当路由器收到一份I P数据报但又不能转发时，就要发送一份 I C M P“主机不可达”差错报文（I C M P主机不可达报文的格式如图 6 - 1 0所示）。可以很容易发现，在我们的网络上把接在路由器s u n上的拨号S L I P链路断开，然后试图通过该 S L I P链路发送分组给任何指定 s u n为默认路由器的主机。
接上篇内容，继续对CALTag源码进行详细剖析~ 3、 角点检测 为了方便说明，在此将一个自识别标记，也就是上一步骤保留的连通区域，称为一个quad。下面分析一下如何检测quad的四个角点。
IP 地址就是给互联网上的每一台主机（或路由器）的每一个接口分配一个在全世界范围内是唯一的 32 位的标识符。IP 地址的结构使我们可以在互联网上很方便地进行寻址。IP 地址现在由互联网名字和数字分配机构 ICANN（Internet Corporation for Assigned Names and Numbers）进行分配。
在计算机网络中，IP地址和MAC地址是两个最基本的概念。IP地址在互联网中是用于标识主机的逻辑地址，而MAC地址则是用于标识网卡的物理地址。虽然它们都是用于标识一个设备的地址，但是它们的作用和使用场景是不同的。
Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But recent deep learning object detectors have avoided pyramid representations, in part because they are compute and memory intensive. In this paper , we exploit the inherent multi-scale, pyramidal hierarchy of deep convolutional networks to construct feature pyramids with marginal extra cost. A topdown architecture with lateral connections is developed for building high-level semantic feature maps at all scales. This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications. Using FPN in a basic Faster R-CNN system, our method achieves state-of-the-art singlemodel results on the COCO detection benchmark without bells and whistles, surpassing all existing single-model entries including those from the COCO 2016 challenge winners. In addition, our method can run at 6 FPS on a GPU and thus is a practical and accurate solution to multi-scale object detection. Code will be made publicly available.
某些解释需要由代码作者预先编写。而其他解释或许可以由结合大型语言模型的代码阅读器实时生成。
3.什么是ＲＣ串、并联电路的选频特性？当频率等于谐振频率时，电路的输出、输入有何关系？
每个想要涉足收音机的爱好者都必须在某些时候缠绕一两个线圈，无论是 AM 收音机的天线线圈、环形磁芯上的线圈，用于通信收发器中的带通滤波器，还是中心抽头线圈在哈特利振荡器中使用。绕制线圈并不难，但相当耗时。根据使用区域和所需电感的不同，有不同的线圈制作方法。空芯是最宽带的，但获得高电感意味着使用大量电线，它们也不是最有效的磁场逸出线圈的方法——这种逸出的磁场会通过感应附近的电线和其他线圈而造成干扰。
目前主流的轻量化路面平整度检测技术方案为：使用车载加速度传感器采集车辆在路面上行驶时的竖向振动数据，并按照每100米计算竖向振动数据统计指标：均方根值RMS，并建立RMS与路面平整度指标：IRI之间的回归模型。检测前需要将车辆行驶至标准路段（即已知IRI真值的路段）上来回行驶对传感器进行标定，完成标定后驾驶车辆前往待检测路段进行平整度检测。
必须使用 LDO 稳压或者低纹波线性电源， LDO 推荐使用 AM1117_3.3V 芯片，测试时发现 SPX 生产的 LDO会造成非常严重的干扰（其它品牌应该也会有类似的问题）。
本文提出了两种新的模型架构，用于计算来自非常大的数据集的单词的连续向量表示。新的模型架构在低得多的计算成本下，准确率有了很大的提高，从16亿个单词数据集中学习高质量的单词向量只需不到一天的时间。
新的软件开发生命周期（SDLC）意味着要找到适应您的机器学习工作流程的方法。由于数据科学家目前将大量时间都花在基础设施和流程上，而不是在构建模型上，因此寻找软件生命周期与机器学习有效配合的方法对数据科学家的生产率和工作满意度至关重要。
