从某种层面上讲，网络时钟的稳定性和可靠性对整个系统安全稳定运行、精准维护及数据分析起着决定性作用。本文以常用的一款NTP网络时钟为例重点介绍其功能特点。...ntp网络时钟是利用天线接收卫星传来的信号，然后经处理单元处理转换成标准的ntp输出。 网络时钟的时间标准源一般采用gps北斗卫星信号作为时钟源，也可以输入外参考B码或NTP。...功能特点如下： 1、授时精度：0.5～10ms，典值为1ms，可出具国家一级计量单位的检测证书； 2、时间源双机热备份，标准温补晶振守时，可选铷钟和恒温晶振； 3、支持冗余双电源工作备份； 4、1-4个独立以太网口速率...ntp网络时钟之所以广泛应用于局域网、广域网中网络设备的对时，除了精度高，操作简单等特点外，应用中网络时钟可采用层次式网络结构也是一大特点。...网络结构的顶层为一级服务器，直接与高精度的时钟源GPS卫星、BD卫星、原子钟同步。
a)链表的存储在内存中可以是非连续性的，因为链表结构可以通过自身节点中的数据域指针域来找到下一个节点。...一般而言进行删除修改等操作的时候使用的是链表结构，而查询的时候则使用数组结构,Java中由于linked的内部实现是采用链表结构。...2、散列表（Hashtable，也叫哈希表），是根据关键码值（Key Value）而直接进行访问的数据结构 a)哈希表最大的优势，就是把数据的存储和查询消耗的时间大大降低，几乎可以看成是常数时间。...损失的代价仅仅是消耗比较多的内存，然而在当前可利用内存越来越多的情况下，用空间换时间的做法是相当值得的。而且编码也比较容易。...b)散列表查询速度快的原因： i.将键值保存在某处，以便于能很快找到（数组中，这里保存的不是键本身而是键的信息，数组的下标就是这个对象的hashCode） ii.查询的过程就变成了，首先生产该对象的HashCode
图片Docker的网络基础Docker的网络基础分为两个主要方面：网络驱动和网络模式。网络驱动Docker的网络驱动是指在Docker引擎中实现容器网络通信的技术。...Kubernetes的网络模型的特点Kubernetes的网络模型是基于容器网络的。每个Kubernetes节点上的Pod（容器组）都有一个唯一的IP地址，并且Pod之间可以通过这些IP地址进行通信。...与传统网络模型不同，Kubernetes的网络模型具有以下特点：IP可移植性：Kubernetes的网络模型允许在不同的集群中移动Pod，而不需要更改其IP地址。...这是因为每个集群的节点都使用Overlay网络，可以将Pod的IP地址映射到物理网络上。...Kubernetes的网络模型提供了更高效、灵活和可扩展的容器网络解决方案，与传统网络模型相比具有更多的优势和功能。
概念 英文名：convolutional neural network 是一种前馈神经网络，即表明没有环路，普通神经网络的 BP 算法只是用于方便计算梯度，也是前馈神经网络。...是深度学习结构的一种，是一种深度、前馈神经网络。...that the inputs are images, which allows us to encode certain properties into the architecture 卷积神经网络的前提...表达的是对图片要素的关注点不同，比如说如果某个滤波器对红色敏感，即对于红色的像素点会有正向输出，那么扫描一张大部分是红色的图片的时候，该滤波器得到的 activation map 会有大面积的正向输出。...，用于建立和训练神经网络 Theano – CPU/GPU symbolic expression compiler in python (from MILA lab at University of
UDP特点： 面向无连接，把数据打包发过去，收不收得到我不管 数据大小有限制，一次不能超过64k，可以分成多个包 这是个不可靠的协议 速度很快 视频直播，凌波客户端，feiQ都是UDP协议 TCP特点：...面向连接，对方必须在 三次握手完成连接，我：在吗；你：我在；我：我知道了 大数据量传输 速度稍慢 Socket： Socket就是网络服务提供的一种机制 通信两段都要Socket 网络通信其实就是Socket...间的通信 数据在两个Socket间通过IO传输
VGG image.png 3.1 网络结构 VGG 块的组成规律是：连续使⽤数个相同的填充为 1、窗⼝形状为 的卷积层后接上⼀个步幅为 2、窗⼝形状为 的最⼤池化层。...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--InceptionNet 1、InceptionNet网络模型 2、1 * 1的卷积运算是如何降低特征厚度？...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...，是一个不同的方向（横向）。 ...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。
