参考链接：http://blog.csdn.net/a19881029/article/details/38091243
原创
2016-12-31 16:53:54
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总结： 1、ACK包可以和其他包合在一起，比如ACK包可以携带数据 2、可以接收多个数据包后，一次性给一个应答，不用每个数据包一一对应给应答 3、在通信过程中，通过接收到的包的ack值可以判断是否是上一个本机发送包的应答包（ack值与上一个本机发送包的seq有关），seq值和ack值的确定规则如下：
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2017-11-27 20:02:00
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背景来自于 Wireshark 新版本 3.6.0 的功能说明，详见 ： Wireshark 3.6.0 Released ，摘引如下：TCP conversations now support a completeness criteria, which facilitates the identification of TCP streams having any of opening or
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2024-04-06 07:42:07
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用wireshark抓包分析TCP协议的三次握手连接、四次握手断开一.TCP三次握手图解二.TCP得四次挥手过程三.用Fiddler抓包，分析验证一个HTTPS网站的TCP连接过程 一.TCP三次握手图解1.图解如下 2.通过wireshark抓包分析 第一次握手：建立连接时，客户端发送SYN包到服务器，其中包含客户端的初始序号Seq=x。（其中，SYN=1，ACK=0，表示这是一个TCP连接请
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2024-05-23 20:11:09
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通常在处理业务问题是经常会存在抓包操作，抓包工具在windows下我们首选Wireshard, 在linux下我们就使用tcpdump。本帖我们就简单说说Wireshark 基本语法，基本使用方法，及包过虑规则。1.过滤IP，如来源IP或者目标IP等于某个IP例:ip.src eq 10.0.21.49 or ip.dst eq 192.168.81.67或者ip.addr eq 10.0.21.
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2024-05-09 08:49:05
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linux seq更为详细的用法
seq命令的作用就是打印出一串有序的数字,seq(sequence of number).
它主要有以下3个参数构成:
-f, --format=FORMAT
&nb
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精选
2012-04-19 16:28:53
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什么是Seq2SeqSeq2Seq模型，全称Sequence to sequence，由Encoder和Decoder两个部分组成，每部分都是一个RNNCell（RNN、LSTM、GRU等）结构。Encoder将一个序列编码为一个固定长度的语义向量，Decoder将该语义向量解码为另一个序列。输入序列和输出序列都可以是不定长序列。Seq2Seq可以用于机器翻译、文本摘要生成、对话生成等领域。Seq
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2024-03-04 22:52:57
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顾名思义，seq2seq 模型就像一个翻译模型，输入是一个序列（比如一个英文句子），输出也是一个序列（比如该
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2022-11-08 19:57:39
404阅读
一：RNN的种类结构RNN：每个神经元的输入包括两个方面，一个是前一个神经元的隐藏层状态 h (用于记忆，
原创
2022-12-14 16:25:30
191阅读
在https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/rnn/translat
原创
2022-07-19 11:38:19
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简介：在TCP/IP网络体系结构中，TCP（传输控制协议，Transport Controll Protocol、UDP（用户数据报协议，User Data Protocol）是传输层最重要的两种协议，为上层用户提供级别的通信可靠性。TCP协议TCP协议全称是传输控制协议是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议，由 IETF 的RFC 793定义。TCP 是面向连接的、可靠的流协议。流
seq
名称:打印一个顺序的数字.
总揽:
seq [Options] ... Last
seq [Options] ... First Last
seq [Options] ... First Increment Last
描述:
&
原创
2011-09-12 12:57:21
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# PyTorch Seq2Seq
在自然语言处理领域，序列到序列（Seq2Seq）模型是一种常见的模型，用于将一个序列转换为另一个序列。该模型在机器翻译、对话生成和文本摘要等任务中被广泛应用。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和库来构建和训练Seq2Seq模型。
## Seq2Seq模型概述
Seq2Seq模型由两个主要的部分组成：编码器（Encoder）和解码器（D
原创
2023-08-27 07:42:25
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## 深度学习 seq2seq 实现流程
### 引言
在深度学习领域，seq2seq（Sequence-to-Sequence）模型是一种非常重要的模型，在自然语言处理（NLP）任务中有着广泛的应用。它可以用于机器翻译、对话生成、文本摘要等任务。本文将会介绍如何使用深度学习实现一个基本的 seq2seq 模型。
### 整体流程
在实现 seq2seq 模型之前，我们需要了解整体的流程。下面
原创
2023-09-07 08:47:21
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python seq2seq 模型是一种用于序列到序列任务的深度学习模型架构，广泛应用于机器翻译、文本摘要以及对话生成等领域。这种模型通过编码器将输入序列转换为一个上下文向量，再通过解码器生成目标序列。接下来，我将详细描述对于 “python seq2seq 模型”的相关任务进行处理的过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。
## 版本对比
在不同版本的 Seq2
在这篇博文中，我将详细记录如何使用 PyTorch 搭建 Seq2Seq 模型的全过程。Seq2Seq 模型在自然语言处理（NLP）任务中应用广泛，如机器翻译和文本生成。以下内容将涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及扩展应用。
## 环境准备
### 软硬件要求
搭建 Seq2Seq 模型需要相应的硬件和软件支持。以下是推荐的配置：
| 组件 | 最低要求
