主机145.17会将IP包放入帧的payload，并在帧的头部写上199.165.145.17对应的MAC地址，这样，就可以按照小喇叭中的方法在局域网中传送了。...这样一个过程叫做routing(我们就叫IP包接力好了，路由这个词实在是混合了太多的意思)。 整个过程中，IP包不断被主机和路由封装入帧(信封)并拆开，然后借助连接层，在局域网的各个NIC之间传送帧。...ARP协议 在上面的过程中，我们实际上假设了，每一台主机和路由都能了解局域网内的IP地址和MAC地址的对应关系，这是实现IP包封装(encapsulation)到帧的基本条件。...IP地址与MAC地址的对应是通过ARP协议传播到局域网的每个主机和路由。每一台主机或路由中都有一个ARP cache，用以存储局域网内IP地址和MAC地址如何对应。...ARP协议(ARP介于连接层和网络层之间，ARP包需要包裹在一个帧中)的工作方式如下：主机会发出一个ARP包，该ARP包中包含有自己的IP地址和MAC地址。
传统动画制作中，每一帧都是由创作者亲手绘制完成的，因而输入的图像缺乏共同结构、配准或标签。...他们还为了生成更高质量的卡通角色新动画搭建了一个端到端的模型，这个模型可用于合成中间帧和创建数据驱动的变形，其模板拟合（template fitting）步骤在检测图像配准方面的效果明显优于当前的通用技术...在六个动画角色的制作任务中，研究人员使用 70%-30% 的训练-测试分割比例去评估了这个新方法： 首先，评估模型重建输入帧的效果，发现其输出的结果比当前最优的光流和自编码器技术更加准确。...首先，用户通过分割一个参考帧来创建层级变形模板木偶；然后训练一个两阶神经网络：第一阶段学习如何扭曲木偶模板来重新设计角色外观，从而将变形木偶与输入序列中的每一帧进行匹配；第二阶段改进变形木偶的渲染结果，...（输入图像中前三个角色由 Zuzana Studena 绘制，第四个角色由 Adobe Character Animator 绘制。） ? 表 1：目标图像和生成图像之间的平均 L2 距离。
原始的生成对抗网络采用了 散度来衡量生成样本和真实样本在空间概率分布之间的距离，可以简单证明当样本数愈来愈多时，最小化 之间的距离本质上就近似的等于极大似然估计，过程如下所示： 3.3 非饱和博弈...相关学者摒弃了这种设计，采用了非饱和博弈的思想，重新设计了生成对抗网络的目标函数，如下公式（7）避免了在训练初期梯度消失的问题，使得生成器获取的梯度值不会过于偏小，但却带来了模式崩溃的问题，理论上主要是由于生成器在两阶段中获取到的梯度信息不相同...目前的研究也指出生成对抗网络中判别器的能力如果强于特定的生成器（可能并非全部），那么从理论上就可以认为GAN是能够学习到具有多项式样本复杂度的数据分布距离，如Wasserstein距离分布和常见的 距离等...生成对抗网络虽可以通过对抗练习来避免该计算，但在序列数据生成领域中由于离散数据不具有可导性，以及在序列的生成过程中，判别器很难对生成的不完整的序列判断真假，导致生成的效果不好。...最后，我们展望生成对抗网络未来的研究挑战如GAN模型存在模式崩溃、小样本训练、轻量化模型、多学科交叉、隐私安全保护、数据生成、文本风格迁移和评定距离指标等方面探究了生成对抗网络的未来研究方向和挑战。