事务特性ACID：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。
关系数据库系统和混合/云数据管理解决方案的用户都可以使用SQL灵活地访问业务数据，并以创新的方式进行转换或显示。
传统的跟踪是在时空中跟随兴趣点。随着强大深度网络的兴起，情况发生了变化。如今，跟踪的主流方式是先执行目标检测再进行时序关联，也叫做检测-跟踪法（tracking-by-detection）。
本人的所有博客都会持续更新添加新的内容，喜欢的可以收藏一波，有什么建议也可以在评论留言，感谢各位！
湍流促进了物理系统中跨尺度的能量/信息快速传输。这些特性对大脑功能很重要，但目前尚不清楚大脑内部的动态主干是否也表现出动荡。利用来自1003名健康参与者的大规模神经成像经验数据，我们展示了类似湍流的人类大脑动力学。此外，我们还建立了一个耦合振荡器的全脑模型，以证明与数据最匹配的区域对应着最大发达的湍流样动力学，这也对应着对外部刺激处理的最大敏感性(信息能力)。该模型通过遵循作为布线成本原则的解剖连接的指数距离规则来显示解剖学的经济性。这在类似湍流的大脑活动和最佳的大脑功能之间建立了牢固的联系。总的来说，我们的研究结果揭示了一种分析和建模全脑动态的方法，表明一种湍流样的动态内在主干有助于大规模网络通信。 2.简介
之前基本上已经将路由协议讲完，每篇文章可以说是呕心创作，也得到了大家的支持，现在还剩最后一个动态路由协议：BGP。
云栖君导读： 分布式系统类型多，涉及面非常广，不同类型的系统有不同的特点，批量计算和实时计算就差别非常大。这篇文章中，重点会讨论下分布式数据系统的设计，比如分布式存储系统，分布式搜索系统，分布式分析系统等。 分布式系统类型多，涉及面非常广，不同类型的系统有不同的特点，批量计算和实时计算就差别非常大。这篇文章中，重点会讨论下分布式数据系统的设计，比如分布式存储系统，分布式搜索系统，分布式分析系统等。 我们先来简单看下 Elasticsearch 的架构。 1 Elasticsearch 集群架构 Elas
分布式系统类型多，涉及面非常广，不同类型的系统有不同的特点，批量计算和实时计算就差别非常大。这篇文章中，重点会讨论下分布式数据系统的设计，比如分布式存储系统，分布式搜索系统，分布式分析系统等。
一是这玩意儿本来就很复杂，需要处理大量的路由信息和复杂的算法；再一个是需要你有一定的实战经验才能深入理解运作。
本文作者：smallyang，腾讯 IEG 开发工程师 什么是geohash？它的原理是什么？它帮助我们解决了哪些痛点，本文为你娓娓道来。 本文包含以下内容，阅读完需要约10分钟： 我们日常生活中遇到哪些定位的场景 简单复习一下经纬度 geohash原理解析 geohash存在的边界问题 如何解决边界问题 计算两点距离的计算 geohash 在redis中的实现 我们日常生活中遇到哪些定位的场景 我们上下班经常会用APP打车和共享单车，下面2张图，应该都很熟悉，打开定位，查找我附近的车，那么，这
表示在 2000 个数据中取平均,很接近 1 时看似微小的改动都会带来巨大的差异!
论文题目：Single-Stage 6D Object Pose Estimation
分布式系统类型多，涉及面非常广，不同类型的系统有不同的特点，批量计算和实时计算就差别非常大。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
爬虫是一个比较容易上手的技术，也许花5分钟看一篇文档就能爬取单个网页上的数据。但对于大规模爬虫，完全就是另一回事，并不是1*n这么简单，还会衍生出许多别的问题。 系统的大规模爬虫流程如图所示： 大规模数据采集流程图 先检查是否有API API是网站官方提供的数据接口，如果通过调用API采集数据，则相当于在网站允许的范围内采集，这样既不会有道德法律风险，也没有网站故意设置的障碍；不过调用API接口的访问则处于网站的控制中，网站可以用来收费，可以用来限制访问上限等。整体来看，如果数据采集的需求并不是很独
在R基础——数据的导入与导出（下）中，介绍了使用RODBC包连接SQL server数据库，在这篇文章中，根据我工作内容，介绍该包的基本操作，同时，根据我使用该包时出现的问题，介绍解决问题的方法。 首先，连接数据库； #连接数据库conn 获取数据库表信息 场景：在数据库中有多个相同结构（列）的表，但是列名不同，获取其中一个表的列名，再统一其他表的列名。 #获取列名colname 对于批量处理，统一列名就可以使用同一列名操作了，而不用再重复写代码。当然，使用数值向量也是可以的，但是这样就降低了代码的可读
在SELECT语句中使用星号“”通配符查询所有字段 在SELECT语句中指定所有字段 select from TStudent;
2.在ArcCatalog 目录树中，右键单击载入数据库的要素类或表，选择加载——加载数据，打开简单数据加载程序向导。
去年来自谷歌大脑的研究团队在网络架构设计方面挖出新坑，提出 MLP-Mixer ，这是一个纯 MLP 构建的视觉架构。该架构无需卷积、注意力机制，仅需 MLP，在 ImageNet 数据集上就实现了媲美 CNN 和 ViT 的性能表现。
