【七层网络】——图片

最新推荐文章于 2025-04-02 21:53:23 发布
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图神经网络实战（6）——使用PyTorch构建图神经网络
盼小辉丶的博客
03-28 1万+
图数据集通常比简单的连接集合更加丰富，因为节点和边可以具有表示分数、颜色、单词等特征。包含这些额外信息在输入数据中对于生成最佳嵌入至关重要。在本节中，我们将使用 Cora 和 Facebook Page-Page 数据集，首先将它们视为表格数据集，观察香草神经网络在节点特征上的表现如何。然后，尝试在神经网络中加入拓扑信息，实现图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 架构：一个同时考虑节点特征和边的简单模型。最后，我们将比较两种架构的性能。
多层神经网络 —— 模型的保存与加载
xuechanba的博客
05-29 1233
在上一节训练手写训练集的模型中，每次运行，得到的模型参数都不同？这是什么原因造成的呢？ 答：一方面是因为神经网络的损失函数是一个复杂的非凸函数，使用梯度下降法只能是尽可能的去逼近全局最小值点，另一方面由于每次训练时批次中的数据元素是随机的, 到达最小值点的路径也不同，所以每次运行的结果都不同, 但相差不大。 那如何保存这些训练好的模型参数呢？ 保存训练好的模型参数 可以使用 Sequential 模型中的 save_weights 函数， 这样下次运行时，就可以直接加载这些模型参数既可。 参数 file
网络通信——OSI七层模型和TCP/IP模型
2301_79096184的博客
09-22 2671
七层模型是一种将网络通信协议划分为七个不同层次的标准化框架。每一层都负责不同的功能，从物理连接到应用程序的处理。这种模型有助于不同的系统之间进行通信时，更好地理解和管理网络通信的过程。
No.4 计算机网络——OSI 七层模型 Vs TCP/IP 模型
2401_83340415的博客
08-14 2385
OSI 七层模型 Vs TCP/IP 模型，这是No.4的补充章节
神经网络——最易懂最清晰的一篇文章
热门推荐
illikang的博客
08-24 83万+
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 　　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。 　　神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技...
javaSE————网络原理
2301_79083481的博客
04-02 4052
今天巨无聊，全是概念，重点记一下五元组，TCP/IP五层模型和OSI七层调用模型，大家这期就当看故事啦；
网络——七层OSI模型，每一层的作用、用到的设备、使用的协议分别有哪些
oopxiajun博客专栏
11-20 6224
网络七层结构指的是OSI（开放系统互联）参考模型，该模型将网络系统划分为七个层次。
深度图解OSI七层模型
weixin_74770732的博客
07-09 1645
OSI模型用于定义并理解数据从一台计算机转移到另一台计算机，在最基本的形式中，两台计算机通过网线和连接器相互连接，在网卡的帮助下共享数据，形成一个网络，但是一台计算机基于微软的Windows系统而另一台计算机基于Mac OS系统，那么这两台计算机之间将如何相互通信？为了完成不同计算机或网络或架构之间的成功通信，国际标准化组织提出了OSI七层模型，该模型(从上到下)包括了应用层、表示层、会话层、传输层、网络层、数据链路层、物理层。（图片来自外国书籍，侵权删）
计算机网络——HTTP与HTTPS协议
慢也好，步子小也好，往前走就好~
08-23 2631
HTTP与HTTPs对比、HTTP与HTTPs的工作过程、HTTP/1.0 HTT/1.1 HTTP/2有什么区别、HTTP常用请求方法、Cookie Session Token有什么区别......
计算机网络学习日记——网络层
heyuxuan78的博客
05-15 2278
计网学到现在，个人感觉网络层是最贴近生活、感受最深的层次，能和实际结合。 先来说一下数据的交换方式有哪些： 1、电路交换：简单的例子就是电话网络，就是电路交换 阶段：建立连接——>通信——>释放连接 特点：独占资源，路径固定。 2、报文交换： 报文：源应用发送的信息整体。 特点：无需建立连接，储存转发（存到有链路空闲就转发），路径不固定。 3、分组交换： 分组：将大的数据块分割成小的数据块 数据报方式：（因特网所用的数据交换方式） 特点：无需建立连接，储存转发，路径不固定，
计算机网络——HTTP
zhouhengzhe的博客
02-25 1167
文章目录HTTP基本概念1. 「协议」2. 「传输」3. 「超文本」HTTP 请求响应过程HTTP 请求特征持久性连接和⾮持久性连接HTTP 报⽂格式 应用层：解决通过应用进程的交互来实现特定网络应用的问题。 我们在浏览器的地址中输入某个网站的域名后，就可以访问该网站的内容，这个就是万维网WWW应用，其相关的应用层协议为超文本传送协议HTTP HTTP基本概念 HTTP 是超文本传输协议，也就是HyperText Transfer Protocol。 HTTP的名字「超文本协议传输」，它可以拆成三个部分：
pytorch学习笔记七：nn网络层——池化层、线性层
Dear_learner的博客
02-16 5004
一、池化层 池化运算：对信号进行“收集” 并“总结”，类似于水池收集水资源，因而得名池化层。 收集：由多变少，图像的尺寸由大变小 总结：最大值/平均值 下面是最大值池化和平均值池化的示意图： 最大值池化就是将滑动窗口中的最大值作为最终的结果；平均值池化是将滑动窗口的平均值作为最终结果。下面看一下pytorch中提供最大值和平均值池化的函数 1、nn.Maxpool2d nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, retur
(Kriging-NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-17
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了克里金模型（Kriging）与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法，用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型，逼近复杂的非线性系统响应，减少计算成本；随后结合NSGA-II算法进行多目标优化，搜索帕累托前沿解集，从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置，适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外，文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用，体现了其科学性与实用性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标：①解决高计算成本的多目标优化问题，通过代理模型降低仿真次数；②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合；③复现SCI高水平论文中的优化方法，提升科研可信度与效率；④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程，重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式，建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能，并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
FindAddress 读第三方程序的变量的原理
12-17
读第三方程序的变量的原理 2 https://flyfish.blog.youkuaiyun.com/article/details/155859130
PVE开启直通+CPU硬盘温度显示,风扇转速+一些群辉自用的小脚本
12-17
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/b85190ab5f38 ### pve虚拟机磁盘路径 ### 虚拟机路径 ### LXC路径 ### 无需借助任何软件直接转换openwrt的img文件为虚拟磁盘 ### PVE-LXC容器换源 ### pve显示信息
基于人脸识别的宿舍门禁管理系统的设计与实现源码.zip
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水下图像处理指标（uicm,uism,uiconm,uiqm）和图像处理指标（psnr,ssim）研究（Matlab代码实现）
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造价-技术与计量（土建）-精讲班-第17讲：第二章第二节：道路、桥梁、涵洞工程的分类、组成及构造（一）
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2014造价-技术与计量（土建）-精讲班-第17讲：第二章第二节：道路、桥梁、涵洞工程的分类、组成及构造（一）
六轴机械臂手眼标定示例资源
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通俗易懂讲解网络七层
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OSI（Open Systems Interconnection）七层模型是一种理论上的网络通信框架，用于描述计算机之间如何通过网络进行通信。以下是每层的功能及其作用： #### 1. **物理层** 该层负责定义硬件设备之间的物理连接方式，...
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