，介于局域网和广域网之间，通常是在一个城市内的网络连接（距离为10KM左右） WAN（Wide Area Network） 分布距离远，它通过各种类型的串行连接以便在更大的地理区域内实现接入 常见网络拓扑结构...网络协议是为了使网络中的不同设备能进行数据通信而预先制定的一套通信双方相互了解和共同遵守的格式和约定。 网络协议是一系列规则和约定的规范性描述，定义了网络设备之间如何进行信息交换。...物理层功能 物理层主要是：规定介质类型、接口类型、信令类型 ；规范在终端系统之间激活、维护和关闭物理链路的电气、机械、流程和功能等方面的要求；规范电平、数据速率、最大传输距离和物理接头等特征； 同步串口可作为...网络层处于传输层和数据链路层之间，他它负责向传输层提供服务，同时负责将网络地址翻译成对应的物理地址。...将数据段从一台主机发往另一台主机。在传送过程中通过计算校验和以及通过流控制的方式保证数据的正确性，流控制可以避免缓冲区溢出。 部分传输层协议保证数据传送正确性。
；在图像问答任务中，需要基于给定的文本问题查找图像中包含相应答案的内容，同时查找的视觉内容反过来也需要检索相似文本预料作为预测答案。...一对一匹配方法通常是分别提取图像和文本的全局特征表示，然后利用结构化或者典型相关分析的目标函数将它们的特征投影到一个共同空间，使得相似的成对图像文本在空间中的距离接近，即相似性高。...作者在实验中比较了不同的连接方式，比如线形结构，树形结构和全连接结构，发现在情景识别任务中全连接结构的效果最好。最后，文中还展示网络所学习到的对于不同动作的特有的连接结构。...为了将视频中的事件解码为描述该事件的语句，这篇文章提出了一种双层LSTM方法，来学习如何表达视频帧序列。...2）从数据语义的角度来进行不同模态数据的匹配，在此基础上，通过加入三元组的限制条件，来提高匹配精度。遵循的原则为：在最小化同一语义数据在不同模态之间距离的同时，最大化不同模态不同语义数据之间的距离。
另一方面，该方法对动作细节的保真度也存在一定问题。本质上来说，该方法基于逐帧处理的算法框架，没有考虑相邻动作帧之间在时间和空间上的连续性，导致其输出的动画存在明显的抖动。...此外，作者还从真实数据中训练了一个对关键参考 marker 的质量进行评估的深度人工神经网络，利用该网络挑选raw markers中参考marker可靠性高的帧做刚体对齐，有效避免了算法精度过渡依赖少量参考...为了处理离群marker，网易互娱 AI Lab 首先提取序列中每一帧所有marker之间的距离矩阵（如上图），该矩阵记录了所有marker两两之间的欧式距离，然后选择距离矩阵最接近所有帧的距离矩阵平均值的那一帧作为序列的参考帧...之后，将每一帧与参考帧的距离矩阵进行对比，所有导致该帧的距离矩阵与参考帧的距离矩阵存在30厘米以上差异的marker点都被标记为离群marker点。...以交叉熵损失函数进行训练后，该网络可以预测每一帧 raw markers 中每个参考 marker 的可靠度评分，如果某一帧的所有参考 marker 的评分都大于0.8，则认为该帧是可靠的。
这是 Databricks（Spark 的商业化公司）和 Uber Engineering（Uber 技术部门）之间的交叉博客(cross blog post)。...LSH的总体思路是使用一系列函数（称为 LSH 族）将数据点哈希到桶(buckets)中，使距离较近的数据点位于同一个桶中的概率较高，而距离很远的数据点在不同的桶里。...在Spark 2.1中，有两个LSH估计器： 基于欧几里德距离的BucketedRandomProjectionLSH 基于Jaccard距离的MinHashLSH 我们需要对词数的实特征向量进行处理，...准备特征向量 MinHash用于快速估计两个数据集的相似度，是一种非常常见的LSH技术。在Spark中实现的MinHashLSH，我们将每个数据集表示为一个二进制稀疏向量。...这两个更新的实现将能对两个数据点之间的汉明距离(Hamming distance)进行位采样，并提供机器学习任务中常用的余弦距离随机投影符号。
