086); OutputStream os = socket.getOutputStream(); DataOut...
2024-01-10
网络数据模型
创建网络数据库模型是为了解决分层数据库模型的缺点。在这种类型的模型中，一个孩子可以链接到多个父母，而分层数据模型不支持该功能。父节点称为所有者，子节点称为成员。网络数据模型可以表示为-网络模型的优势如图所示，网络模型可以支持许多关系。D2和C3每个都有多个主机。D2的主控是C1...
2024-01-10
I/O网络模型
概述本文从I/O网络模型出发，介绍目前主流的几种网络模型，然后对同步阻塞I/O、同步非阻塞I/O、I/O多路复用的机制和流程做了详细的阐述，最后通过一个生活中的例子加深对这3中网络模型机制的理解。I/O操作网络IO的本质是socket的读取，socket在linux中被抽象为流，IO操作可以理解为对流的操作。为...
2024-01-10
040.集群网络CNI网络模型
一 CNM网络模型1.1 网络模型生产环境中，跨主机容器间的网络互通已经成为基本要求，更高的要求包括容器固定IP地址、一个容器多个IP地址、多个子网隔离、ACL控制策略、与SDN集成等。目前主流的容器网络模型主要有Docker公司提出的Container Network Model（CNM）模型和CoreOS公司提出的Container Network Interface...
2024-01-10python实现BP神经网络回归预测模型
神经网络模型一般用来做分类，回归预测模型不常见，本文基于一个用来分类的BP神经网络，对它进行修改，实现了一个回归模型，用来做室内定位。模型主要变化是去掉了第三层的非线性转换，或者说把非线性激活函数Sigmoid换成f(x)=x函数。这样做的主要原因是Sigmoid函数的输出范围太小，在0-1之间，...
2024-01-10
C++实现神经BP神经网络
本文实例为大家分享了C++实现神经BP神经网络的具体代码，供大家参考，具体内容如下BP.h#pragma once#include<vector>#include<stdlib.h>#include<time.h>#include<cmath>#include<iostream>using std::vector;using std::exp;using std::cout;using std::endl;class BP{private: int studyNum;//允许学习次数 double h;//...
2024-01-10
神经网络全连接层（1）
接下来聊一聊现在大热的神经网络。最近这几年深度学习发展十分迅速，感觉已经占据了整个机器学习的“半壁江山”。各大会议也是被深度学习占据，引领了一波潮流。深度学习中目前最火热的两大类是卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），就从这两个模型开始聊起。当然，这两个模型所涉...
2024-01-10什么是神经网络？
神经网络是一系列算法，通过模仿人脑运作方式的过程，努力识别一组记录中的基本关系。在这种方法中，神经网络定义了神经元系统，无论是有机的还是人工的。神经网络是仿照认知系统中的（假设）学习过程和大脑的神经功能建模的分析技术，并且能够在实施所谓的从现有的学习过程后从其他观察...
2024-01-10神经网络调试入门
以下建议主要针对神经网络的初学者，它是基于我的经验对工业界和斯坦福的神经网络新手给出的建议。神经网基本上比大多数程序更难调试，因为大多数神经网络错误不会导致类型错误或运行时间错误。他们只是导致神经网络难以收敛。特别是当你刚接触这个的时候，它可能会让你非常沮丧！但是一...
2024-01-10
C++实现简单BP神经网络
本文实例为大家分享了C++实现简单BP神经网络的具体代码，供大家参考，具体内容如下实现了一个简单的BP神经网络使用EasyX图形化显示训练过程和训练结果使用了25个样本，一共训练了1万次。该神经网络有两个输入，一个输出端下图是训练效果，data是训练的输入数据，temp代表所在层的输出，target...
2024-01-10
神经网络在分类中有何用处？
神经网络是一系列算法，旨在通过模仿人脑工作方式的过程来识别一组数据中的基本关系。在这种方法中，神经网络定义了有机的或人工的神经元系统。神经网络是在认知系统中的（假设的）学习过程和大脑的神经功能之后建模的分析技术，并且能够在实施所谓的从现有的学习过程之后从其他观察中预...
2024-01-10
机器学习之神经网络简介：剖析
如果您还记得特征组合这一单元的话，就会发现以下分类问题属于非线性问题：图 1.非线性分类问题。“非线性”意味着您无法使用形式为b + w_1x_1 +w_2x_2的模型准确预测标签。也就是说，“决策面”不是直线。之前，我们了解了对非线性问题进行建模的一种可行方法-特征组合。现在，请考虑以下数...
2024-01-10神经网络有哪些应用？
神经网络是一系列算法，通过模仿人脑操作技术的过程，努力识别一组数据中的基本关系。从这个意义上说，神经网络指的是有机或人工神经元系统。神经网络几乎适用于预测变量（独立变量、输入）和预测变量（依赖变量、输出）之间存在关系的所有情况，即使这种关系非常复杂并且不容易用通常的...
2024-01-10
卷积神经网络协同推断仿真系统
随着移动云计算和边缘计算的快速发展，以及人工智能的广泛应用，产生了边缘智能 (Edge Intelligence) 的概念。深度神经网络(例如CNN)已被广泛应用于移动智能应用程序中，但是移动设备有限的存储和计算资源无法满足深度神经网络计算的需求。神经网络压缩与加速技术可以加速神经网络的计算，例如剪...