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。 ...根据以上信息，就可以根据我前面文章所总结出来的方法，在 Tensorflow 框架下利用 tf.Keras 来构建 LeNet5 模型，如图所示。 ...图中紫色部分为卷积层，红色部分为全连接层，模型图与代码一一对应，模型搭建具体 流程如下（各步骤的实现函数这里不做赘述了，请查看我前面的文章）： 输入图像大小为 32 * 32 * 3&#
通常情况下，这些系统建立在可生成的对抗网络(GANs)的基础上，GANs是由两部分组成的人工智能模型，包括一个创建样本的生成器和一个试图区分生成样本和真实样本的鉴别器。...这种独特的安排使GANs能够实现令人印象深刻的媒体合成壮举，从创作旋律、用羊换长颈鹿，到让人产生幻觉的滑冰运动员和足球运动员的镜头。...Facebook人工智能研究主管Yann LeCun将GANs的进化称为本世纪最有趣的想法，尽管有些漫长和曲折，且有些不足之处，但是GANs仍然是当今使用的最通用的神经网络架构之一。 ?...后来，谷歌大脑研究科学家、苹果特别项目组机器学习主任伊恩•古德费洛和同事在2014年，发表了一篇开创性的研究论文，题为《生成式对抗网络》，这标志着生成性网络的正式诞生。...生成器和鉴别器模型的同时训练在本质上是不稳定的。有时参数会振荡或不稳定，这并不奇怪，因为每次更新参数之后，所解决的优化问题的性质都会发生变化。
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，...讨论 其对现在的启发是：随着网络层数的递增，使用的卷积核的个数增加，特征图的高度和宽度逐渐减小，而深度逐渐增加。 过去人们使用 Sigmoid 函数和 Tanh 函数，现在主要使用 ReLU 函数。...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
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。...若期望得到的底层映射为 H(x)，我们令堆叠的非线性层拟合另一个映射 F(x) := H(x) – x，则原有映射变为 F(x) + x。 对这种新的残差映射进行优化时ÿ
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。...3.3.3.1 常见结构特点 整个过程：AlexNet—NIN—(VGG—GoogLeNet)—ResNet NIN:引入1 * 1卷积 VGG，斩获2014年分类第二（第一是GoogLeNet），定位任务第一...3.3.4.3 通道数变化 那么对于1x1网络对通道数的变化，其实并不是最重要的特点，因为毕竟3 x 3,5 x 5都可以带来通道数的变化， 而1x1卷积的参数并不多，我们拿下面的例子来看。...特点 是每一个卷积/池化最终结果的长、宽大小一致 特殊的池化层，需要增加padding，步长为1来使得输出大小一致，并且选择32的通道数 最终结果28 x 28 x 256 使用更少的参数
Java还提供了丰富的类库、API文档以及第三方开发包，还有大量Java的开源项目。 二.面向对象性： 面向对象性事Java语言的基础。...2.数据分布 ⑴操作分布：即在多个不同的主机上不知相关操作。 ⑵数据分布：将数据分别存放在不同的主机上，这些主机是网络中的不同成员。 四.可移植性： Java程序具有与体系结构无关的特性。...Java的类库也提供了针对不同平台的接口，所有这些类库也可以被移植。...所以未经允许的Java程序不能出现损害系统平台的行为。 Java可以编写出防病毒和防修改系统。 六.健壮性 Java会检查程序在编码和运行时的错误，并消除错误。 七.多线程性。...而且相应的同步机制可以保证不同线程能够正确地共享数据。 八.高性能性 Java编译后的字节码是在解释器中运行的，所以它的速度较多数交互式运用程序提高了很多。
正文部分系《解析卷积神经网络——深度学习实践手册》基础理论篇部分，本次将详细介绍卷积神经网络中经典网络模型案例分析，包括Alex-Net、VGG-Nets、Network-In-Network、残差网络模型...实际上，此后的卷积神经网络大体都是遵循这一网络构建的基本思路。...3 Network-In-Network网络模型 •结构 Network-In-Network (NIN) 是由新加坡国立大学LU实验室提出的异于传统卷积神经网络的一类经典网络模型，它与其他卷积神经网络的最大差异是用多层感知机...4 残差网络模型 •优势 由于残差网络很好的解决了网络深度带来的训练困难，它的网络性能(完成任务的准确度和精度)远超传统网络模型，曾在ILSVRC2015和LOCO 2015竞赛的检测、定位和分割任务中纷纷斩获第一...•深度残差网络 其实，He等人提出的深度残差网络与高速公路网络的出发点极其相似，甚至残差网络可以看作是高速公路网络的一种特殊情况。在高速公路网络中的携带门和变换门都为恒等映射时，公式可表示为: ?
