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面试题(三)之题目集锦

TCP与UDP的区别与适用场景5. linux常见模型详解(select、poll与epoll)6. epoll_event结构中的epoll_data_t的fd与ptr的使用场景7. Windows常见的模型详解(select、WSAEventSelect、WSAAsyncSelect)8. Windows上的完成端口模型(IOCP)9. 异步的connect函数如何编写10.select函数可以检测异常吗?11. epoll的水平模式和边缘模式12. linux平台的区别)19.socket选项SO_LINGER20.shutdown与优雅关闭21.socket选项SO_KEEPALIVE22.关于错误码EINTR23.如何解决tcp粘包问题24.号 SIGPIPE与EPIPE错误码25.gethostbyname阻塞与错误码获取问题26.心跳包的设计技巧(保活心跳包与业务心跳包)27.断线重连机制如何设计28.如何检测对端已关闭29.如何清除无效的死链

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卷积神2.2

Computer Science, 2014.2.2 LeNet-5LeNet 针对的是单道的灰度图像原始图像为 的单道灰度图像第一层使用的是 个 的卷积核,步长为 1,Padding 为 各层之间存在连接,每个卷积核的道数和其输入的道数相同。AlexNetAlexNet 首先用一张 的图片作为输入,实际上原文使用的图像是 作为输入,但是如果你尝试输入会发现 这个尺寸更好一些。 讨论AlexNet 比 LeNet-5 要大的多,LeNet-5 大约有 6 万个参数,AlexNet 包含约 6000 万个参数。这使得其能识别更多的特征。 AlexNet 比 LeNet-5 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道的值进行归一化操作 具体结构如下图所示:?讨论VGG-16 指的是这个包含 16 个卷积层和全连接层,总共包含 1.38 亿个参数。虽然较大,参数量多,但是结构并不复杂。结构十分规整。

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    的四个层级? 深度理解socket1.他是一个的工具,调用操作系统内核 创建的时候,可以选择tcp讯,“三次握手,四次挥手”,也可以选择udp,一次?

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    分类结构

    学习目标目标 知道LeNet-5结构了解的分类结构知道一些常见的卷机结构的优化 知道NIN中1x1卷积原理以及作用知道Inception的作用了解卷积神学习过程内容应用 无下面我们主要以一些常见的结构去解析 提出MLP卷积取代传统线性卷积核作用或优点: 1、多个1x1的卷积核级联加上配合激活函数,将feature map由多道的线性组合变为非线性组合(息整合),提高特征抽象能力(Multilayer Perceptron ,缩写MLP,就是一个多层神)2、1x1的卷积核操作还可以实现卷积核道数的降维和升维,实现参数的减小化3.3.4.2 1 x 1卷积介绍从图中,看到1 x 1卷积的过程,那么这里先假设只有3个1x1Filter 但是每一个FIlter的三个参数的作用看作是对三个道进行了线性组合。我们甚至可以把这几个FIlter可以看成就是一个简单的神元结构,每个神元参数数量与前面的道数量相等。 完整结构:3.3.5 卷积神学习特征可视化我们肯定会有疑问真个深度的卷积到底在学习什么?可以将学习过程中产生的特征图可视化出来,并且对比原图来看看每一层都干了什么。

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    卷积之GooleInceptionNet

    型模型如下:? Inception model这个模型可以理解为是大模型中的一个小模型,其结构可以反复叠加,允许道之间组合息(1_1卷积,其中1_1卷积的效率是非常高的,参数可以下降很多,而且可以组合道之间的息 Inception V1中指出,这种结构可以有效增加的深度和宽度,提升准确率且不至于过拟合。人的神元的连接是比较稀疏的,所以研究者认为大型神的合理连接方式也应该是稀疏的。 Inception Module中,常1_1卷积的比例(输出道数)最高,而3,5尺寸的卷积核稍低,而在整个中,有多个叠加的Inception Module,我们希望后面的Model可以捕捉到更高阶的抽象特征 ,同时收敛后的分类准确率也可提高,BN层用于神的某层时,会对每一个MINI-batch数据内部进行标准化,使输出规范化到N(0,1)的正太分布,减少了内部神元分布的改变,BN的论文指出,传统的深度神在训练的时候

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    卷积之AlexNet

    原文:《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 我没有读原文,这个已很老的文章了,分类领域应用CNN的文章 AlexNet咋一看像是两个,实际上并不是这样,文章中是用两个GPU来训练的,所以华城这样了,实际上就是一系列卷积池化和全连接层构成的,具体的结构列表:? 其他的就没有什么说的了,比较简单,这个框架基本可以不用修改可以用到一些型的图像分类任务之中,并且可以得到比较好的性能。 print_activations(FC3) return FC3,parameters session 是tensorflow的session,第二个参数是需要评测的运算算子,第三个变量是测试的名称我们过 首先我们先不使用ImageNet来进行训练,只是测试其前馈和反馈的耗时,我们使用tf.randon_normal来随机生成一些图像数据,然后使用前面的inference和FC函数来构建整个AlexNet

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    计算机20问!

