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搜索关键字:传播    ( 3094个结果
时延 带宽 时延带宽积 信道利用率
时延 指数据(报文/分组/比特流)从网络/链路的一端传送到另一端所需的时间,也叫做延迟。 由四种时延组成: 发送时延(主机内部发生):数据长度/带宽 传播时延(主机外部,即链路上发生):链路长度/信号载体在信道中的传播速度 排队时延 检错时延 *时延=四种时延之和 时延带宽积:时延(传播时延)与带宽 ...
分类:其他好文   时间:2021-05-24 07:24:42    阅读次数:0
ABAQUS准静态分析
1. 简介 显示动力学最初用于模拟高速碰撞的问题,用于求解结构的动力学响应,在求解的过程中,惯性力起到了决定性的作用。非平衡力以应力波在相邻的单元进行传播,因此求解时稳态的时间增强通常会很小。同时,利用显示动力学的方法也可以求解忽略惯性力的动力学问题,称之为准静态分析。 如果以自然时间计算,显示动力 ...
分类:其他好文   时间:2021-05-24 06:27:52    阅读次数:0
21-05-06-计网自顶向下方法
第 1 章 1.1 什么是因特网 1.1.1 具体构成描述 分组类似卡车,通信链路类型高速公路和公路,分组交换机类似路的分岔口,卡车选择运输网络一条路,分组选择计算机网络一条路径 1.1.3 什么是协议 1.人类活动的对比 人与人之间的问候交流,学生与教师之间的提问回答的约定俗成的工作 2.网络协议 ...
分类:其他好文   时间:2021-05-24 00:16:48    阅读次数:0
Spring事务小记
1. 事务的传播属性 1. REQUIRED:默认属性,如果当前已有事务,则加入并且忽略自身的设置,否则自己创建一个新的事务 2. MANDATORY:支持当前事务,若当前没有事务则抛出异常 3. NEVER:以非事务方式运行,如果当前存在事务,则抛出异常 4. NOT_SUPPORTED:以非事务 ...
分类:编程语言   时间:2021-04-20 15:26:14    阅读次数:0
SpringBoot整合RabbitMQ之Fanout扇形交换器
接着前面的Topic交换器,我们来研究一下Fanout交换器。 Fanout交换器: 扇形模式,不处理路由键,只是简单将队列绑定到交换器,发送到交换器的每条消息都回被转发到该交换器绑定的所有队列中,类型子网传播,通过Fanout交换器转发消息是最快的 现在进入实例工程来了解一下FanoutExcha ...
分类:编程语言   时间:2021-04-16 11:44:48    阅读次数:0
03_利用pytorch解决线性回归问题
本篇文章从torch的角度去解决了线性回归问题,细节你可能不懂,但也可以发现它是非常简单的,全程没有让你去实现优化器、去实现全连接层、去实现反向传播,在这里你就不需要去实现一个数学公式。你需要做的仅仅是成为一个优秀的调包侠,并且努力成为一个伟大的调参师即可。 至于为什么直接上代码,而不是先讲解to... ...
分类:其他好文   时间:2021-04-15 12:48:41    阅读次数:0
Spring框架事务中的传播属性
1.Required(默认属性): 如果存在一个事务,则支持当前事务。如果没有事务,则开启一个新的事务。 2.Supports支持当前事务,如果当前没有事务,就以非事务的方式执行 3.Mandatory使用当前的事务,如果没有事务,就抛出异常 4.Requires_New新建事务,如果当前存在事务, ...
分类:编程语言   时间:2021-04-01 13:32:08    阅读次数:0
Deep Networks with Stochastic Depth
https://arxiv.org/abs/1603.09382 2021-03-30 随机深度:训练时每个batch随机dropout一些层,测试时用完整的网络 深层网路:后向传播梯度消失/爆炸,前向传播信息丢失,训练时间长 class StochasticDepthBottlencek(nn.M ...
分类:Web程序   时间:2021-03-31 12:20:09    阅读次数:0
spring事务传播行为详解
地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/148504094 一、什么是事务的传播? 简单的理解就是多个事务方法相互调用时,事务如何在这些方法间传播。 举个栗子,方法A是一个事务的方法,方法A执行过程中调用了方法B,那么方法B有无事务以及方法B对事务的要求不同都会对方法A的事务 ...
分类:编程语言   时间:2021-03-16 13:20:55    阅读次数:0
Tensorflow 2.0 搭建神经网络(局部)
前向传播 Sequential 容器封装成一个网络大类对象,调用大类的前向计算函数一次即可完成所有层的前向计算。 # 导入常用网络层 layers from tensorflow.keras import layers,Sequential # 隐藏层 1 fc1 = layers.Dense(25 ...
分类:其他好文   时间:2021-03-01 13:15:59    阅读次数:0
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