虽然在实际生产中只要调用各种成熟的算法库即可解决机器学习问题，但我们也需要对这些算法有概念上的了解。小编在这里就逐渐为大家带来各种经典算法的快速入门，希望大家有所收获。...神经网络不断地从「看好」到「被打击，到「被冷落」，再到「被看好」中循环。 以下列举了一些主要的神经网络发展的里程碑： 1957年，Rosenblatt 第一次建立神经网络感知模型。...1969年，M.Minsky 证明单层，甚至多层的神经网络感知能力有限，单层网络甚至不能解决抑或问题。 1982年，J.J.Hopfield 提出 hopfield 网络模型，首次引入网络能量。...首先，不像 SVM 等经典算法，其本源上并没有一个清晰的数学模型；其次自从 1969 年 M.Minsky 提出单层甚至多层神经网络的感知能力有限后，人们对其有效性产生了很大的怀疑；再者，虽然神经网络模型比较容易理解...对于经典的基于「图灵机」的算法而言，在如此庞大的问题空间中搜索，需要耗费的时间难以想象；而大脑这个大自然创造的「超大规模并行」神经网络，却往往可以在瞬间得到答案。
经典排序算法 重温排序算法，动画详见：Magicsort 插入排序 插入排序是一种简单的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。...经典插入算法 经典插入算法：将数列分为有序区和无序区两部分，在每轮循环中从无序区选择一个最小值并入有序区，新增一位有序区同时减少一位无序区，n – 1 轮排序后全部变为有序区，从而完成排序。
## 概念 Hypertext Transfer Protocol, 超文本传输(转移)协议，是客户端和服务端传输文本制定的协议。...IP “` 应用层(http/https/websocket/ftp…) => 定义：文本传输协议 | 传输层(tcp/udp) => 定义：端口 | 网络层...> 定义：数据包，MAC地址 | 实体层(光缆/电缆/交换机/路由/终端…) => 定义：物理 “` TCP/IP: – 解释一：分别代表tcp协议和ip协议 – 解释二：如果按照网络五层架构...## HTTPs 概念:在http协议上增加了ssl(secure socket layer)层。...“` SSL层 | 应用层 | 传输层 | 网络层 | 链路层 | 实体层 “` HTTPS
本文目标： ①了解网络发展背景, 对局域网/广域网的概念有基本认识; ②了解网络协议的意义, 重点理解TCP/IP五层结构模型; ③学习网络传输的基本流程, 理解封装和分用; 1.计算机网络背景...所谓 "局域网" 和 "广域网" 只是一个相对的概念. 比如, 我们有 "天朝特色" 的广域网, 也可以看做一个比较大的局域网。 那么网络是在哪里的呢？ 首先，我们需要知道一个概念：软件是可以分层的！...OSI七层模型 一些概念 ①OSI（Open System Interconnection，开放系统互连）七层网络模型称为开放式系统互联参考模型，是一个逻辑上的定义和规范;所谓逻辑上，就是在硬件上不实现...，概念清楚，理论也比较完整....简单介绍它们的主要功能： 我们先来说一个小例子，然后通过例子映射相关概念。 住在广东的二肥想要买一些猫条，于是在网上订购后，位于山东的商家给二肥发货了。
image.png 2.1 网络结构 AlexNet 包含 8 层变换，其中有 5 层卷积和 2 层全连接隐藏层，以及 1 个全连接输出层。...3.2 PyTorch 实现 以下实现了一个简单的 VGG-11 网络。...NiN 4.1 网络结构 NiN 使⽤ 的卷积层来替代全连接层。 NiN 块是 NiN 中的基础块。它由⼀个卷积层加两个充当全连接层的 卷积层串联⽽成。...GoogLeNet 5.1 网络结构 GoogLeNet 引入了并行连结的网络结构，其基础卷积块称为 Inception 块，其结构如下： image.png Inception 块⾥有 4 条并⾏的线路...DenseNet 7.1 网络结构 DenseNet 的主要局部结构如下： image.png DenseNet 网络结构如下： image.png DenseNet 的基础块称为稠密块（DenseBlock
经典卷积网络--LeNet 1、LeNet5网络结构搭建 2、LeNet5代码实现(使用CIFAR10数据集) 借鉴点：共享卷积核，减少网络参数。...1、LeNet5网络结构搭建 LeNet 即 LeNet5，由 Yann LeCun 在 1998 年提出，做为最早的卷积神经网络之一，是许多神经网络架构的起点，其网络结构如图所示。
经典卷积网络--InceptionNet 1、InceptionNet网络模型 2、1 * 1的卷积运算是如何降低特征厚度？...完整实现(使用CIFAR10数据集) 借鉴点：一层内使用不同尺寸的卷积核，提升感知力（通过 padding 实现输出特征面积一致）； 使用 1 * 1 卷积核，改变输出特征 channel 数（减少网络参数...1、InceptionNet网络模型 InceptionNet 即 GoogLeNet，诞生于 2015 年，旨在通过增加网络的宽度来提升网络的能力，与 VGGNet 通过卷积层堆叠的方式（纵向）相比...显然，InceptionNet 模型的构建与 VGGNet 及之前的网络会有所区别，不再是简单的纵向堆叠，要理解 InceptionNet 的结构，首先要理解它的基本单元，如图1.1所示。