    分层结构 计算机体系大致分为三种,OSI七层模型、TCPIP四层模型和五层模型。一般面试的时候考察比较多的是五层模型。 TCPIP五层模型:应用层、传输层、层、数据链路层、物理层。 在互联中的应用层协议很多,如域名系统DNS、HTTP协议、SMTP协议等。 传输层:负责向两台主机进程之间的提供数据传输服务。传输层的协议主要有传输控制协议TCP和用户数据协议UDP。 层:选择合适的路由和交换结点,确保数据及时传送。主要包括IP协议。 数据链路层:在两个相邻节点之间传送数据时,数据链路层将层交下来的 IP 数据报组装成帧,在两个相邻节点间的链路上传送帧。 A在发送完最后一个ACK报文段后,再过2MSL,就可以使这个连接所产生的所有报文段都从中消失,使下一个新的连接中不会出现旧的连接请求报文段。 为什么是四次挥手? 浏览器利用 IP 直接与站主机,三次握手,建立 TCP 连接。浏览器会以一个随机端口向服务端的 web 程序 80 端口发起 TCP 的连接。

    2011

    卷积神结构(二)

    正文部分系《解析卷积神——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模型案例分析,包括Alex-Net、VGG-Nets、Network-In-Network、残差模型 同时,卷积层的道数也是从3—64—128—256—512逐渐增加。 3 Network-In-Network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的一类模型,它与其他卷积神的最大差异是用多层感知机 与高速公路相同的是,过这种近路连接的方式,即使面对特别深层的,也可以过反向传播端到端的学习,使用简单的随机梯度下降的方法就可以训练。 这主要受益于近路连接使梯度息可以在多个神层之间有效传播。

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    卷积神结构(一)

    正文部分系《解析卷积神——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。? 1感受野原指听觉、视觉等神系统中一些神元的特性,即神元只接受其所支配的刺激区域内的号。在视觉神系统中,视觉皮层中神细胞的输出依赖于视膜上的光感受器。 当光感受器受刺激兴奋时,会将神冲动号传导至视觉皮层。不过需指出并不是所有神皮层中的神元都会接受这些号。 也就是说,小卷积核(如3×3)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,加深了深度进而增强了容量和复杂度;第二,增强容量的同时减少了参数个数 另外,得益于卷积特征的层次特性使得不同层特征可息互补,因此对单个模型而言“多层特征融合”往往是一种很直接且有效的集成技术,对于提高精度常有较好表现。

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    3.2-Air302(NB-IOT)--UDP

    提要关于:每一台电脑都有自己的ip地址,每台电脑上的应用程序都有自己的端口,张三的电脑(ip:192.168.1.110)上有一个应用程序A(端口5000),李四的电脑(ip:192.168.1.220 )上有一个应用程序B(端口8000),张三给李四发消息,首先你要知道李四的ip地址,向指定的ip(李四ip:192.168.1.220)发息,息就发到了李四的电脑。 再指定一下发送的端口号(端口8000),息就发到了李四电脑的应用程序B上。 关于局域和广域;只能一个局域范围内的访问就是局域列如:家庭里面一个路由器下设备之间(在一个路由器或者一个交换机下才能用的打印机)列如:一个学校,公司或组织这个区域内进行的方式. 广域:大范围的基本上人人都能访问的.列如:上百度,现在的云服务器,手机使用流量上.无论局域还是广域,要想实现,最实质的也是IP地址和端口号.IP地址确定下来访问的服务器,端口号确定下来服务器上的应用程序说明这节程序连接的服务器是

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    3.3-Air302(NB-IOT)--HTTP

    提要HTTP实际上就是TCP. 然后根据协议返回数据.HTTP服务器常用的是 nginx软件 和 tomcat软件也就是咱们常说的web服务器,咱们浏览器访问就是使用的HTTP.程序-- LuaTools需要PROJECT和VERSION这两个息 local sys = require sys sys.taskInit(function() -- 等待联 while not socket.isReady() do log.info(wait socket

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    阻塞式和非阻塞式区别

    阻塞式package NIOAndBIO; import java.io.IOException;import java.net.InetSocketAddress;import java.nio.ByteBuffer serverSocketChannel.bind(new InetSocketAddress(2020)); 获得选择器 Selector selector = Selector.open(); 将道注册到选择器中 false); socketChannel.register(selector, SelectionKey.OP_READ); } else if (key.isReadable()) { 从选择器中获取

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    四大卷积介绍

    偶然间看到一片好的帖子,观摩之后收益颇多,特转载于此,与大家共同学习 原标题:独家 |《TensorFlow实战》作者黄文坚:四大CNN技术原理主要介绍四种的卷积神,它们分别是: AlexNet 这4个都在各自的年代率先使用了很多先进的卷积神结构,对卷积乃至深度学习有非常大的推动作用,也象征了卷积神在2012—2015这四年间的快速发展。 同时,AlexNet的设计让GPU之间的只在的某些层进行,控制了的性能损耗。 **1´1的卷积是一个非常优秀的结构,它可以跨道组织息,提高的表达能力,同时可以对输出道升维和降维**。 Highway Network主要过gating units学习如何控制中的息流,即学习原始息应保留的比例。

