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100 个网络基础知识普及，看完成半个网络高手
1.链接是什么？链接是指两个设备之间的连接，它包括用于设备通信的电缆类型和协议。简单来说，链接是数据在网络中从一个设备传输到另一个设备的桥梁。2.OSI参考模型的层次结构是什么？OSI参考模型分为7个层次：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。每一层都负责不同的功能，比如物理层负责数据的传输，网络层负责数据的路由等。3.什么是骨干网？骨干网是网络的核心设施，主要负责将不同网络......
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2023-04-17
10.逻辑语句
MATLAB是一种强大而灵活的编程语言，特别擅长处理逻辑运算和复杂的控制流程。作为开发者，掌握这些核心功能是提升编程效率的关键。接下来，我们将详细探讨MATLAB中的逻辑与运算（&&）。逻辑与运算（&&）在MATLAB中，逻辑与运算符&&用于将两个布尔值（true或false）进行短路与运算。与其他编程语言不同，MATLAB的逻辑与运算具有短路性质，......
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2023-04-17
10.simulink基础建模操作——微分，积分，差分运算
Simulink微分、积分、差分模块的基础使用指南Simulink是MATLAB的强大工具箱，专为动态系统建模、仿真和分析设计。其中，微分、积分和差分模块是建模的基础，帮助用户构建复杂系统的行为模型。以下是使用这些模块的基本步骤和技巧。1.打开Simulink在MATLAB环境中，打开终端并输入以下命令启动Simulink：simulink这将打开Simulink界面，进入模型构建环节。2.创建新......
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2023-04-17
1.为什么要学习SIMULINK
MATLAB（MatrixLaboratory），简称Matlab，是美国Mathworks公司于1984年推出的数值计算机仿真软件。经过多年的发展与完善，Matlab已成为覆盖多个学科的高效数值计算与仿真分析工具。它以贴近数学表达式的简洁命令形式著称，能够将计算、图示与编程集成于一个统一环境，便于用户高效解决问题。同时，Matlab的开放性与适应性使其能够支持多种工具箱的开发，如图像处理工具箱、......
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2023-04-17
1.为什么要学习MATLAB
MATLAB，即MatrixLaboratory，由美国Mathworks公司于1984年首次发布。作为一款强大的数值计算机仿真软件，它为科研人员和工程师提供了一个高效的工作环境，广泛应用于科学计算、工程建模和数据分析等领域。MATLAB的核心优势体现在其强大的矩阵运算能力和可扩展的应用程序接口上。通过MATLAB，用户可以快速实现复杂的数学模型和算法，尤其在信号处理、控制系统、金融建模等领域展现......
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2023-04-17
1.FPGA开发软件安装——Vivado
安装XilinxVivadoFPGA开发软件的步骤如下：下载Vivado安装程序访问Xilinx官方网站，找到Vivado的下载页面。下载适合您的操作系统和硬件的安装程序。设置开发环境在系统的环境变量中，添加Xilinx的工具路径。通常，这涉及到设置PATH环境变量，确保你可以从命令行访问Vivado工具。安装Vivado双击下载的安装程序，按照向导中的指引一步步完成安装。当提示输入许可证时，请使......
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2023-04-17
(源码)关于A->B*->D的时间序列频繁模式挖掘的思考 1.26更新
时间序列频繁模式挖掘在社交网络中的应用作为导师课题的一部分，我最近对时间序列频繁模式挖掘有了深入的学习，决定在博客中详细记录我的思考过程。首先，A→B→D模式的定义需要明确。在社交网络的背景下，这三个事件可以看作是三个用户在同一微博下的留言。A事件发生后，随后发生了B事件，最后发生了D事件。这里的表示B事件可以出现多次，无论是单次还是多次，只要满足A→B→D的顺序，就符合A→B→D的模式。例如，A......
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2023-04-17
(原创)Bugzilla众包行为模式挖掘
TheFirefoxTemporalDefectDataset近年来，加拿大学者在Bugzilla上的Firefoxbug反馈讨论组中对1998~2014年的反馈数据进行了深入分析，揭示了开发者之间的交流模式。这些发现与我当前的研究课题有着高度的关联，因此我决定撰写这篇博文，记录我的探索过程。数据集采用CSV格式，这种格式以其直观性和可读性著称，开发者可以快速理解并利用数据。数据集包含以下几个关键......
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2023-04-17
2024暑期实习面试总结(一)(1)，2024年最新科学技术协会面试自我介绍
腾讯和美团的面试速度还是相当快，腾讯在一周内完成了三轮面试，而美团则面了两轮。面试时间安排得非常紧凑，这一周的面试从周二开始，直到周四结束。然而，周四突然出现扁桃体发炎，导致周四的两场面试非常艰难，但幸好没有影响到说话能力和面试发挥。关于腾讯的面试，三轮面试在一周内完成，虽然过了三轮，但下周是否还有技术面试还不确定。腾讯的面试内容更多关注实践能力和算法能力，尤其是二面时，面试官问了五六个安卓底层问......
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2023-04-17
AI基础：词嵌入基础和Word2vec
词嵌入与Word2vec基础词嵌入是自然语言处理（NLP）中语言模型与表征学习技术的统称。简单来说，它是将一个维数为所有词的数量的高维空间嵌入到一个维数低得多的连续向量空间中，每个单词或词组被映射为实数域上的向量。词嵌入的核心思想是，通过低维向量表示词语，能够捕捉词语之间的语义关系，从而在许多自然语言处理任务中发挥重要作用。在此之前，我曾撰写过多篇AI基础的快速入门文章。本篇文章将深入探讨词嵌入的......
