多层前馈神经网络及BP算法

一.多层前馈神经网络 首先说下多层前馈神经网络,BP算法,BP神经网络之间的关系。多层前馈[multilayer feed-forward]神经网络由一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层组成,后向传播(BP)算法在多层前馈神经网络上面进行学习,采用BP算法的(多层)前馈神经网络被称为BP神经网络

PPT 动画-多层旋转(圆角三角形)

多层旋转动画 插入若干个三解形 然后将页面切换成【平滑】(Office 2019~ 365 才有这功能,或者 iSlide 平滑过渡)

代价地图组成(多层叠加)

博客地址:https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 参考链接 Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》 1、静态层 SLAM绘制的静态地图 2、障碍物层 导航中传感器感知的障碍物 3、膨胀层 为了避免碰撞而设置的安全区域 4、自定义层 根据业务自设置的地

[转帖]如何利用wrarp测试oss性能?

https://zhuanlan.zhihu.com/p/529735003 前言 我们利用mino与ceph rgw搭建好的oss经过多层网络转发,传输速度必定有所折损,这个时候我们使用wrap来测试oss对象存储的真实性能。 利用wrarp测试oss性能 wrarp是minio项目下的一个开源测

文盘Rust——子命令提示,提高用户体验

上次我们聊到 CLI 的领域交互模式。在领域交互模式中,可能存在多层次的子命令。在使用过程中如果全评记忆的话,命令少还好,多了真心记不住。频繁 --help 也是个很麻烦的事情。如果每次按 'tab' 键就可以提示或补齐命令是不是很方便呢。这一节我们就来说说 'autocommplete' 如何实现。我们还是以interactcli-rs中的实现来解说实现过程

Python循环控制

本文介绍了Python编程语言中关于for循环和if条件控制的一些基本使用。包含了单层循环的退出机制和多层循环的退出机制,使得我们在满足特定条件时,可以直接结束多层循环。

劫持TLS绕过canary && 堆和栈的灵活转换

引入:什么是TLScanary? TLScanary 是一种在 Pwn(主要是二进制漏洞利用)中常见的技术,专门用于处理 TLS 保护的二进制文件。在安全竞赛(例如 CTF)和漏洞利用场景中,攻击者需要应对目标程序的多层安全机制,其中 TLS 是一种常见的保护措施。TLScanary 结合了 TLS

鸿蒙HarmonyOS实战-ArkTS语言基础类库(XML)

前言 数据传输的数据格式有以下几种常见的格式: JSON(JavaScript Object Notation):JSON是一种轻量级的数据交换格式,可读性高且易于解析。它使用键值对的方式表示数据,并且支持多层嵌套。 XML(eXtensible Markup Language):XML是一种标

[转帖]SLC MLC TLC QLC闪存颗粒

SLC(单层存储单元):每个Cell单元存储1bit信息,只有0、1两种电压变化,结构简单,电压控制也快速。 优点:寿命长、性能强 缺点:容量低、成本高 MLC(多层存储单元):每个cell单元存储2bit信息。写入性能、可靠性能降低了。 TLC(三层存储单元):每个cell单元存储3bit信息。成

Orika JavaBean映射工具使用

Orika是一个简单、快速的JavaBean拷贝框架,它能够递归地将数据从一个JavaBean复制到另一个JavaBean,这在多层应用开发中是非常有用的。

Vue学习笔记(十):全局事件总线

之前博客中介绍了prop和调用事件的方式在父-子组件之间进行数据,这种方式在只有一层嵌套层时可以使用,但是路过存在多层嵌套,多层多个“兄弟”组件之间传递数据,就非常麻烦。对此,vue中提供了一种全局事件总线机制,数据传递是通过一个空的Vue实例作为中央事件总线,通过它来触发事件和监听事件,可以实现几...

手敲,Ascend算子开发入门笔记分享

本文分享自华为云社区《Ascend算子开发入门笔记》,作者: JeffDing 。 基础概念 什么是Ascend C Ascend C是CANN针对算子开发场景推出的编程语言,原生支持C和C++标准规范,最大化匹配用户开发习惯;通过多层接口抽象、自动并行计算、孪生调试等关键技术,极大提高算子开发效率

数据包的奇妙旅程:揭秘网络传输的7个关键步骤

在发送数据包的过程中,不同层次的网络协议扮演着不同的角色。数据包在经过多层封装后,通过网络设备和路由器进行转发,并最终到达目标设备。在每个层次中,都会进行相应的处理和解封装,以确保数据包能够正确传输和被接收端处理。整个过程涉及到了物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层等多个层次的协议和设备。尽管在简化的示例中,发送数据包的过程相对简单,但实际情况中会更加复杂,需要通过路由表选择最佳路径来保证数据包的快速、高效传输。整个过程展示了网络分层结构的重要性和协同工作的复杂性。

clickhouse在风控-风险洞察领域的探索与实践

一、风险洞察平台介绍 以Clickhouse+Flink实时计算+智能算法为核心架构搭建的风险洞察平台, 建立了全面的、多层次的、立体的风险业务监控体系,已支撑欺诈风险、信用风险、企业风险、小微风险、洗钱风险、贷后催收等十余个风控核心场景的实时风险监测与风险预警,异常检测算法及时发现指标异常波动,基

zookeeper的Leader选举源码解析

zookeeper是一个分布式服务框架,主要解决分布式应用中常见的多种数据问题,例如集群管理,状态同步等。为解决这些问题zookeeper需要Leader选举进行保障数据的强一致性机制和稳定性。本文通过集群的配置,对leader选举源进行解析,让读者们了解如何利用BIO通信机制,多线程多层队列实现高性能架构。

Python——比 Seaborn 更好的相关性热力图:Biokit Corrplot

在 Python 中我们日常分析数据的过程当中经常需要对数据进行相关性分析,相关性热力图(Correlation Heatmap)是我们经常使用的一种工具。通过相关性热力图,我们可以通过为相关性不同的数据使用不同深浅的不同颜色进行标记,从而直观地观察两两数据序列之间的相关性情况——这将有助于我们进一...

背包DP——多重背包

多重背包也是 0-1 背包的一个变式。与 0-1 背包的区别在于每种物品有 k 个,而非一个。 朴素 直接把相同的每个物品视作各个单独的物品,没有关联,仅条件相同; 转换后直接用01背包的状态转移方程 注意:在大数据下容易爆空间时间 二进制分组优化 与朴素相比,优化利用二进制原理(任意数可以由多个不

ThreadLocal 源码浅析

多线程在访问同一个共享变量时很可能会出现并发问题,特别是在多线程对共享变量进入写入时,那么除了加锁还有其他方法避免并发问题吗?本文将详细讲解 ThreadLocal 的使用及其源码。

我的人工智能与交通运输课程作业:交通流分析示例代码

本文是我上个学期选修的一门人工智能与交通运输课程的一个小作业的实验报告的示例代码部分,源文件为 Jupyter Notebook 格式。这份实验报告是关于对一组微观交通流量数据应用数据分析方法进行简单的研究的,实现了多种不同的交通预测模型并进行了对比。

多项分布模拟及 Seaborn 可视化教程

多项分布是二项分布的推广,描述了在n次试验中k种不同事件出现次数的概率分布。参数包括试验次数n、结果概率列表pvals(和为1)和输出形状size。PMF公式展示了各结果出现次数的概率。NumPy的`random.multinomial()`可生成多项分布数据。练习包括模拟掷骰子和抽奖活动。解决方案...