tc原理Linux中的流量控制器TC（Traffic Control）用于Linux内核的流量控制，主要通过在输出端口建立一个队列来实现流量控制。
一般只能限制网卡发送的数据包，不能限制网卡接口的数据包，所以可以通过改变发送次序来控制传输速率。流量控制包括：SHAPING(限制)： 当流量被限制，它的传输速率就被控制在某个值以下。限制值可以大大小于有效带宽，这样可以平滑突发数据流量，使网络更为稳定
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2024-06-07 13:48:55
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最近在看论文的时候，总是时不时会看到residual block、bottleneck、skip connection等术语，于是花了点时间找了几篇高质量的问答贴看了一下（链接附在本文末尾），并将一些比较重要的点在此记录一下。它们其实都和一篇卷积神经网络经典论文有关：Deep Residual Learning for Image Recognition，也就是大名鼎鼎的ResNet。 r
背景介绍
Neural Network之模型复杂度主要取决于优化参数个数与参数变化范围. 优化参数个数可手动调节, 参数变化范围可通过正则化技术加以限制. 本文从优化参数个数出发, 以Residual Block技术为例, 简要演示Residual Block残差块对Neural Network模型复杂度的影响.算法特征
①. 对输入进行等维度变换; ②. 以加法连接前后变换扩大函数空间算法推导
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2024-06-22 17:24:37
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持续更新1.残差密集网络RDN论文链接：https://arxiv.org/abs/1802.08797本质：利用所有分层特征的图像超分辨率网络-单幅图像超分辨率（SISR）旨在于低分辨率（LR）测量的基础上生成视觉良好的高分辨率（HR）图像。 Residual Dense Block
（
RDB
）相当于结合了
ResNet
和
DenseNet
的主要思想，
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2024-03-29 09:01:08
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hadoop fs -mkdir /user/trunk
hadoop fs -ls /user
hadoop fs -lsr /user (递归的)
hadoop fs -put test.txt /user/trunk
hadoop fs -put test.txt . (复制到hdfs当前目录下，首先要创建当前目录)
hadoop fs -get /user/trunk/test.tx
最近看了一篇论文Human Pose Regression with Residual Log-likelihood Estimation(RLE)很有意思，而且效果贼棒，与大家分享一下。前言做过关键点的同学都知道，一般Heatmap-based方法在性能上会优于Regression-based的方法。因为Heatmap-based方法通过显式地渲染高斯热图，让模型学习输出的目标分布，将输入图片滤
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2024-08-14 19:51:56
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一、为什么用SecOC？在车载网络中，CAN总线作为常用的通讯总线之一，其大部分数据是以明文方式广播发送且无认证接收。这种方案具有低成本、高性能的优势，但是随着汽车网联化，智能化的业务需要，数据安全性被大家越来越重视。传统的针对报文添加RollingCounter和Checksum的信息，实现的安全性十分有限，也容易被逆向破解，伪造报文控制车辆。在AUTOSAR架构中对于网络安全的机制，有E2E(
1.TCN的介绍近些年，关于时间序列、自然语言处理等任务大家一般都会想到RNN、LSTM、GRU，一维CNN以及后面延伸出的Bi-Lstm、ConvLstm等等，这是因为RNN天生可以记住以前时段的信息，而传统的神经网络并不具有这个功能。卷积神经网络和循环神经网络作为深度学习的两大支柱，已近被越来越多的学者进行研究。在最近的研究之中，特定的卷积神经网络结构也可以达到很好的效果，比如Goolgle提
在性能测试中，总会用到“性能瓶颈”这个词，也就把它当成基本的一个词汇了，从没想过它到底是个什么东西。今天忽然有人问道什么是“性能瓶颈”，虽然勉强能列举一些例子来说明它，但总不是太令人满意，所以就总结一下。 首先得说明“瓶颈”的意思。瓶颈，通俗地说，就是一个瓶子的脖子，就是整个系统最薄弱的环节。好比一个桶，能装多少水取决于最短的那块木板，其它的木板再长也没用，那么我们就可以认为这块短的木板就是这个桶
参见简介流程模型假设关于回归模型ybeta_0beta_1xbeta_2xbeta_pepsilon的误差项epsilon的假设检验方法残差分析异常值判断标准正太性判断标准回归方程总体显著性检验系数显著性检验预测示例及分析matlab进行回归分析及预测线性回归残差分析预测值置信区间计算SPSS进行回归分析及预测 参见利用spss进行线性回归分析MATLAB预测之回归分析线性回归基本假设简介线性回
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2024-04-04 09:57:51