Computer Science, 2014. 2.2 经典网络 LeNet-5 LeNet 针对的是单通道的灰度图像 原始图像为 的单通道灰度图像 第一层使用的是 个 的卷积核，步长为 1，...各网络层之间存在连接，每个卷积核的信道数和其输入的信道数相同。...讨论 AlexNet 网络比 LeNet-5 网络要大的多，LeNet-5 网络大约有 6 万个参数，AlexNet 网络包含约 6000 万个参数。这使得其能识别更多的特征。...AlexNet 网络比 LeNet-5 网络表现更为出色的另一个原因是因为它使用了 ReLU 激活函数 对于 AlexNet，其使用了 LRN 的结构(局部响应归一化)，简单而言是在中间特征图中每一个点上所有信道的值进行归一化操作...具体网络结构如下图所示: ? 讨论 VGG-16 指的是这个网络包含 16 个卷积层和全连接层，总共包含 1.38 亿个参数。虽然网络较大，参数量多，但是结构并不复杂。网络结构十分规整。
经典卷积网络--ResNet残差网络 1、ResNet残差网络 2、tf.keras实现残差结构 3、tensorflow2.0实现ResNet18(使用CIFAR10数据集) 借鉴点：层间残差跳连，...引入前方信息，减少梯度消失，使神经网络层数变身成为可能。...1、ResNet残差网络 ResNet 即深度残差网络，由何恺明及其团队提出，是深度学习领域又一具有开创性的工作，通过对残差结构的运用，ResNet 使得训练数百层的网络成为了可能，从而具有非常强大的表征能力...，其网络结构如图所示。
报文段作用 : TCP/IP 协议 , 信息在网络传输过程中 , 使用报文段作为导航 ; 其可以查询各个路由网段 , IP 地址 , 交换协议等 IP 数据包 ; 报文段负责 TCP/IP 协议的数据包的路由导航功能...约定 : 传输协议是一种约定 , 网络传输的健壮性 , 稳定性 , 主要是靠协议的约定实现的 ; 2....MAC 简介 : MAC 是 Media Access Control 的缩写 , 媒体控制访问 , 又叫物理地址 ; 所有的网络设备都有 MAC 地址 , 其作用是在网络上标识设备物理地址 , 相当于设备的身份信息...IP 地址与 MAC 地址 : 有 IP 地址的前提是有 MAC 地址 , 网络中为物理设备分配一个临时的 IP 地址 , IP 地址可以改变 , MAC 地址无法修改 ; IV IP 地址 ----...直接广播地址 : 1.1.1.1 , 如果想改地址发送 UDP 数据包 , 在理论上会向整个网络所有设备发送 UDP 数据 ; 实际上会被局域网防火墙拦截 ; 4.
单工 如果在通信过程的任意时刻，信息只能由一方A传到另一方B，则称为单工。 例如： 无线广播，数据只能从发送到传输到接收端。 半双工 如果在任意时刻，信...
3、局域网通信 四、网络中的地址管理 1、认识IP地址 2、认识MAC地址 零、前言 本章将开始对Linux网络编程进行系统的学习，而这篇主要学习网络的基本知识 一、计算机网络背景 概念： 网络本质是一个层状结构...局域网LAN: 计算机数量更多了, 通过交换机和路由器连接在一起 示图： 广域网WAN 将远隔千里的计算机都连在一起 示图： 注：所谓 “局域网” 和 “广域网” 只是一个相对的概念...示例：打电话 注：实际的网络通信会更加复杂, 需要分更多的层次，而分层最大的好处在于 “封装”，每层之间进行解耦，也就是可以很方便的进行替换任何一层协议，提高可维护性 2、OSI七层模型 概念：...，比如路由器，交换机 OSI 七层模型是一种框架性的设计方法，其最主要的功能使就是帮助不同类型的主机实现数据传输 它的最大优点是将服务、接口和协议这三个概念明确地区分开来，概念清楚，理论也比较完整...；通过七个层次化的结构模型使不同的系统不同的网络之间实现可靠的通讯，但是它既复杂又不实用，实际中应用的是TCP/IP四层模型 示图： 3、TCP/IP五层(或四层)模型 概念： TCP/IP
学习目标 目标 知道LeNet-5网络结构 了解经典的分类网络结构 知道一些常见的卷机网络结构的优化 知道NIN中1x1卷积原理以及作用 知道Inception的作用 了解卷积神经网络学习过程内容...应用 无 下面我们主要以一些常见的网络结构去解析，并介绍大部分的网络的特点。...3.3.1.1 网络结构 激活层默认不画网络图当中，这个网络结构当时使用的是sigmoid和Tanh函数，还没有出现Relu函数 将卷积、激活、池化视作一层，即使池化没有参数 3.3.1.2 参数形状总结...，其实去了解设计网络最好的办法就是去研究现有的网络结构或者论文。...，称为“网络中的网络”（NIN），增强接受域内局部贴片的模型判别能力。
