目录Window系统Linux系统IPV6使用方法如何禁用RNDIS功能常见问题相关资料以及购买链接 Window系统window系统支持RNDIS直接用usb连接就可以使用，模块会虚拟一个网卡。Linux系统目前linux大部分发行版本都已经默认支持RNDIS驱动了，只要通过USB连接Air724模块就可以直接用了，模块开机后就会在linux设备端看到新的网卡。 其他没有RNDIS驱动的可以通
一天，一只兔子在山洞前写论文。 一只狼过来，问兔子：“你在写什么？” 答：“论文。” 狼问：“你的论文的主题是什么？” 答：“《论兔子如何吃掉狼》”。 狼听了哈哈大笑。 兔子说，我写的论文大部分稿子在洞里，我把道理写的很清楚。 狼想看看兔子的论文是怎么写的。于是兔子把狼领进山洞。 过了一会，兔子独自走出山洞。在山洞里，
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精选
2007-10-19 13:21:41
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大学时专业是机械，工作后来才干了软件。所以对于软件我可以说是半路出家。但一路走来
原创
2010-06-24 09:02:00
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很多话都已经过去很久了，但每当想起总还感觉就在耳边。这也许是因为他们真正触到了我的心，并让我的大脑不断思考。
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原创
2010-06-13 22:13:09
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华为认证导师：从学习到教学的华为之路
在当今信息技术高速发展的时代，人们对网络技术的需求越来越高。作为一家全球领先的信息通信技术（ICT）解决方案提供商，华为早已获得了广泛的国际认可。作为一家以技术创新为核心的公司，华为重视人才培养，并通过推出华为认证导师计划，为广大从业人员提供了更多的发展机会。
华为认证导师计划是华为面向全球ICT领域从业人员的专业认证和培训项目。作为华为认证导师，您将具备
原创
2024-01-31 11:05:04
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写在开头的话结束了2021年的考研，感慨时光荏苒。考研带给我的不仅仅是基础知识的系统学习，更多的是教会了我如何去自我学习，去思考，也赋予了我今后面对任何事情，只要我想实现它，就不惧困难，一往无前的勇气和毅力。感谢B站狂神！他算是我Java路上的导师，他的课幽默，但很实用，同时也教会了我很多生活和工作中的经验。我一直很喜欢这种老师（包括考研路上的张宇，刘晓燕，徐涛，腿姐等等），教会你的不仅仅知识，更
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2024-09-23 18:46:27
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# Java导师评语实现指南
## 一、项目概述
在这篇文章中，我们将介绍如何实现一个简单的“Java导师评语”功能。该功能允许导师为学生的表现写下评语，并将其存储在系统中。我们将分步骤进行讲解，确保每一步都清晰易懂。
## 二、流程概述
以下是整件事情的步骤，我们将按照这些步骤进行实现：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------
程序员的成长之路互联网/程序员/技术/资料共享关注
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2022-07-16 00:00:56
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本文会先介绍动态系统的概念，然后介绍两种简单的反馈神经网络，然后再介绍两种门控神经网络(LSTM, GRU)，最后是关于反馈神经网络的应用(本次以语音识别为例)。RNN: Recurrent neural network，一般叫它“反馈神经网络”或者“循环神经网络”。一、动态系统日常生活中，动态系统随处可见，蝴蝶扇动翅膀，它的翅膀是随着时间变化的，人走路、内燃机工作、股票等等，都是随着时间变化的。
读 Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation论文的主要贡献提出了一个新的神经网络模型叫做 RNN编码-解码器 ，该模型包含两个RNN，分别位于编码器和解码器中，编码器中的RNN负责将变长的输入序列映射到一个固定长度的向量中，解码器中的RNN则负责将向量映
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2024-02-20 21:12:12
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递归神经网络是一种主流的深度学习模型，它可以用神经网络模型来处理序列化的数据，比如文本、音频和视频数据。它能把一个序列浓缩为抽象的理解，以此来表示这个序列，乃至新产生一个序列。 基本的RNN网络设计对长序列串往往束手无策，但是它的特殊变种 —— “长短期记忆模型（LSTM）” —— 则能处理这些数据。这类模型被认为非常强大，在许多类别的任务上取得了显著的成绩，包括机器翻译、语音识别、和看图写话
学习Tensorflow的LSTM的RNN例子 16 Nov 2016 前几天写了学习Embeddings的例子，因为琢磨了各个细节，自己也觉得受益匪浅。于是，开始写下一个LSTM的教程吧。 还是Udacity上那个课程。 源码也在Github上。非常棒的技术，可能它已经向我们揭示了“活”的意义。RNN我已经尝试学习了几次，包括前面我这篇笔记，所以就直接进入代码阅读吧。 读例子程序： 1. 引
RNN学习记录——预测代码实现RNN预测连续字符RNN预测股票 RNN预测连续字符abcd->e bcde->fimport numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN, Embedding
import matplotlib.pyplot as pl
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2024-03-01 21:09:08
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RNN循环神经网络RNN基本形式一、 nn.RNN1、基础RNN2、2 layer RNN如下所示，带入上面知识理解二、nn.RNNCell1、基本RNNCell2、2 layer RNNCell RNN基本形式 RNN是用来处理带有时间序列的信息的，每一个时间段采用一个Cell来存储这个时间段之前的所有信息，即h0。 最一开始需要我们初始化建立一个h0表示在输入数据前起始的Cell状态，然后该
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2023-06-16 09:53:13
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NAT 英文全称是“Network Address Translation”,中文意思是“网络地址转换”,它是一个 IETF(Internet Engineering Task Force, Internet 工程任务组)标准，允许一个整体机构以一个公用 IP（Internet Protocol）地址出现在 Internet 上。顾名思义，它是一种把内部私有网络地址（IP 地址）翻译成合法网络 I
RNN在深度学习中占据重要地位，我们常常调用tensorflow的包就可以完成RNN的构建与训练，但通用的RNN并不总是能满足我们的需求，若要改动，必先知其细。也许你会说，我自己用for循环写个rnn的实现不就好了嘛，当然可以啊。但内置的函数一般都比for循环快，用 while_loop 的好处是速度快效率高，因为它是一个tf的内置运算，会构建入运算图的，循环运行的时候不会再与python作交互。
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2024-06-07 14:27:03
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一、RNN（循环神经网络） RNN结构
和传统前馈神经网络的不同（思想）：模拟了人阅读文章的顺序，从前到后阅读每一个单词并将信息编码到状态变量中，从而拥有记忆能力，更好的理解之后的文本。即具备对序列顺序刻画的能力，能得到更准确的结果。模型：按时间展开可以看作是一个长度为T(句子长度)的前馈神经网络h,y 的激活函数可以是tanh或者relu： 假设Relu一直处于
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2024-04-05 10:12:50
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本文旨在利用Tensorflow训练一个中文评论情感二分类的循环神经网络,由于分词处理是以字为最小单位的，所以该模型同时也是char-based NLP模型。研究表明，基于字的NLP模型的性能要比基于词的NLP模型好。原因有如下几点：基于词模型的第一个任务就是对句子分词，不同分词工具的分词结果往往不同词是由字组成的，所以词的范围要比字的范围广得多。正因如此，基于词产生的特征向量更为稀疏
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2024-03-18 21:53:16
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二叉树的存储结构
原创
2021-08-08 16:10:06
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本文介绍在保研夏令营、考研复试等环节进行过程中，一些常用的联系导师、婉拒导师话术模板与注意事项~
原创
2024-02-24 12:43:36
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