网络故障排除-无线信号干扰问题
WLAN网络通过无线信号(高频电磁波)传输数据，随传输距离的增加无线信号强度会越来越弱，且相邻的无线信号之间会存在重叠干扰的问题都会降低无线网络信号质量甚至导致无线网络无法使用。通常针对如下常见问题进行设计优化。 一、信号强度弱。 如果设计无线网络覆盖范围时没有考虑AP的实际发射功率，网络覆盖容易出现盲区盲区处信号强度弱或没有信号，用户上网速度慢甚至无法接入，所以通过网...
网络工程师练习题
网络工程师 管理员为某台Linux系统中的/etc/hosts文件添加了如下记录，下列说法中正确的是linumu100.com是主机192.168.1.100的主机名。127.0.0.1 localhost.localdomain localhost 192.168.1.100 linumu 100.com web80 192.168.1.120 emailserver 下列关于Linux文件组织方...
Docker提示某网络不存在如何解决，添加完网络之后如何删除？
Docker提示某网络不存在如何解决？ 创建 Docker 网络 docker network create my-mysql-network 运行容器 创建网络之后，再运行 mysqld_exporter 容器。完整命令如下： docker run -d -p 9104:9104 --network my-mysql-network -v E:\mysqld_exporter:/my-mysql-...
【免费】融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法SCSSA-CNN-BiLSTM双向长短期记忆网络预测模型
主要内容 该程序实现多输入单输出预测，通过融合正余弦和柯西变异改进麻雀搜索算法，对CNN-BiLSTM的学习率、正则化参数以及BiLSTM隐含层神经元个数等进行优化，并对比了该改进算法和粒子群、灰狼算法在优化方面的优势。该程序数据选用的是一段风速数据，数据较为简单，方便同学进行替换学习。程序对比了优化前和优化后的效果，注释清晰，方便学习，建议采用高版本matlab运行。 部分代码 ...
基于CNN+LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真,并对比CNN+GRU网络
ERR2)]); save R1.mat139 4.算法理论概述 时间序列预测是数据分析中的一个重要分支，它涉及到对未来事件的预测，基于历史数据中的模式和趋势。在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的组合，特别是结合长短时记忆单元（LSTM）或门控循环单元（GRU），已成为处理时间序列数据的强大工具。 4.1 CNN基础 卷积神经网络（CNN）最初...
深度神经网络——什么是混淆矩阵？
概述 混淆矩阵是一种在机器学习和数据科学中广泛使用的分析工具，用于评估分类模型的性能。它通过比较实际类别和模型预测的类别来提供模型性能的详细信息。以下是混淆矩阵的一些关键点： 结构：混淆矩阵是一个表格，通常有两行两列（对于二分类问题）或更多行和列（对于多分类问题）。每一行代表实际类别，每一列代表预测类别。 元素：矩阵中的元素表示不同类别的样本数量。具体来说： 真阳性（TP）：正确预测为正类的样本数量...
网络模型-路由策略
一、路由策略 路由策略(Routing Policy)作用于路由，主要实现了路由过滤和路由属性设置等功能，它通过改变路由属性(包括可达性)来改变网络流量所经过的路径。目的:设备在发布、接收和引入路由信息时，根据实际组网需要实施一些策略，以便对路由信息进行过滤和改变路由信息的属性: 二、路由策略原理 1、路由策略的实现： 路由策略的实现分为以下两个步骤: 1、定义规则:定义将要实施路由策略的路由信息...
【从C++到Java一周速成】章节14：网络编程
章节14：网络编程 【1】网络编程的概念【2】IP地址与端口的概念【3】网络通信协议引入网络通信协议的分层 【3】Socket套接字【4】单向通信【5】双向通信 【1】网络编程的概念 把分布在不同地理区域的计算机与专门的外部设备用通信线路互联成一个规模大、功能强的网络系统，从而使众多的计算机可以方便地互相传递信息、共享硬件、软件、数据信息等资源。设备之间在网络中进行数据的传输，发送/接收数据。 【2...
Linux 网络编程基础——网络模型
网络模型 网络模型1. OSI七层模型1. 物理层（Physical Layer）2. 数据链路层（Data Link Layer）3. 网络层（Network Layer）4. 传输层（Transport Layer）5. 会话层（Session Layer）6. 表示层（Presentation Layer）7. 应用层（Application Layer） 2. TCP/IP模型1. 网络接口...
神经网络的工程基础（二）——随机梯度下降法｜文末送书
相关说明 这篇文章的大部分内容参考自我的新书《解构大语言模型：从线性回归到通用人工智能》，欢迎有兴趣的读者多多支持。 本文涉及到的代码链接如下：regression2chatgpt/ch06_optimizer/stochastic_gradient_descent.ipynb 本文将讨论利用PyTorch实现随机梯度下降法的细节。 关于大语言模型的内容，推荐参考这个专栏。 内容大纲 相关说明一、随...