按照地理覆盖范围：1、局域网（LAN）：覆盖范围较小，一般小于10km的范围，如我们的家庭网络就是一个小型的局域网。 2、城域网（MAN）：覆盖范围比局域网要大，一般在10~100km，覆盖一个城市。 3、广域网（WAN）：不同城市，甚至全国、全球，英特网就是典型的广域网。 覆盖范围：局域网 < 城域网 < 广域网按照拓扑结构：···网络的拓扑结构是指网络中通信线路和站点(计算机或设备
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2024-02-28 08:09:16
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现在NLP中很火的attention机制，其实早在14年Google-DeepMind的Compution Vision文章——Recurrent Models of Visual Attention中出现过了，15年的时候我曾做过一个ppt，介绍这篇文章，现在找不到了。这里我们通过重新梳理，希望能够搞清楚Attention的来龙去脉，有助于加深我们对Attention机制的理解。 文章目录H
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2024-03-21 19:50:08
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网络DNS域名转换成IP地址（完整代码，测试通过）using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;using System.Net;namespace DNS2IP{ class Program { //主函数，
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2010-01-07 15:12:00
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网络DNS域名转换成IP地址（完整代码，测试通过）using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;using System.Net;namespace DNS2IP{ class Program { //主函数，入口函数 static void Main(string[] args) { string strDNS="www.google.com"; string strIP = GetIP(strDNS); Console.WriteLine(strIP);
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2010-01-07 15:12:00
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# Java 图片转换成网络 URL
在Java中，可以通过以下步骤将图片转换为网络URL：
## 1. 读取图片文件
首先，我们需要读取本地的图片文件。可以使用Java的File类和FileInputStream类来实现。
```java
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOExcep
原创
2024-01-14 06:30:31
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1. Lineage逻辑回归分类算法1.1 概述Lineage逻辑回归是一种简单而又效果不错的分类算法什么是回归：比如说我们有两类数据，各有50十个点组成，当我门把这些点画出来，会有一条线区分这两组数据，我们拟合出这个曲线（因为很有可能是非线性），就是回归。我们通过大量的数据找出这条线，并拟合出这条线的表达式，再有新数据，我们就以这条线为区分来实现分类。 下图是一个数据集的两组数据，中间
暑假里，一木的邻家小弟迷上了时下正火的网络视频短片，而且还把最喜欢的短片都下载到了本地，本想把它们上传到MP3播放器或者手机中，这样就可以随时随地的欣赏了。但是，这些短片都采用FLV格式，可惜MP3播放器、手机都不支持。为此，一木给他出了以下的主意，让邻家小弟没事儿就偷着乐。
提取声音到MP3
邻家小弟也算是一名“钢丝”，电脑中很多短片都是郭德纲的专场演出，为了节省
原创
2010-03-21 20:40:46
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java spring读取配置文件
此篇博客缘起：部署java web系统到阿里云服务器（ubuntu14.04）的时候，有以下两个问题找不到自定义的property配置文件上传图片的时候找不到路径开发的时候是在windows上的，运行正常，部署的时候就出问题了，肯定是windows和linux路径区别导致的（一个小问题来回鼓捣了几个小时，因为有自己对w
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2024-05-16 12:02:46
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1.英特威、互联网、internet是同一个概念，在平时使用中有不同的说法，网络不等于internet。 2.不管网络怎么分类，最后都要连接到internet。 3.网络的分类 一般来说是按照网络的覆盖范围或作用范围来进行划分的。 （1）第一种类型：局域网 这是我们最常见、应用最广的一种网络。它在计算机数量配置上没有太多的限制，少的可以只有两台，多的可达几百台。 局域网特点：相对来说覆盖的地理范围
感知机的回归分析方法 回归算法：回归算法有两个重要的子类：即线性回归和逻辑回归；线性回归就是如何拟合出一条直线最佳匹配所有的数据，逻辑回归是一种与线性回归非常类似的算法。线性回归处理的问题类型与逻辑回归不一致：线性回归处理的是数值问题，预测数字。逻辑回归属于分类算法，预测类别。SVM算法是逻辑回归算法的强化：通过给予逻辑回归算法更严格的优化条件，支持向量机算法可以获得比逻
上一篇文章所讲的是吴恩达的机器学习课程第一个课后作业《线性回归》中的part1，单变量线性回归，并且是使用的非向量化的的写法。非向量化的写法虽然代码很多，显得很乱，但是它有一个好处就是如果你从头一步一步跟着代码走，你可以对线性回归这个算法有一个更清晰的认识。上一篇文章可以让你更加详细的了解线性回归的过程。而这篇文章讲的使用向量化写法实施单变量线性回归，优点是可以用更少行数的代码完成同样的任务。如果