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    Pytorch-卷积介绍(上)

    本节介绍一些的卷积神。在近几年,计算机视觉学习发生了翻天覆地的变化,?y轴是错误率。由图看出在较早期的拘役2⁓4层神结构的shallow错误率高达25.8%和28.2%。 而后在alexnet出现后,一下子将错误率降到了16.4%、而后具有19层结构的VGG和22层的GoogleNet进一步将错误率降到了7.3%和6.7%。 下面我们将依次介绍各个版本的卷积神。首先介绍LeNet-5.? 最开始LeNet-5用于手写数字的识别,由上图的过程可注意到过了卷积层、隔行采样、卷积层、隔行采样、全连接层、全连接层、高斯连接层。 AlexNet共计8层结构,比当时普遍存在的3至4层神结构更深。当时碍于硬件限制,是在2块3GB内存的GTX 580显卡上运行。5个卷积层更有利于提取特征结构。

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    Pytorch-卷积介绍(下)

    牛津大学以自身实验室的命名定义了VGG神。VGG根据层数的不同包括有VGG-11、VGG-16、VGG-19等。? Kernel的size取1*1,在进行1*1的卷积输出后,图片大小保持不变,但channel(道数)发生改变(使用多少个kernel即会有多少个道)。这样会使计算量降低。 这样做的原因在于可以使结构可以在不同的视野下进行学习。Googlenet结构如下?在中间节点处做了不同的kernel卷积运算。由以上这些模型结构可注意到,随着研究的深入,模型层数也在一直的增加。

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    关于TCP

    应用程序使用TCP就会面临这些难题。一些程序在本机测试是正确的,上线后就出现各种奇怪的BUG。如下面的伪代码,客户端向服务器端发送一个json字符串,服务器端接收此字符串。 在慢速中Server无法正确接收完整的JSON字符串。 send(hello1);$client->send(hello2);$client->send(hello3);$pkg = $server->recv(); Server会一次性收到3个数据包因为TCP是流式的 package_length_type => n, see php pack()package_length_offset => 0,package_body_offset => 2,));固定包头的协议非常用 ,在BAT的服务器程序中常能看到。

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    编程(UDP

    获取DatagramPacket对象,new出来,构造参数:byte[]数组,int长度,InetAddress对象,int端口

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    编程(TCP

    客户端A与服务端建立,服务端获取到客户端A的Socket对象,过这个路进行客户端:获取Socket对象,new出来,创建客户端的Socket服务,构造参数:Sting主机,int 端口调用Socket

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    & 初识socket

    本节主要内容:1.客户短服务端架构2.的流程3.初识socket一.客户端服务端架构客户端服务端架构:即ClientServer (CS) 结构,是大家熟知的软件系统体系结构,过将任务合理分配到 二.的流程中的一些基本概念: 线:传送电卡: 提供接口,接收电号MAC地址: 长度为48位二进制, 常由12位16进制数表示(前六位是厂商编号, 后六位是流水线号), 每块卡出厂时都被烧制了全球唯一的 ,以此来屏蔽物理地址的差异.在IPv4里有32位二进制数组成, 常被分割为4个8位二进制数, 由四个点分十进制数表示.DHCP服务: 是一个局域协议, 使用UDP协议工作, 用于内部自动分配 IP地址子掩码: 格式与IP地址一样, 将某个IP地址划分成地址和主机地址两部分, 用来判断两个IP地址是否在一个段.1表示地址, 0表示主机地址.关: 一个向其他的IP地址, ARP协议: 地址解析协议,主机发送息时将包含目标IP地址的ARP请求广播到上的所有主机,并接收返回消息,以此确定目标的物理地址.的流程:关于的整个流程请点击链接查看.三.初识socketsocket

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    卷积神学习路线(六)| 回顾之LeNet

    开篇的这张图代表ILSVRC历年的Top-5错误率,我会按照以上出现的时间顺序对他们进行介绍,同时穿插一些其他的CNN。 前言这是卷积神学习路线的第六篇文章,前面五篇文章从细节,超参数调节,解释性方面阐述了卷积神。 从这篇文章开始,卷积神学习路线就开始代领大家一起探索从1998年到2019年的20多种,体会每种的前世今身以及包含的深邃思想。本节就带大家来探索一下LeNet。 背景&贡献LeNet是CNN之父Yann LeCun在1998提出来的,LeNet过巧妙的设计,利用卷积、参数共享、下采样等操作提取特征,避免了大量的计算成本,最后再使用全连接神进行分类识别,这个也是近 卷积神学习路线往期文章卷积神学习路线(一)| 卷积神的组件以及卷积层是如何在图像中起作用的?卷积神学习路线(二)| 卷积层有哪些参数及常用卷积核类型盘点?

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