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RSS订阅转载 计算计网络通信原理 通俗解释
前言今天我们来深度剖析一个老生常谈的话题「请说出在淘宝网输入一个商品到最终展示的完整路径」，这题很难，涉及到网络的工作机制，硬件上需要对交换机，路由器，网卡的工作机制有所了解，软件上则涉及到 TCP，LVS 的工作原理，网上对这些内容的讲解有不少错误而且讲得不够细，很多知识点一笔带过，本文将会用大量的图解对网络中软硬件的工作机制做详细介绍，相信大家看了肯定有收获,肝文不易，大家来个三连支持呀接下来我们会深度剖析下图中 A 与 B 的通信流程，坐稳了，发车！借用生活场景来理解网络中的概念..
2022-05-01 00:11:39
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原创 ip的解释
前言：IP地址这个东西玩电脑的都知道，大家也天天在说，但是你知道IP地址是干什么的吗？你知道为什么要有IP地址这个东西么？现在国家也在推广IP V6，IP V6和传统的IP V4又是什么关系呢？这篇文章就来解答你的疑惑正文部分：【什么是服务器】早些年，电脑都是独立的，A电脑的文件就A电脑的，B电脑的文件就是B电脑的，但是如果A电脑想要给B电脑传输数据，那就需要拉一根线。然后假如这时候，加入了一个新的C电脑，这时候三台电脑要互相连接的话，需要接3根线但是如果有4台电脑的话，就需
2020-08-22 21:35:03
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转载 Batch Normalization 详细解释！超级棒！！！！
Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果，已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然有些细节处理还解释不清其理论原因，但是实践证明好用才是真的好，别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问。本文是对论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training b...
2019-01-17 20:15:56
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转载 神经网络中的激活函数具体是什么？为什么ReLu要好过于tanh和sigmoid function?
神经网络中的激活函数具体是什么？为什么ReLu要好过于tanh和sigmoid function? 2018-01-06 00:00为什么引入激活函数？如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptr...
2019-01-15 22:23:55
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转载 信号的频域描述
一、周期信号的频域描述1. 狄里赫利条件（1）函数在任意有限区间内连续，或只有有限个第一类间断点（2）在一个周期内，函数有有限个 极大值或极小值2. 傅里叶级数（1）傅里叶级数的三角函数表达在有限区间上，一个周期信号x(t)满足狄里赫利条件时可以展开设信号的周期为T(omega_0 = frac{2pi}{T})(x(t) = frac{a_0}{2} + su...
2018-10-14 15:30:07
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转载 随机信号的分析
一、随机信号概述及基本概念描述随机信号必须采用概率统计的方法1. 样本函数：随机信号按时间历程所作的各次长时间的观察，记作\(x_i(t)\)。2. 样本记录：在有限区间上的样本函数3. 随机过程：同一试验条件下的全部样本函数的集（总体），记为\({x(t)}\)\({x(t)} = {x_1(t), x_2(t), \cdots, x_i(t), \cdots}\)随机过...
2018-10-14 15:28:02
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原创 随机信号、严平稳、宽平稳和遍历性随机信号的通俗讲解
在信息系统中，信息通常是以某种信号形式存在的。而信号在产生和传输的过程中，不可避免的会受到噪声的干扰。即便有用信号是确定性信号，但是，由于噪声是随机信号，要处理的信号实质上也是随机信号。 对于一个随机信号，通常我们用多维概率密度函数来对其进行描述，当维数越多时，对随机信号的描述也越细致。但是，维数越多，问题越复杂，甚至难以解决，因此，我们希望简化对随机信号的描述。 如果一个随机信号...
2018-10-14 14:30:21
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转载 通俗易懂的讲解梯度，散度，旋度（有图很好理解）！！！
并且会不断连载原创或转载有价值的参数化软件教程返回搜狐，查看更多声明：该文观点仅代表作者本人，搜狐号系信息发布平台，搜狐仅提供信息存储空间服务。...
2018-10-03 18:03:27
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转载 30岁以前该做什么，30岁以后该做什么！！很有道理
一、什么是30岁前尽量犯错，30岁后减少犯错30岁前，大多数人都还没有组建家庭，还处在一个吃饱，全家不饿的状态下。所以，这个时候，你需要尽量多的去学习更重各种的知识，用学到的知识，去做一些自己想做的事情。然而，一旦你到了30岁，父母慢慢的老去、退休，自己也组建了家庭，你成了家里的顶梁柱，为了生计，为了养育一家老小，你必须减少犯错的几率，不管是自己创业也好，还是职场工作也好。每...
2018-10-01 14:17:35
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转载 快速理解概率图模型
概率图模型是人工智能领域内一大主要研究方向。近日，Statsbot 团队邀请数据科学家 Prasoon Goyal 在其博客上分两部分发表了一篇有关概率图模型的基础性介绍文章。文章从基础的概念开始谈起，并加入了基础的应用示例来帮助初学者理解概率图模型的实用价值。机器之心对该文章进行了编译介绍。第一部分：基本术语和问题设定机器学习领域内很多常见问题都涉及到对彼此相互独立的孤立数据点进行分...
2018-09-23 17:07:28
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转载 数据库通俗易懂的说明
数据库介绍及常见数据库分类1.1 数据库介绍1.1.1 什么是数据库？简单的说，数据库（因为Database）就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的，我们可以通过数据库提供的多种方式来管理数据库里的数据。更简单形象的理解，数据库和我们生活中存放杂物的储物间仓库性质一样，区别只是存放的东西不同，杂物间存放...