虽然最近也在看设计模式，但是总看设计模式也容易烦，所以就并行学习，看看设计模式，然后再看看这网络编程。 网络 首先熟悉一下， 什么是网络，网络是几乎可以实时相互发送和接收数据的计算机和其他设备的集合。...每个网络节点都有地址 (address)，这是用于唯一标识节点的一个字节序列。每个地址中的字节越多，可用的地址就越多，就可以有更多的设备同时连入网络。 不同的网络会以不同的方式分配地址。...所有现代计算机网络都是包交换（分组交换）网络：流经网络的数据分割成小块，称为包（packet,也称分组），每个包都单独加以处理。每个包都包含了由谁发送和将发往何处的信息。...网络分层 通过网络发送数据是一项复杂的操作，必须仔细地协调网络的物理特性以及所发送数据的路基特征。为了对应用程序开发人员和最终用户隐藏这种复杂性，网络通信的不同方面被分解为多个层。...主机网络层 主机网络层定义了一个特定的网络接口（如以太网或WiFi天线）如何通过物理连接向本地网络或世界其他地方发送IP数据报。
典型的网络是由节点与连接两节点的边组成，现实生活存在大量复杂系统可通过网络加以描述，比如社交网络、电力网络、交通网络等。...基本概念 【距离】网络两点间距离(Distance)定义为连接两点的最短路包含的边的数目 【直径】网络的直径(Diameter)定义为网络中所有节点对的距离的最大值 【平均路径长度】把所有节点对的距离求平均就是平均距离...网络的簇系数C是所有节点簇系数的平均值，显然C<=1，C=1当且仅当网络为完全连接的规则网络（任一节点都连接到其他全部节点）。在随机网络中C～1/N，比真实网络的簇系数小很多。...网络类型 【规则网络Regular Coupled Networks】规则网络有大的簇系数和平均距离。完全连接网络、邻接网络、星型互连网络都是规则网络。...幂函数有标度不变性，因为节点服从幂律分布的网络叫无标度网路(BA模型)。 -【WS模型】一种小世界网络模型，调整参数从规则网络向随机网络过渡。
在学习Java网络编程之前，先来了解一下涉及到的基础概念。...---- 转载请注明出处——胡玉洋 《Java网络编程——基础概念》
性能对比 年份表 网络 提出的年份 意义 LeNet 1998 鼻祖 AlexNet 2012 兴盛 ZF-net 2013 GoogleNet 2014 VGG 2014 ResNet 2015
1.最基本，最常用的，测试物理网络的 ping 192.168.0.8 －t ，参数－t是等待用户去中断测试 2.查看DNS、IP、Mac等 A.Win98：winipcfg ...202.99.160.68 Non-authoritative answer: Name: pop.pcpop.com Address: 202.99.160.212 3.网络信使...： ARP －s 192.168.10.59 00 －50－ff－6c－08－75 解除网卡的IP与MAC地址的绑定： arp -d 网卡IP 8.在网络邻居上隐藏你的计算机...计算机上安装的每一个以太网或令牌环网络适配器都有自己单独的表。如果在没有参数的情况下使用，则 arp 命令将显示帮助信息。 ...只有当网际协议 (TCP/IP) 协议在 网络连接中安装为网络适配器属性的组件时，该命令才可用。
一 神经网络的相关概念 1.1 感知机 感知机是由科学家Frank Rosenblatt发明于1950至1960年代，它受到了Warren McCulloch 和Walter Pitts的更早工作的启发...当然一个感知机也可以通过构复杂的网络构成更精细的决策方式。...，并且可能以某种非常复杂的方式彻底改变网络中其余部分的现象出现。...在前面的网络层，它回答关于输入图像非常简单明确的问题，在后面的网络层，它建立了一个更加复杂和抽象的层级结构。...包含这种多层结构（两层或更多隐含层）的网络叫做深度神经网络（deep neural network）。
，输入数据在卷积神经网络中经过前向传播会得到一个期望输出，如果这个期望输出与数据的实际类别标签不相同，则将误差逐层反向传播至输入层，每层的神经元会根据该误差对网络结构中的参数进行更新 关键概念解释： 1...你可以选择你用来训练网络的周期数量，更多的周期将显示出更高的网络准确性， 然而，网络融合也需要更长的时间。 另外，你必须注意，如果周期数太高，网络可能会过度拟合。...16）批量归一化（Batch Normalization） ——作为一个概念，也这样翻译：分批标准化 (Batch Normalization) 批量归一化可以被认为是我们在河流中设定为特定检查点的水坝...通过对图片进行卷积，可以减少变量的数目（已在过滤器的概念中提及）。...在权重乘以这些低梯度时的反向传播过程中，它们往往变得非常小，并且随着网络进一步深入而“消失”。这使得神经网络忘记了长距离依赖。这对循环神经网络来说是一个问题，长期依赖对于网络来说是非常重要的。
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