这是 Databricks（Spark 的商业化公司）和 Uber Engineering（Uber 技术部门）之间的交叉博客(cross blog post)。...LSH的总体思路是使用一系列函数（称为 LSH 族）将数据点哈希到桶(buckets)中，使距离较近的数据点位于同一个桶中的概率较高，而距离很远的数据点更可能位于不同的桶中。...在Spark 2.1中，有两个LSH估计器： 基于欧几里德距离的BucketedRandomProjectionLSH 基于Jaccard距离的MinHashLSH 我们需要对词数的实特征向量进行处理，...准备特征向量 MinHash用于快速估计两个数据集的相似度，是一种非常常见的LSH技术。在Spark中实现的MinHashLSH，我们将每个数据集表示为一个二进制稀疏向量。...这两个更新的实现将能对两个数据点之间的汉明距离(Hamming distance)进行位采样，并提供机器学习任务中常用的余弦距离随机投影符号。
发送时延：是主机或路由器发送数据帧所需要的时间。公式为：数据帧长度（bit）/ 发送速率（bit/s） 传播时延：是电磁波在信道中传播一定的距离需要花费的时间。...如：RIP、OSPF 外部网关协议：用于在 AS 与 AS 之间建立动态路由的协议，如：BGP-4 距离： 从一个路由器到直接连接的网络的距离定义为 1 从一个路由器到非直接连接的网络的距离定义为所经过的路由器数加...（慢开始与拥塞避免，门限 ssthresh，重传计时器超时与三个重复 ACK）***： 慢开始：每经过一个 RTT，cwnd 翻倍 拥塞避免：每经过一个 RTT，cwnd 加一 慢开始门限 ssthresh...CSMA/CA 带有冲突避免的载波监听多路访问技术 是一种数据传输时避免各站点之间数据传输冲突的算法，其特点是发送包的同时不能检测到信道上有无冲突，只能尽量避免 LiFi 可见光通讯 LiFi，点一盏...机顶盒连接在同轴电缆和用户的电视机之间，使模拟电视机能够接受数字电视信号。还需要增加一个为 HFC 网使用的调制解调器，它又称为电缆调制解调器。不需要成对使用，而只需安装在用户端。
视频场景图生成（VidSGG）旨在识别视觉场景中的对象并推断它们之间的视觉关系。 该任务不仅需要全面了解分散在整个场景中的每个对象，还需要深入研究它们在时序上的运动和交互。...图3：学习空间（a）和时间（b）知识表示的过程 知识嵌入注意力层 空间知识通常包含有关实体之间的位置、距离和关系的信息。另一方面，时间知识涉及动作之间的顺序、持续时间和间隔。...它将不同帧中相同主客体对的空间和时间嵌入关系表示作为输入。 具体来说，研究人员将同一对象对的这些表示连接起来以生成上下文表示。...然后，为了在不同帧中找到相同的主客体对，采用预测的对象标签和IoU（即并集交集）来匹配帧中检测到的相同主客体对。 最后，考虑到帧中的关系在不同批次中有不同的表示，选择滑动窗口中最早出现的表示。...其中，为确保对比的公平，图像场景图生成方法通过对每一帧图像进行识别，从而达到对所给定视频生成对应场景图的目标。
Spark使用弹性分布式数据集(RDD)，这些数据集可以存储在易失性内存中或HDFS之类的持久性存储系统中。RDD不会变化，分布在Spark集群的所有节点上，它们经转换化可以创建其他RDD。...Spark Redis连接件 为了展示给Spark带来的好处，Redis团队决定在几种不同的场景下执行时间片(范围)查询，以此横向比较Spark中的时间序列分析。...这几种场景包括：Spark在堆内内存中存储所有数据，Spark使用Tachyon作为堆外缓存，Spark使用HDFS，以及结合使用Spark和Redis。...与Spark数据帧和数据源API整合起来，以便自动将Spark SQL查询转换成对Redis中的数据来说最高效的那种检索机制。...简单地说，这意味着用户不必担心Spark和Redis之间的操作一致性，可以继续使用Spark SQL来分析，同时大大提升了查询性能。