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2023-04-17
AI基础：自然语言处理基础之序列模型
循环神经网络基础循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是自然语言处理领域的核心技术之一。本文将从基础概念、模型结构到实际应用，全面解读循环神经网络的工作原理和应用场景。为什么选择循环序列模型？循环序列模型广泛应用于语音识别、机器翻译、音乐生成等领域。序列模型的核心优势在于能够捕捉数据中的时序关系。例如：语音识别：输入音频片段，输出对应的文字记录。音乐生成：从空集或初始......
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2023-04-17
AI伦理与公平性（AI Ethics & Fairness）
随着人工智能技术的迅猛发展，我们正站在一个前所未有的智能时代之门。AI不仅正在重塑我们的日常生活，还在医疗、金融、教育、交通等多个领域掀起一场深刻变革。然而，这种快速发展也带来了伦理和公平性问题的广泛讨论。AI系统展现出的巨大潜力，既能提高生产力、优化决策、改善生活质量，更可能加剧社会不平等、侵犯隐私、产生算法偏见等问题。因此，AI伦理与公平性已成为当前人工智能领域亟需解决的重要课题。如何确保AI......
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2023-04-17
AI「照妖镜」：不仅知道你P过图，还知道你P图前长啥样
Adobe近期与UC伯克利合作开发了一项创新性技术，能够检测面部图像中隐藏的修图痕迹。该技术专注于识别使用AdobePhotoshop的"脸部感知液化"功能后产生的修图特征，能够在99%的准确率上超越人类检测者的表现。技术背景与意义"脸部感知液化"是Photoshop的一项强大工具，允许用户通过识别面部特征进行调整，如眼睛大小、额头宽窄、鼻部形状等。然而，这......
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2023-04-17
AI 基础：Scipy（科学计算库） 简易入门
SciPy数值计算库快速入门Scipy是一个强大的数学、科学和工程领域的软件包，提供了丰富的子模块来处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程求解、信号处理等问题。它与NumPy结合使用，能够高效解决各种数值计算问题。SciPy的模块体系Scipy由多个子模块组成，每个模块专注于特定领域的计算任务。以下是常见模块的应用领域：scipy.cluster：向量计算与KMeansscipy.consta......
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2023-04-17
AI 基础：Python 简易入门
0.导语Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。作为一种面向对象的动态类型语言，Python最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，但随着版本的不断更新和功能的添加，Python逐渐被应用于独立的大型项目开发。1.Python数据类型1.1字符串在Python中，使用引号引起来的字符集称为字符串，例如'hello'、"myPython"、"2+3"等。Python支持单引号、双引号和三引......
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2023-04-17
AI 发展方向大争论：混合AI ？强化学习 ？将实际知识和常识整合到AI中 ？
AI领域正在经历一场深刻的变革，各大专家齐聚一堂，围绕人工智能的未来发展展开激烈讨论。2010年代深度学习的迅猛崛起为AI带来了前所未有的发展机遇，但也暴露出诸多亟待解决的挑战。大家纷纷探讨，究竟是需要更多数据、更强大的模型，还是要突破深度学习的局限，寻求全新的AI解决方案。混合AI的优势认知科学家GaryMarcus在这场辩论中发挥了重要作用。他强调了深度学习在以下几个方面的不足：数据需求过高、......
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2023-04-17
Adversarial Machine Learning（对抗机器学习）
对抗机器学习：深入探讨对抗样本及其影响机器学习技术的发展为人类带来了前所未有的便利，但与此同时，也带来了一个值得关注的新挑战——对抗机器学习（AdversarialMachineLearning）。这一领域的研究揭示了机器学习模型在面对精心设计的对抗样本时的脆弱性。对抗机器学习的历史渊源对抗式ML的概念可以追溯到2004年。在那个时代，研究人员在垃圾邮件过滤领域进行了初步探索，发现线性分类器容易被......
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2023-04-17
adkd
代码解释与示例分析以下是对KL散失函数klloss_v2的定义和实现的详细解释，结合示例数据进行分析。函数定义defklloss_v2(logits_t,input,target,label,beta):#输入参数说明#logits_t:教师模型的logits#input:学生模型的logits#target:教师模型的目标（可理解为软标签）#label:真实标签#beta:调节参数#计算log_......
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2023-04-17
AD20中添加3D封装模型库
AD20中添加3D封装模型库下载3D模型库相关网站导入并调整模型导入模型以下是一些帮助您导入3D模型的步骤和工具：1.选择支持3D文件格式的工具（如Blender、SolidWorks、AutoCAD等）2.通过文件菜单选择"导入"选项3.浏览并选择3D模型文件4.调整模型位置和方向（如需要）调整模型在调整模型时，请注意以下几点：1.使用放大镜工具检查细节2.如果需要，可以使用旋转工具调整模型方向......
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2023-04-17
ACNE04 读数据的过程
交叉验证设置通过交叉验证来评估模型性能，分别设置5个验证指标为'0','1','2','3','4'。对于每个验证指标，执行以下操作：forcross_val_indexincross_val_lists:log.write('\n\ncross_val_index:'+cross_val_index+'\n\n')ifTrue:trainval_test(cross_val_index,sigm......
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2023-04-17
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