网络编码（Network Coding）: 传统的通信网络传送数据的方式是存储转发，即除了数据的发送节点和接收节点以外的节点只负责路由，而不对数据内容做任何处理，中间节点扮演着转发器的角色。长期以来，人们普遍认为在中间节点上对传输的数据进行加工不会产生任何收益，然而R Ahlswede等人[1]于2
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2021-07-08 17:11:49
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网络编码概述 网络编码，是指一种融合了路由和编码的信息交换技术，其核心思想，是在网络中的各个节点上，对各条信道上收到的信息进行线性或者非线性的处理，然后转发给下游节点，中间节点扮演着编码器或信号处理器的角色。网络编码已经被证明可以极大地提高网络的吞吐量和可靠性，可以分为流内网络编码与流间网络编码两类
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2021-07-08 17:11:03
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自编码（Auto-encoders）1、什么是自编码自编码神经网络是一种无监督的学习算法，可学到输入数据的高效表示。输入数据的这一高效表示称为编码（codings），其维度一般小于输入数据，使得自编码用于降维；自编码器还可作为强大的特征检测器（feature detectors），应用于深度神经网络的预训练。此外，自编码器还可以随机生成与训练数据类似的数据，这被称为生成模型（generative
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2024-01-11 23:56:05
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机器翻译是目前NLP和deep learning结合的研究热点以及未来的研究发展方向，这篇文章转载介绍了基于RNN(recurrent neural network)的四种解码序列模型，模型背景介绍：1.基于RNN的序列化编码，hidden layer序列编码生成的编码向量是整个序列隐层编码进行求和平均的方式得到序列的编码向量，优点：该模型可以做的事情是主题分类、情感检测等等分类任务，通过在编码向
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2023-10-09 20:34:57
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一.转换思想1.转换思想（化归、变换、转变...）思想：简单地说，是把一个事物变成另一个事物，比如将一个复杂问题变成等价一个简单问题、将一个商品变为等价的商品等。而在深度学习中的转换思想体现在模型上。 2.神经网络（1）从感知机到复杂的模型，无论怎样变换，本质都是模型，是数学表达式，是数据的映射变换，也是特征的转换。（2）神经网络的训练学习是指学习变换的参数，也就是转换的规律3.神经网络
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2023-09-25 17:12:29
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视频中的特征简介在讲具体实现之前我们先说一下关于视频样本特征的提取： 视频的主要特征包括：时间空间特征和运动特征 时间特征就是视频中帧随着时间的变化的特征而空间特征就是视频中每一帧的RGB特征，也就是我们做2D图片分类时提取的特征。对于时空特征我们可以采用3D卷积直接提取，或者采用LSTM+2D卷积提取（也就是我们本次提到的方法），因为LSTM可以提取时间特征而2D卷积可以提取RGB的空间特征，而
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2023-11-13 06:36:41
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很多时候，程序并不能直接展示本地文件中的数据，此时需要程序读取网络数据，并展示它们。比如前面介绍的 http://lishi.tianqi.com 站点的数据，它并未提供下载数据的链接(前面程序所展示的 csv 文件本身就是使用程序抓取下来的)。在这种情况下，程序完全可以直接解析网络数据，然后将数据展示出来。前面已经介绍了 Python 的网络支持库 urllib，通过该库下的 request 模
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2023-07-06 14:25:49
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## Python 网络编码转换
在网络通信中，数据的传输需要进行编码和解码操作，以确保数据的正确传输和接收。Python提供了各种编码和解码函数，可以方便地进行网络编码转换。本文将介绍如何在Python中进行网络编码转换的操作，并提供相应的代码示例。
### 网络编码转换
在网络通信中，数据需要以特定的格式进行编码，以便在网络上传输。常见的网络编码方式包括ASCII、UTF-8、Base6
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2024-06-12 06:31:04
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在网络通信中，很多情况下通信双方传达的都是字符信息。但是，字符信息并不能直接从网络的一端传递到另一端，这些字符信息首先需要被转换成一个字节序列后才能在网络中传输。将字符序列转换为字节序列的过程称为编码。当
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2021-07-20 11:28:22
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编写安全的代码很难。学一门语言、一个模块或一个框架时，你学到的是它应该怎么用。而在安全方面，你需要考虑它们能怎样被滥用。Python 也不例外，即使标准库的文档里已经清清楚楚地写出了那些错误的用法。即使如此，笔者与许多 Python 开发者交谈时也发现他们根本不知道这些。以下是笔者多年开发过程中经常遇到的 10 条 Python 应用中的陷阱，排名不分先后，希望为正在学习 Python 的开发者们
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2024-01-09 11:00:59
