注：非全部翻译，有部分为自我添加，有部分原文未全翻译。全连接或卷积神经网络模型中，网络结构都是从输入层到隐藏层再到输出层，层与层之间都是全连接或部分连接，但每层之间的节点是没有连接的。这样就会存在无法捕捉时序特征的问题。不同时间序列的输入之间没有联系。因此促进了携带时间序列信息的模型的发展，如隐马尔可夫模型HMM等。HMM模型存在一个较严重的问题就是时间和空间复杂度都是O（N^2），当数据集非常大
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2024-05-13 13:09:02
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10多年来，商业个人电脑平台在运输中带有一个基于标准安全子系统，它位于PC的主板上，通常被称为可信平台模组(TPM)。TPM已经在许多应用中得到了广泛的使用，但是一些问题阻碍了其更大规模的被采用。在过去8年中，可信计算组织(Trusted Computing Group)一直在致力于修订可信平台模组规范，尽可能增加其灵活性，可管理性和实用性。本文主要是描述TPM的应用场景案例和解释TPM规范中一些
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2024-07-08 21:02:53
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名词解释TCSEC（Trusted Computer System Evaluation Criteria）1985年美国国防部制定的世界上第一个《可信计算机系统评价准则》，第一次提出可信计算机和可信计算基的概念。 TPM（Trusted Platform Module）可信平台模块，本身是一种SOC芯片，是可信计算平台的信任根，具有密钥管理、加解密、数字签名、数据安全存储等功能。 TCM（Tru
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2024-05-14 13:03:13
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1、缺失值的分类按照数据缺失机制可分为：(1) 完全随机缺失(missing completely at random, MCAR)所缺失的数据发生的概率既与已观察到的数据无关,也与未观察到的数据无关.(2) 随机缺失(missing at random, MAR) 假设缺失数据
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2024-09-06 08:01:36
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在深入探讨“软考SPI是谁提出的”这一问题之前，我们首先需要了解什么是软考以及SPI在项目管理中的含义。软考，即计算机软件资格考试，是由中国国家人力资源和社会保障部、工业和信息化部领导下的国家级考试，其目的是对全国范围内从事计算机应用技术、软件、网络、信息系统和信息服务等专业技术工作的人员进行系统的专业资格和专业技术水平测试。而SPI，在项目管理领域，通常指的是进度绩效指数（Schedule Pe
原创
2024-03-28 10:54:24
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前言 微服务自2014年3月由Martin Fowler首次提出以来，在Spring Cloud、Dubbo等各类微服务框架的帮助下，以燎原之势席卷了整个IT技术界，成为了最主流的分布式应用解决方案。伴随着Service Mesh及Kubernetes（K8S）的出现更是将微服务架构推至顶峰。 微服务架构（Microservice Architecture）是一种架构概念，旨在通过将功能分解到
何谓云原生？技术的变革，一定是思想先行，云原生是一种构建和运行应用程序的方法，是一套技术体系和方法论。云原生（CloudNative）是一个组合词，Cloud+Native。Cloud表示应用程序位于云中，而不是传统的数据中心；Native表示应用程序从设计之初即考虑到云的环境，原生为云而设计，在云上以最佳姿势运行，充分利用和发挥云平台的弹性+分布式优势。Pivotal公司的Matt Stine于
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2024-01-12 06:27:02
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首先我们简单看一下什么是 DevOps，这个词从何而来。我在这里把 DevOps 发展历史分为三个阶段：诞生期、定义期和落地期 DevOps 的“祖师爷”是比利时一名独立 IT 咨询师 Patrick Debois。2007 年， 他负责一个大型项目的测试和验证工作，一边和开发对接测试代码，一边和运维对接 “发版”。他发现项目组里的开发和运维两个角色的思维方式差异巨大，一边希望“快快快”，一边希
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2024-04-24 20:23:34
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NLP入门之 通过 四大名著 学Embedding为什么会有embedding出现？这里我以自己搞图像分类的理解，来代入我们的nlp的Embedding。Word2Vecembedding的进入很难避开Word2Vec。Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型，它被大量地用在自然语言处理（NLP）中。那么它是如何帮助我们做自然语言处理呢？Word2Vec其实就是通过学
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2024-04-26 14:51:53
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导读图像滤波是一种非常重要的图像处理技术，本文详细介绍了四种常见的图像滤波算法，并附上源码，包括自适应中值滤波、高斯滤波、双边滤波和导向滤波。前言本文介绍四种常见的图像滤波算法，并附上源码。图像滤波是一种非常重要的图像处理技术，现在大火的卷积神经网络其实也是滤波的一种，都是用卷积核去提取图像的特征模式。不过，传统的滤波，使用的卷积核是固定的参数，是由经验非常丰富的人去手动设计的，也称为手工特征。