原文链接：https://wetest.qq.com/lab/view/440.html
本文主要介绍如何让AI在24分钟内学会玩飞车类游戏。我们使用Distributed PPO训练AI，在短时间内可以取得不错的训练效果。
所有 MySQL 命令的列表：注意，所有文本命令必须在一行的开头，并且以分号“;”结束
现有的深度卷积神经网络(CNNs)需要一个固定大小的输入图像(如224×224)。这一要求是“人为的”，可能会降低对任意大小/尺度的图像或子图像的识别精度。在这项工作中，我们为网络配备了另一种池化策略，“空间金字塔池”，以消除上述要求。这种新的网络结构称为SPP-net，可以生成固定长度的表示，而不受图像大小/比例的影响。金字塔池对物体变形也有很强的鲁棒性。基于这些优点，SPP-net一般应改进所有基于cnn的图像分类方法。在ImageNet 2012数据集中，我们证明了SPP-net提高了各种CNN架构的准确性，尽管它们的设计不同。在Pascal VOC 2007和Caltech101数据集中，SPP-net实现了最先进的分类结果使用单一的全图像表示和没有微调。在目标检测中，spp网络的能力也很重要。利用SPP-net算法，只对整个图像进行一次特征映射计算，然后将特征集合到任意区域(子图像)，生成固定长度的表示形式，用于训练检测器。该方法避免了卷积特征的重复计算。在处理测试图像时，我们的方法比R-CNN方法快24-102×，而在Pascal VOC 2007上达到了更好或相近的精度。在2014年的ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)中，我们的方法在所有38个团队中目标检测排名第二，图像分类排名第三。本文还介绍了本次比赛的改进情况。
下午回到家就想睡觉，醒来以为快早上了，一看时间原来才晚上十一点了，感冒了两周，颓废了半个月，心态不咋好，现在又来和你们见面了，加油！
总是对Oracle的左连接、右连接以及(+)对应的外连接类型糊涂，通过实验加深对连接类型语法的理解。外连接分为三种：
今天为大家介绍的是来自Jürgen Bajorath团队的一篇论文。图神经网络（GNNs）通过分析蛋白质与配体相互作用的图表示结构来预测配体的亲和力。虽然有一些研究表明GNNs能够详细了解蛋白质与配体的相互作用，但这种预测方法也存在争议。比如，有证据显示GNNs可能并不是真正学习蛋白质与配体的相互作用，而是仅仅记住了训练数据中的配体和蛋白质信息。为此作者对六种不同的GNN架构进行了亲和力预测实验，并使用可解释的人工智能技术对结果进行了分析。
数据分析系列——SQL数据库 总第49篇 ▼ 本文知识只是用作于常用的数据分析中，并未涉及专业数据库搭建等知识。全篇分为四个部分：初识数据库、数据库的操作、数据库存储数据的单元即表的基本操作、表的操作
文档结构 文档表示 距离度量 KD树 原理 构建 查询 复杂度 KD树的KNN KD树的逼近KNN 不适用高维数据 LSH LSH潜在的问题 LSH算法 复杂度 概率逼近 多表 文档结构 文档表示 词
最后的时间如果要彻底的搞懂比赛所需的算法，很难，但是最后的成绩可能也不是很好，所以我们用真题+解析的形式来做最后的冲刺！
2023年11月6日，来自阿斯利康（瑞典）的Hannes Loeffler等人在ChemRxiv发表文章REINVENT4: Modern AI–Driven Generative Molecule Design。
前言 这段时间自己会把之前学的东西都总结一遍，希望对自己以后的工作中有帮助。其实现在每天的状态都是很累的，但是我要坚持！ 进入我们今天的正题： 为什么MySQL要 有事务呢？事务到底是用来干什么的？我们通过一个例子来说明： 事务广泛的运用于订单系统、银行系统等多种场景。如果有以下一个场景：A用户和B用户是银行的储户。现在A要给B转账500元。那么需要做以下几件事： 1）检查A的账户余额>500元； 2）A账户扣除500元； 3）账户增加500元； 正常的流程走下来
1. InnoDB 支持事务，MyISAM 不支持事务。这是 MySQL 将默认存储引擎从 MyISAM 变成 InnoDB 的重要原因之一; 2. InnoDB 支持外键，而 MyISAM 不支持。对一个包含外键的 InnoDB 表转为 MYISAM 会失败;
数学库由算术函数的标准集合组成，比如三角函数库（sin, cos, tan, asin, acos, etc.）， 幂指函数（exp, log, log10），舍入函数（floor, ceil）、max、min，加上一个变量 pi。数学 库也定义了一个幂操作符（^）。 所有的三角函数都在弧度单位下工作。（Lua4.0 以前在度数下工作。）你可以使用 deg 和 rad 函数在度和弧度之间转换。
在过去几年，由于CIFAR-10和ImageNet这样的大数据集的涌现，卷积神经网络在一系列计算机视觉任务中取得了巨大的成功。然而现实世界中的很多问题缺乏大量的带有标签的数据集，卷积神经网络容易在小样本数据上过拟合。另一方面，经典的随机森林模型在小样本数据上表现非常好，不容易过拟合。这两者的结合诞生了将训练好的随机森林模型映射为神经网络的思路。
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