在本研究中，我们提出了一种简单而高效的视频编码器，它由一个对每帧的空间信息进行编码的2D网络和一个对时间交互进行建模的Transformer编码器组成。然后使用逐帧特征进行表征学习。...在他们的实现中，除正面参照样本外的所有实例都被判定为负样本。与图像数据不同的是，视频提供了更丰富的实例（每一帧都被视为一个实例），相邻帧具有很高的语义相似性。直接将这些帧视为负样本可能会损害学习过程。...在自监督学习中，数据增强对于避免平凡解至关重要。以前针对图像数据的方法只需要空间增强，与此不同，我们引入了一系列时空数据增强，以进一步增加视频的多样性。...我们首先计算时间戳距离的先验高斯分布。然后计算该帧的嵌入与V2中所有视频帧的嵌入之间的嵌入相似性分布，最后将嵌入空间中两个分布的KL散度最小化。...考虑到两个视频序列V1和V2对应的嵌入向量Z1和Z2中每个潜在嵌入，在时间上相邻的帧比相距更远的帧相关性更高，我们假设每个视频帧的潜在嵌入和另一个视频序列的潜在向量之间的嵌入相似性遵循时间戳距离的先验高斯分布
使用场景距离 每一列表示每一帧数据每一个类别的数量。...图4不同数据集类别之间的比较 2).Semantic3D: Semantic3D在训练集中包含15个场景。每一帧都是使用地面激光扫描仪从固定位置测量的单个帧。...动态对象的数目是描述动态场景的复杂度的索引，在图5中通过计算每帧实例数目来分析该索引。可以发现SemanticKITTI具有良好的车辆分布多样性，例如，每帧平均车辆实例分布在0到33之间。...为了避免PointNet++中多尺度邻域之间的造成覆盖，A-CNN引入了可应用于有序约束K近邻的环形卷积，这同样有助于获得更好的三维形状的几何表示。...在图的构造中，每个顶点代表一个点的信息，并且在每个顶点与其最邻近之间添加12条边。标准图卷积忽略了同一个对象点之间的结构关系。GAC动态地将注意权重分配给不同的相邻点以克服这一限制。
物理介质：网线、光纤、网卡接口 ---- 568B：橙白、橙、绿白、蓝、蓝白、绿、棕白、棕 一般网线中，只有1236传输数据 ---- 交叉线：连接同类型设备 直通线：连接不同类型的设备 现在主流都是568B...-568B ---- 自动翻转： 打破交叉线，直通线 连接设备类型的限制 现在的网络设备，包括网卡都支持 ---- POE 使用网线中的 4578线，为设备进行供电，比如AP，网络摄像头 免去这种网络设备需要连接电源的烦恼...，需要经过拨号、振铃、接通，才能进行讲话 过程： A、我要跟你建个连接 B、好的，我知道了，我也要跟你建个连接 A、我知道你收到了我的连接请求，我也收到了你的连接请求 滑动窗口：主要为了避免一次性发送的数据过多...，导致对方缓存溢出 滑动窗口是动态协商，也就是说，在建立连接的时候，就会进行协商 同时，在缓冲区发生变化的时候，也会进行协商 ---- TCP四次挥手：主要为了避免当一方断开连接，而另一方不知道的情况下...RARP是封装以太网帧中，DHCP中报文封装在UDP协议中，但大体上的过程差不多
交换机常用功能 学习：以太网交换机了解每一端口相连设备的MAC地址，并将地址同相应的端口映射起来存放在交换机缓存中的MAC地址表中。...转发/过滤：当一个数据帧的目的地址在MAC地址表中有映射时，它被转发到连接目的节点的端口而不是所有端口（如该数据帧为广播/组播帧则转发至所有端口）。...交换机除了能够连接同种类型的网络之外，还可以在不同类型的网络（如以太网和快速以太网）之间起到互连作用。...交换机方式 交换机通过以下三种方式进行交换： 1) 直通式： 直通方式的以太网交换机可以理解为在各端口间是纵横交叉的线路矩阵电话交换机。...它在输入端口检测到一个数据包时，检查该包的包头，获取包的目的地址，启动内部的动态查找表转换成相应的输出端口，在输入与输出交叉处接通，把数据包直通到相应的端口，实现交换功能。