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在基于词语的语言模型中，我们使用了循环神经网络。它的输入是一段不定长的序列，输出却是定长的，例如一个词语。然而，很多问题的输出也是不定长的序列。以机器翻译为例，输入是可以是英语的一段话，输出可以是法语的一段话，输入和输出皆不定长，例如英语：They are watching.法语：Ils regardent.当输入输出都是不定长序列时，我们可以使用编码器—解码器（enc
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2024-01-22 15:49:12
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one-hot向量与word2vec one-hot向量1.1 one-hot编码 什么是one-hot编码？one-hot编码，又称独热编码、一位有效编码。其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。举个例子，假设我们有四个样本（行），每个样本有三个特征（列），如图： 上图中我们已经对每个特征进行了普通的数字编码：我们的
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2024-04-16 11:27:06
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Frequency Coding生物系统中触觉、听觉系统等都有实验表明，神经元的脉冲发放频率与外界刺激成正比，但是有饱和值。生物神经元脉冲一般1～2ms，因此，在编码过程中一般不超过1KHz。生物能够做到快速识别信息，投射到视网膜接收器上的图像没几毫秒就发生一次变化，而这种编码方法必须要完全运行一整个时间窗才能读出编码信息，这显然是很不方便的。尽管该方法没有考虑时序信息，但因为其简单、易操作，仍然
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2024-03-25 12:47:44
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1.编码器—解码器（seq2seq） 编码器的作用是把一个不定长的输入序列变换成一个定长的背景变量c，并在该背景变量中编码输入序列信息。常用的编码器是循环神经网络。 编码器可以是一个单向的循环神经网络，每个时间步
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2023-08-08 12:32:17
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AutoencoderAn autoencoder, autoassociator or Diabolo network[1]:19 is an artificial neural network used for learning efficient codings.[2][3] The aim of an auto-encoder is to learn a compressed, distr
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2024-03-10 23:56:49
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参考：https://github.com/apachecn/vt-cs4624-pyml-zh/blob/master/docs/22.md
https://github.com/apachecn/vt-cs4624-pyml-zh/blob/master/docs/23.md由于之前有了解CNN，该文章将跳过大部分细节，仅供本人记录学习过程用卷积神经网络Convolutional N
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2023-11-03 08:52:55
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一、自编码网络自编码，又称自编码器(autoencoder)，也是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器内部有隐藏层，通过编码和解码来还原输入数据。该网络可以看作由两部分组成：一个函数h=f(x)表示编码器和一个解码器r=g(h)。自编码器是一个3层或大于3层的神经网络，它的作用是将输入样本压缩到隐藏层，然后解压，在输出端还原输入样本。最终输出层神经元数量等于输入层神经元数量。
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2024-01-21 00:45:26
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1.算法描述最近在做AutoEncoder的一些探索，看到2016年的一篇论文，虽然不是最新的，但是思路和方法值得学习。论文有感于t-SNE算法的t-分布，先假设初始化K个聚类中心，然后数据距离中心的距离满足t-分布，可以用下面的公式表示: 其中 i表示第i样本,j表示第j个聚类中心, z表示原始特征分布经过Encoder之后的表征空间。$q_{ij}$可以解释为样本i属于聚类j的概率，
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2023-10-07 22:02:33
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// 考虑服务器端获得数据后解析出来是乱码，客户端先转码两次text_content =URLEncoder.encode(URLEncoder.encode(feedbackContent, "UTF-8"),"UTF-8");
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2023-03-31 11:18:37
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# Android 查看网络视频编码的实现指南
在当今这个视频资源丰富的时代，了解视频的编码信息对开发者尤其重要。尤其是在Android开发中，经常需要处理视频，时而需要了解视频的编码格式。本文将教会你如何在Android应用里查看网络视频的编码。我们将从整体流程开始讲起，并逐步深入，看具体每一步该如何实现。
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现“Android 查看网络视频编码”的整体