2024-01-10
从OS的范式理解网络I/O模型
基本概念传统IO的种类InputStream、OutputStream 基于字节流操作的 IOWrite、Reader基于字符流的IOFile基于磁盘操作的IOSocket基于网络操作的IO内核空间与用户空间- 内核负责网络与文件数据的读写- 用户程序通过系统调用获得网络和文件的数据内核态与用户态的切换//当前线程处于用户态String str = "strin...
2024-01-10
手机网络模式(网络模式)
一．手机网络模式是什么？1．手机网络模式的含义包括：双模- GSM模式和CDMA模式。简单的讲，移动的使用的模式都是GSM，以前联通的133卡就是CDMA模式，现在的CDMA并入了电信，现在最常用的是4G，4G是第四代移动通信及其技术的简称，能够传输高质量视频图像以及图像传输质量与高清晰度电视不相上下...
2024-01-10OSI模型的网络层
网络层（第3层）控制跨多个跃点（节点）的数据包的源到目标传递。它控制子网的操作。网络层的主要功能如下-它负责将数据包从源主机路由到目标主机。路由可以基于很少更改的静态表，也可以根据网络条件自动更新。数据链路层在本地分配物理地址。当数据包路由到远程位置时，需要一种逻辑寻...
2024-01-10
Unix网络IO模型介绍
带着问题阅读1、什么是同步异步、阻塞非阻塞2、有几种IO模型，不同模型之间有什么区别3、不同IO模型的应用场景都是什么同步和异步、阻塞和非阻塞同步和异步广义上讲同步异步描述的是事件中发送方和接收方之间的关系。当发送方必须依赖接收方的响应结果（无论正确与否）才能进行下一...
2024-01-10TCP / IP模型中的主机到网络层
主机到网络层是TCP / IP模型的最低层，它与数据的物理传输有关。也称为网络接口层或链路层。可以将其视为OSI模型的物理层和数据链路层的组合。该层的功能是-它定义了如何将位编码为光脉冲或电脉冲。它接受来自网络层的IP数据包并将其封装为帧。它在发送方和接收方之间同步帧的传输以及组成帧...
2024-01-10PyTorch上实现卷积神经网络CNN的方法
一、卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求，避免复杂的特征工程。在卷积神...
2024-01-10
一个艺术风格化的神经网络算法
效果图快读a 图的 style 和 p 图的 content 进行融合，得到第三幅图 x代价函数 Loss正文对于好的艺术，尤其是画作，人们掌握了通过在内容和风格中构成复杂的影响来创造独特的视觉体验的技能。因此这个过程的算法基础是未知的而且不存在任一人工系统有同样的能力。但是，在其他基于视觉概念...
2024-01-10
修改一个像素，就能让神经网络识别图像出错
用于识别图片中物体的神经网络可以被精心设计的对抗样本欺骗，这个问题目前在计算机视觉领域备受关注。此前，生成对抗样本通常需要向原图片中加入一些特定的噪点（参见：经得住考验的「假图片」：用 TensorFlow 为神经网络生成对抗样本）。然而最近，日本九州大学的 Su Jiawei 等人发表的研究证...
2024-01-10
图表示学习：图神经网络框架
这是图表示学习(representation learning)的第三部分——图神经网络框架，主要涉及PyG [ICLR workshop’19]、DGL [ICLR’19]、Euler、NeuGraph [ATC’19]和AliGraph [VLDB’19]五个框架。除了NeuGraph没有开源外，其他框架都已开源。PyGDGLEulerNeuGraphAliGraphDortmundNYUAlibabaPKUAlibabaICLR workshop’19ICLR’19N/AATC’19VLDB’19...
2024-01-10
图表示学习：图神经网络
这是图表示学习(representation learning)的第二部分——图神经网络(graph neural network, gnn)，主要涉及GCN [ICLR’17]、GraphSAGE [NeurIPS’17]、GAT [ICLR’18]和C&S [Arxiv:2010.13993]三篇论文。关于图数据挖掘/表示学习的内容强烈建议去看Stanford Jure Leskovec的Tutorial - Representation Learning on Networks (WWW’18)。前一...
2024-01-10
图表示学习：图神经网络加速器
这是图表示学习(representation learning)的第四部分——图神经网络加速器，主要涉及HyGCN [HPCA’20]和GraphACT [FPGA’20]两篇文章。目前（截止至2020年3月10日），图神经网络加速器的文章共3篇，除了上述两篇还有DAC’20一篇尚未放出全文。之所以大部分加速器都做成推理引擎，是因为推理端好做，只有前...
2024-01-10
基于神经网络的图像风格迁移研究
只是图像风格迁移没有模型训练！！！！！！！！！！！！！！！！干货满满话不多说直入主题 上链接：https://pan.baidu.com/s/1_BM62MkA6jY_Tkwoca-Lsw 提取码：tzac环境：win10 CUDA10.0、 cuDNN7.4（如果用cpu训练这两个都不用装直接运行就好了）、tensorflow-gpu 1.14 还有numpy什么的啦具体报错安装对应的包就...
2024-01-10
一维卷积神经网络池化后为什么特征图没有减少？
小弟刚接触卷积神经网络，用mnist数据集练手，想将其展成一维向量输入，训练时发现对其进行池化操作后特征图的shape没有变化，不知道有没有大神指导一下，以下是代码，还有请问和tf的版本有关吗，因为看到tf的网站上api有版本之分，旧版本没有tf.nn.max_pool1d这个函数，不知道是否有关系？def max_pool_1x2(x): return tf.nn.max_pool1d(x...
2024-02-29
