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Linux新手到大佬系列——1
Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统,是一个基于POSIX和Unix的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。它能运行主要的Unix工具软件、应用程序和网络协议。它支持32位和64位硬件。Linux继承了Unix以网络为核心的设计思想,是一个性能稳定的多用户网络操作系统。D ...
分类:系统相关   时间:2019-11-29 11:09:59    阅读次数:82
广播域与冲突域
冲突域: 连接在同一导线上的所有工作站的集合,或者说是同一物理网段上所有节点的集合或以太网上竞争同一带宽的节点集合。这个域代表了冲突在其中发生并传播的区域。在OSI模型中,冲突域被看作是第一层的概念,连接同一冲突域的设备有Hub,Reperter或者其他进行简单复制信号的设备。也就是说,用Hub(集 ...
分类:其他好文   时间:2019-11-29 09:16:31    阅读次数:66
广播域和冲突域
广播域:广播是一种信息的传播方式,指网络中的某一设备同时向网络中所有的其它设备发送数据,这个数据所能广播到的范围即为广播域(Broadcast Domain)。 简单点说,广播域就是指网络中所有能接收到同样广播消息的设备的集合。 冲突域:冲突域(collision domain),所有直接连接在一起 ...
分类:其他好文   时间:2019-11-28 20:54:08    阅读次数:69
IPv4与IPv6的区别
(1) IPv4可提供4,294,967,296个地址,IPv6将原来的32位地址空间增大到128位,数目是2的128次方。能够对地球上每平方米提供6×1023个网络地址,在可预见的将来是不会耗尽的。 (2) IPv4 使用地址解析通讯协议 (ARP) ,IPv6使用用多点传播 Neighbor S ...
分类:其他好文   时间:2019-11-28 19:08:32    阅读次数:76
Pytorch中nn.Dropout2d的作用
Pytorch中nn.Dropout2d的作用 首先,关于Dropout方法, "这篇博文" 有详细的介绍。简单来说, 我们在前向传播的时候,让某个神经元的激活值以一定的概率p停止工作,这样可以使模型泛化性更强,因为它不会太依赖某些局部的特征 dropout方法有很多类型,图像处理中最常用的是Dro ...
分类:其他好文   时间:2019-11-27 19:15:32    阅读次数:970
Linux是一个基于POSIX和Unix的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的性能稳定的操作系统,可免费使用并自由传播。
Linux是一个基于POSIX和Unix的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的性能稳定的操作系统,可免费使用并自由传播。 Linux是众多操作系统之一 , 目前流行的服务器和 PC 端操作系统有 Linux、Windows、UNIX 等 Linux的创始人 Linus Torvalds 林纳斯 ( ...
分类:编程语言   时间:2019-11-27 12:29:26    阅读次数:113
[ch02-02] 非线性反向传播
系列博客,原文在笔者所维护的github上:https://aka.ms/beginnerAI, 点击star加星不要吝啬,星越多笔者越努力。 2.2 非线性反向传播 2.2.1 提出问题 在上面的线性例子中,我们可以发现,误差一次性地传递给了初始值w和b,即,只经过一步,直接修改w和b的值,就能做 ...
分类:其他好文   时间:2019-11-26 13:20:00    阅读次数:67
冲突域和广播域
冲突域: 连接在同一导线上的所有工作站的集合,或者说是同一物理网段上所有节点的集合或以太网上竞争同一带宽的节点集合。这个域代表了冲突在其中发生并传播的区域。在OSI模型中,冲突域被看作是第一层的概念,连接同一冲突域的设备有Hub,Reperter或者其他进行简单复制信号的设备。也就是说,用Hub(集 ...
分类:其他好文   时间:2019-11-25 23:48:48    阅读次数:67
微信小程序组件——bindtap和catchtap的区别
了解知识点 DOM模型是一个树形结构,在DOM模型中,HTML元素是有层次的。当一个HTML元素上产生一个事件时,该事件会在DOM树中元素节点与根节点之间按特定的顺序传播,路径所经过的节点都会收到该事件,这个传播过程就是DOM事件流。 JS冒泡事件:当一个元素上的事件被触发的时候,比如说鼠标点击了一 ...
分类:微信   时间:2019-11-25 18:23:19    阅读次数:104
(2017-ICCV)Image Super-Resolution Using Dense Skip Connections
本文提出了一种新颖的SR方法DenseNet,用稠密块串联起各层的特征,使得整个网络减轻了梯度消失问题、加强了特征传播、减少了参数数量,并达到了很好的超分辨效果。 ...
分类:其他好文   时间:2019-11-25 11:37:24    阅读次数:108
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