Model Scaling(模型扩展)一直以来都是提高卷积神经网络效果的重要方法。比如说ResNet可以增加层数从ResNet18扩展到ResNet200，GPipe通过对基线网络的四倍扩展在ImageNet上可以达到84.3%的准确率。本节要介绍的最新网络结构——EfficientNet，就是一种标准化模型扩展的结果。通过下面这张图，我们可以直观的感受一下EfficientNet B
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2024-09-20 18:15:27
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分类模型和回归模型本质一样，分类模型是将回归模型的输出离散化。举几个例子:1. Logistic Regression 和 Linear Regression：Linear Regression： 输出一个标量 wx+b，这个值是连续值，所以可以用来处理回归问题。Logistic Regression：把上面的 wx+b 通过 sigmoid函数映射到(0,1)上，并划分一个阈值，大于阈值的分为一
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2024-06-11 15:56:19
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人脸识别、神经风格迁移监督学习：实现检测活体 定义：根据已有的数据集，知道输入和输出结果之间的关系。根据这种已知的关系，训练得到一个最优的模型。也就是说，在监督学习中训练数据既有特征(feature)又有标签(label)，通过训练，让机器可以自己找到特征和标签之间的联系，在面对只有特征没有标签的数据时，可以判断出标签。 通俗一点，可以把机器学习理解为我们教机器如何做事情。监督学习的分类：回归(R
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2024-01-04 07:00:18
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分类MLPClassifier参数说明:
hidden_layer_sizes : 元组形式,长度n_layers-2,默认(100,),第i元素表示第i个神经元的个数
activation: {‘identity’, ‘logistic’, ‘tanh’, ‘relu’},默认"relu"‘identity’: f(x) = x‘logistic’:f(x) = 1 / (1 + ex
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2023-09-26 16:59:54
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可以直接用数据库函数进行转换，省去java代码转换的麻烦SELECT TIMESTAMPDIFF(YEAR, '1988/01/10', CURDATE())
且此函数容错很好，就算是null，‘’,也不会报错 ，如 SELECT TIMESTAMPDIFF(YEAR, null, CURDATE())
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2023-06-04 17:31:07
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1.先进先出法，是以先入库的存货先发出为假设前提，对发出存货计算成本的一种方法。
例如：
假设库存为零，1日购入A产品100个 单价2元；3日购入A产品50个 单价3元；
5日销售发出A产品50个，则发出单价为2元，成本为100元。
2.后进先出法和他相反，是以后收进的存货先发出为假设前提
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2023-10-27 04:29:19
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随着python处理各种数据类型，我们将遇到一种情况，其中列表将以字符串形式出现。在本文中，我们将看到如何将字符串转换为列表。带和分裂我们首先应用strip方法删除方括号，然后应用split函数。以逗号为参数的split函数从字符串创建列表。示例stringA = "[Mon, 2, Tue, 5,]"# Given string
print("G
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2023-06-28 22:22:38
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在有特殊需要时（通过DBC–模型）实现建模高效化，这个时候就需要我们将需求的DBC文件中的信号写成模型的输入出信号，在建模过程中会出现大量的复制工作，当数量到达一定程度时候，就会造成时间上的浪费，且不一定保证数据的准确性，所以在这里找了个脚本，供大家参考：% 将CAN矩阵DBC文件转换为excel文件
% 用途：
% 将CAN矩阵(Database)DBC文件转换为excel文件，便于查找报文中
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2024-04-09 14:58:51
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例题：（1）有如下DFD图，其中竖虚线输入、变换、输出之间的间隔，请将其转换成SC图：解：由图我们可以看出第一竖虚线左边是输入部分，中间是变换部分，又边则是输出部分。从而我们可以知道一级sc图除主模块外有四大模块，即输入模块、输出模块、变换模块。对于输入模块我们是通过获取c,b然后变换后得来的d，对于变换模块我们是通过将d转换成i和将d转换成h两个变换，而输出模块则可以分别对i和h进行输出。对接下
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2024-06-04 10:58:59
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