2018-09-23 14:52:19
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转载 数据挖掘
一、数据挖掘 数据挖掘是运用计算机及信息技术,从大量的、不完全的数据集中获取隐含在其中的有用知识的高级过程。Web 数据挖掘是从数据挖掘发展而来,是数据挖掘技术在Web 技术中的应用。Web 数据挖掘是一项综合技术,通过从Internet 上的资源中抽取信息来提高Web 技术的利用效率,也就是从Web 文档结构和试用的集合中发现隐含的模式。 数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，有多种分类法...
2018-09-23 14:39:02
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转载 基于内容的推荐
基于内容的推荐根据用户过去喜欢的物品，为用户推荐和他过去喜欢的物品相似的物品。基于内容的推荐最早主要应用在信息检索系统中，所以很多信息检索及信息过滤的方法都能应用其中。基于内容的推荐系统通过分析一系列用户之前已评分物品的文档和（或）描述，从而基于用户已评分对象的特征建立模型或个人信息。个人信息是用户兴趣的结构化并且被应用在推荐新的感兴趣的物品中。推荐的主要处理过程是将用户个人信息的特征和内...
2018-09-23 14:34:27
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转载 机器学习面试题总结！！！！
需要内推三七互娱的盆友萌，（9月5号截止）可以参考另一篇文章，或者内推QQ群：175423207BAT机器学习面试系列1.请简要介绍下SVM。SVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。扩展：支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型：线性可分支持向量...
2018-09-20 21:26:35
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转载 快速理解箱型图！！！
箱形图箱形图（英文：Box plot），又称为盒须图、盒式图、盒状图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因型状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理，快速识别异常值。箱形图最大的优点就是不受异常值的影响，能够准确稳定地描绘出数据的离散分布情况，同时也利于数据的清洗。想要搞懂箱形图，那么一定要了解...五大因“数”我们一组序列数为例：12，15，1...
2018-09-20 11:05:16
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转载 我是个28岁的IT，我现在慌得一比。
我一哥们儿，28岁，程序员，前段时间刚离职，忙着面试找工作。有天晚上拉我出去撸串，哥们儿突然跟我说：“嘿我跟你说，我去面试，人HR妹子问我有女朋友没有。”我盯着他看了3秒，五官端正，目前无业，身条不赖，带着疑惑：“莫非妹子看上你了?”哥们儿一拍大腿，话茬顺杆子往上爬：“面试第一家的时候，我也这么想来着，但是一连面了几家公司，几乎每场面试都问这个，问得我现在慌得一比。你说为啥面试的时候，...
2018-09-16 20:16:35
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转载 原来我们很努力，也不过是为了过上普通生活.....
前两天，在写几位人生经历曲折多舛的朋友的故事时，我在网上感慨说：一旦离开主流轨道，离开原有的同学朋友圈子，离开北京上海，就会看到种种难以想象的人生。说来就两个词：苦难，支离破碎。相比之下，我的人生在现实层面上确实相对简单。父母双全，关系良好，经济稳定。一路读书、考学、工作，除了喜欢四处旅行晃荡外，就是很正常也很顺利的路径。身边的朋友也大多如此。而那些破碎的人生，每次听完都说不出话来...
2018-09-16 19:28:57
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转载 老罗谈创业，值得细细品味！！！
6年前，罗永浩在一片反对的声音中开始创业。“但凡关心我，或者跟我有点儿交情，或者拿我当朋友的人，都劝我不要做。”罗永浩说，但他最终还是决定去做了。创业6年，推出4款手机,尽管在工业设计、人机交互和用户体验上收获了无数赞誉,但对科技行业来说，他是个突然的闯入者，这种赞誉也未能让他站稳脚跟。作为创业的过来人,罗永浩对创业者有以下几种建议。6年来，罗永浩的锤子科技经历过数次销量低迷，经历过资...
2018-09-16 18:04:00
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转载 赚钱的方式，很有道理！！！！
归根到底，大家都是出来卖的。你能卖什么，决定了你的收入最终落在什么档次。而一个人能合法地卖的东西，无非就四样：1 卖信息，2 卖钱，3 卖他人的注意力，4 卖自己的时间最高端的，靠卖信息赚钱信息不对称是白手起家最快的捷径，越不对称，越来钱。古代消息迟滞，商旅靠A地买，B地卖的差价就能赚取巨额财富，这是因为“什么东西在哪里稀缺”的信息是差价的关键，一旦掌握，就站到了价值链的上...
2018-09-16 17:51:04
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转载 特征提取、特征描述、特征匹配的通俗解释
特征匹配（Feature Match)是计算机视觉中很多应用的基础，比如说图像配准，摄像机跟踪，三维重建，物体识别，人脸识别，所以花一些时间去深入理解这个概念是不为过的。本文希望通过一种通俗易懂的方式来阐述特征匹配这个过程，以及在过程中遇到的一些问题。首先我通过几张图片来指出什么是特征匹配，以及特征匹配的过程。图像一：彩色圆圈为图像的特征点图像二：图像一与图像二的匹配：...
2018-09-16 12:52:54
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转载 图像分割，转载大神的
图像语义分割是 AI 领域中一个重要的分支，是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环。近年的自动驾驶技术中，也需要用到这种技术。车载摄像头探查到图像，后台计算机可以自动将图像分割归类，以避让行人和车辆等障碍。随着近些年深度学习的火热，使得图像分割有了巨大的发展，本文为大家介绍深度学习中图像分割的经典算法。分享提纲：图像分割的问题定义，以及在实际场景中的应用样例全卷积网络双线性上采样特征金字塔...
2018-09-15 22:28:28
387
空空如也
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