正文部分系《解析卷积神经网络——深度学习实践手册》基础理论篇部分，本次将详细介绍卷积神经网络中经典结构，小结部分将前述的基础理论篇的讲解链接附上，方便大家进行参考。 ?...不过，由于现代卷积神经网络拥有多层甚至超多层卷积操作，随着网络深度的加深，后层神经元在第一层输入层的感受野会随之增大。...也就是说，小卷积核（如3×3）通过多层叠加可取得与大卷积核（如7×7）同等规模的感受野，此外采用小卷积核可带来其余两个优势：第一，因小卷积核需多层叠加，加深了网络深度进而增强了网络容量和复杂度；第二，增强网络容量的同时减少了参数个数...直到第五层，更具有分辨能力的模式被卷积网络所捕获——以上的这些观察就是深度网络中特征的层次性。...另外，得益于卷积网络特征的层次特性使得不同层特征可信息互补，因此对单个网络模型而言“多层特征融合”往往是一种很直接且有效的网络集成技术，对于提高网络精度通常有较好表现。
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
家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。OleDbCommand 的特点在于以下对数据源执行命令的方法： ExecuteReader 执行返回行的命令。...但是，在执行新的命令或先前命令之前，必须关闭 OleDbDataReader。...如果执行 OleDbCommand 的方法 OleDbConnection 生成致命的 OleDbException（例如，SQL Server 严重级别等于或大于 20），连接可能会关闭。...使用“用于 Oracle 的 Microsoft OLE DB 提供程序”(MSDAORA) 和用于 OLE DB 的 .NET 数据提供程序查询 Oracle 数据库时，使用 LIKE 子句查询固定长度的字段中的值不会返回所有预期的匹配项...例如，如果 Oracle 数据库中的表包含定义为 char(3) 的字段名“Field1”，并且您在该表的某一行中输入了值“a”，则下面的代码将无法返回该行。
这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第13天，点击查看活动详情 >> [技术使用点] [一、mixins的特点] 方法和参数在各组件中不共享，虽然组件调用了mixins并将其属性合并到自身组件中来了...，混合对象里的钩子函数在组件里的钩子函数之前调用 [与vuex的区别] vuex：用来做状态管理的，里面定义的变量在每个组件中均可以使用和修改，在任一组件中修改此变量的值之后，其他组件中此变量的值也会随之修改...Mixins：可以定义共用的变量，在每个组件中使用，引入组件中之后，各个变量是相互独立的，值的修改在组件中不会相互影响。...所谓低耦合是指一个完整的系统，模块与模块之间，尽可能的使其独立存在，减少不同功能或模块之间紧密关系。高内聚和低耦合可以保证服务的独立性以及系统的灵活度，而组件化的思想正是该原则的体现。...比如组装电脑，由不同的组件构成，例如显示器，显卡，cpu，风扇，硬盘等，即使其中的某个部件出了问题，也不会影响其他的部件，不仅如此，我们还能快速地确认电脑出现问题的部件，除此之外，我们还可以对电脑的某一部件进行配置升级
不要为失去的东西而忧伤，要对拥有它的时光心存感激~ ---- 各位宝宝，最近好吗？你那里降温了吗？北京已经降温了，各位要穿的厚厚的哦，好好照顾自己。...Node的特点 1.异步I/O 例如读取文件： var fs = require('fs');fs.readFile('/path', function (err, file) { console.log...与其他的web后端语言相比，Node回调函数是一大特色。纵观下来，回调函数也是最好的接受异步调用返回数据的方式。 3.单线程 Node保持了JS在浏览器中单线程的特点。...而且Node中，JS与其余线程是无法共享任何状态的。单线程的最大好处是不用像多线程那样处处在意状态的同步问题，这里没有死锁的村子，也没有线程上下文交换所带来的性能上的开销。...在Node中，长时间的CPU占用也会导致后续的异步I/O发不出调用。已完成的异步I/O的回调函数也会得不到及时执行。
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