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iOS Block的本质（一）1.对block有一个基本的认识block本质上也是一个oc对象，他内部也有一个isa指针。block是封装了函数调用以及函数调用环境的OC对象。2.探寻block的本质首先写一个简单的blockint main(int argc, const char * argv[]) {
@autoreleasepool {
int age = 10;
之前提到，深度神经网络在训练中容易遇到梯度消失/爆炸的问题，这个问题产生的根源详见之前的读书笔记。在 Batch Normalization 中，我们将输入数据由激活函数的收敛区调整到梯度较大的区域，在一定程度上缓解了这种问题。不过，当网络的层数急剧增加时，BP 算法中导数的累乘效应还是很容易让梯度慢慢减小直至消失。这篇文章中介绍的深度残差 (Deep Residual) 学习网络可以说根治了这种
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2024-05-09 13:04:41
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# 如何在Python中设置GPU的Block和Thread数量
在进行GPU编程时，掌握Block和Thread的设置是非常重要的。这个过程不仅涉及CUDA编程语言的基本概念，还需要利用Python的CUDA接口，比如CuPy或PyCUDA。本文将逐步引导你如何实现这一目标。
## 流程概述
首先，我们来概述一下整个过程，以下是简单的步骤流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-04 05:18:03
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## Hadoop Block 数量影响内存吗？
在使用 Hadoop 进行大规模数据处理时，经常会遇到一个问题：Hadoop Block 数量是否会影响内存的使用。本文将通过代码示例和详细解释来回答这个问题。
首先，我们需要了解 Hadoop Block 是什么。Hadoop 是一个分布式计算框架，用于处理大规模数据集。Hadoop 将大数据集划分为多个块（Block），并在多个计算节点上进
原创
2024-02-11 07:22:20
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学习目标1.学习CNN基础和原理 2.使用pytorch框架构建CNN模型，并完成训练。CNN介绍卷积神经网络（CNN）是一类特殊的人工神经网络，是深度学习中重要的一个分支，CNN在多数领域表现优异，精度和速度比传统的计算学习算法高很多。CNN进行权值共享，在计算机视觉领域，CNN是解决图像分类，图像检索，物体检测和语义分割的主流模型。 CNN每一层由众多的卷积核组成，每个卷积核对输入的像素进行卷
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2024-04-10 14:12:31
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PCB画好后，还有以下几点要做：1.出钻孔表在manufacture-> NC->Drill legend生成钻孔表，放置到板中（PCB有变动，则重新生成）2.出光绘本文以Allegro 17.2为例：2.1 manufacture-> Artwork 在红框内右键，我已添加好。如何添加：（预警预警，请先阅读完再操作，以下包含错误演示） 右键Add就可以添加一个新的输出底片文件
原理：原理：我们一般把图像分为目标和背景，传统的显著性模型是提取目标的特定特征，这样的方法就决定了目标种类的特定性，也就导致了这种方法的局限性。一般认为视觉注意机制分为两个阶段：一个是并行快速简单的预注意阶段，然后是单行缓慢但是复杂的注意阶段。人类倾向于关注那些有显著变化的区域，而对大部分的相似的区域不予关注。因此，在图像中将平淡的背景剔除掉，剩下的就是显著区域。 Spectral R
前言实验表明，RNN 在几乎所有的序列问题上都有良好表现，包括语音/文本识别、机器翻译、手写体识别、序列数据分析（预测）等。 在实际应用中，RNN 在内部设计上存在一个严重的问题：由于网络一次只能处理一个时间步长，后一步必须等前一步处理完才能进行运算。这意味着 RNN 不能像 CNN 那样进行大规模并行处理，特别是在 RNN/LSTM 对文本进行双向处理时。这也意味着 RNN 极度地计
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2024-05-05 08:39:12
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Dropout
原创
2021-08-02 15:45:25
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2019 arXiv preprint Residual or Gate? Towards Deeper Graph Neural Networks for Inductive Graph Representation Learning 一、主要工作二、研究动机三、创新点四、具体思路训练方法A．有监督学习Ｂ．无监督学习五、理论分析六、实验效果 Networks for Inductive Gr
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2024-08-15 08:51:59
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