容器是一种基础工具。泛指任何可以用于容纳其它物品的工具，可以部分或完全封闭，被用于容纳、储存、运输物品。物体可以被放置在容器中，而容器则可以保护内容物。容器的类型：瓶、罐、箱、篮、桶、袋、瓮、碗、柜、盆、鞘 …把系统里的三个服务拆分开，借助容器运行互补干扰 2.容器发展的历史容器概念始于 1979 年提出的 UNIX chroot，它是一个
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2024-02-12 16:03:46
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引言扩散模型最早是在2015年的Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics文章中提出的，但当时扩散模型并不work，所以并没有被广泛应用。在2020年，Denoising Diffusion Probabilistic Models(简称为DDPM)的出现，将扩散模型带到了一个新高度。并且在其之前主流的生成网络GAN
软考系统集成网络模型是由中国国家人事部、中国软件评测中心共同提出的。该模型旨在评估和规范系统集成网络领域的技术和应用能力，为相关行业的发展提供指导和支持。本文将详细介绍软考系统集成网络模型的发展历程、核心特点和应用场景，以及其在实践中的成功案例。
一、软考系统集成网络模型的发展历程
软考系统集成网络模型是在系统集成行业不断发展、技术水平逐步提高的背景下提出的。自20世纪90年代以来，随着信息技
原创
2023-10-31 15:40:45
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mapreduce原理解释理解MapReduce思想MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。即使是发布过论文实现分布式计算的谷歌也只是实现了这种思想，而不是自己原创。 Map负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行
最近项目中涉及基于Gradient Boosting Regression 算法拟合时间序列曲线的内容，利用python机器学习包 scikit-learn 中的GradientBoostingRegressor完成因此就学习了下Gradient Boosting算法，在这里分享下我的理解Boosting 算法简介Boosting算法，我理解的就是两个思想：1）“三个臭皮匠顶个诸葛亮”，
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2024-06-23 22:49:36
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经典物体检测框架 文章目录经典物体检测框架前言一、二阶检测器Faster RCNN根据Faster RCNN改进的算法二、单阶检测器1.SSD根据SSD改进的算法2.YOLO总结 前言这篇文章是我本人看完三大经典物体检测框架后的一些总结 一、二阶检测器Faster RCNNFaster RCNN发表与NIPS 2015，相比之前的RCNN，在精度和速度上都有了很大的提升，在VOC２2012测试集
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2024-03-19 10:34:03
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# 实现“可信云架构谁提出的”教程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(提出可信云架构) --> B(创建云服务)
B --> C(设置访问控制)
C --> D(部署应用)
D --> E(监控性能)
```
## 教程步骤
### 1. 提出可信云架构
在这一步，你需要确定所需的云服务类型和规格，以及云服务提供商。以下是你
原创
2024-05-16 07:27:12
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一.Linux内存管理的一些基本概念内存空间： 绝大多数的嵌入式系统的系统内存和I/O地址空间是统一编址的，内存和I/O地址空间共享0x00000000~0xFFFFFFFF共4GB地址空间范围，这4GB的地址空间范围包括以下几种存储空间：设备空间、内部高速SRAM空
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2024-04-27 16:44:46
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通过介绍感知机的模型、策略和算法三要素，以及算法的原始形式和对偶形式，对感知机这一二分类线性分类器做了一定的讲解。
感知机(perceptron) 最早由Rosenblatt于1957年提出，是一种较为简单的二分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，类别取值为+1或-1。感知机的训练目标是训练出一个超平面，能够将训练数据进行线性划分
TensorFlow实践（9）——BP神经网络（一）前 言（二）问题描述（三）BP神经网络的TensorFlow实现（1）模型参数设置（2）输入数据（3）构建模型（4）定义损失函数（5）选择优化器及定义训练操作（6）创建会话进行训练（7）完整代码（四）Tensorboard可视化（五）总 结 （一）前 言BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCle
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2023-06-14 17:23:43
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