这意味着第i个特征向量是所有特征图第i列的连接。在我们的设置中每列的宽度固定为单个像素。由于卷积层，最大池化层和元素激活函数在局部区域上执行，因此它们是平移不变的。...传统的RNN单元在其输入和输出层之间具有自连接的隐藏层。...深层结构允许比浅层抽象更高层次的抽象，并且在语音识别任务中取得了显著的性能改进。 5）转录 转录是将RNN所做的每帧预测转换成标签序列的过程。数学上，转录是根据每帧预测找到具有最高概率的标签序列。...然后，我们使用树执行快速在线搜索，通过查找具有小于或等于δ\deltaδ编辑距离来查询序列。...目标函数直接从图像和它的真实标签序列计算代价值。因此，网络可以在成对的图像和序列上进行端对端训练，去除了在训练图像中手动标记所有单独组件的过程。 网络使用随机梯度下降（SGD）进行训练。
我们在Apache Spark 1.3版本中引入了DataFrame功能, 使得Apache Spark更容易用....受到R语言和Python中数据框架的启发, Spark中的DataFrames公开了一个类似当前数据科学家已经熟悉的单节点数据工具的API. 我们知道, 统计是日常数据科学的重要组成部分....列联表是统计学中的一个强大的工具, 用于观察变量的统计显着性(或独立性). 在Spark 1.4中, 用户将能够将DataFrame的两列进行交叉以获得在这些列中观察到的不同对的计数....下面是一个如何使用交叉表来获取列联表的例子....5.出现次数多的项目 找出每列中哪些项目频繁出现, 这对理解数据集非常有用. 在Spark 1.4中, 用户将能够使用DataFrame找到一组列的频繁项目.
2.找出连续时间 在交叉联结的结果中，下图红色框中的每一行数据，左边是“当前时间”数据，右边是“连续时间”的数据。...表B中的“否破产值“=1 先来看第一个条件如何实现？...=-1 在交叉联结的查询结果中加上where条件来筛选出符合条件1的数据 当我们要对连接结果进行筛选时，使用on语句。...可以使用逻辑树分析方法将复杂问题拆解成一个个可以解决的子问题。 2.考查多表联结以及交叉联结：当我们需要两个表中任意两行数据结合时，需要用交叉连接方式。...【举一反三】 编写一个 SQL 查询，查找所有连续出现两次的数字。
（2）首先生成ICMLM att + fc，说明和图像之间的相似度，接着经过一个成对注意力模块来整合图像与文字说明之间的信息。得到的特征会经过池化后再过一个全连接层来预测被掩码的字符。...这可以通过以下方法完成：在每个基类的中心与新类比之间的距离减小的质心对齐方式，也可以使用对抗性对齐，其中鉴别器迫使特征提取器在嵌入空间中对齐基础图像和新样本。...该损失在优化时采用对比损失，即拉近两个对应图像块的嵌入向量的距离，同时拉远给定图像块和随机抽样图像块嵌入之间的距离（只使用同一输入图像的内部区块，其他图像的区块会降低性能）。...，这些规则是如何在网络中编码的，或者一个规则是如何被改变的我们还不是十分清楚。...本文旨在可视化和理解哪些工件在模型之间是共享的，并且容易在不同的场景中检测和转移。 由于全局面部结构在不同的生成器和数据集之间可能有所不同，因此生成的图像的局部面片更加确定，并且可能产生冗余的伪影。
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