一个IP数据包过滤工具库源码,含有一个IPMonitor程序,可以查看所有IP包头信息。对编写包过滤防火墙很有用

注意力机制（英語：attention）是人工神经网络中一种模仿认知注意力的技术。这种机制可以增强神经网络输入数据中某些部分的权重，同时减弱其他部分的权重，以此将网络的关注点聚焦于数据中最重要的一小部分。数据中哪些部分比其他部分更重要取决于上下文。可以通过梯度下降法对注意力机制进行训练。 类似于注意力机制的架构最早于1990年代提出，当时提出的名称包括乘法模块（multiplicative module）、sigma pi单元、超网络（hypernetwork）等。注意力机制的灵活性来自于它的“软权重”特性，即这种权重是可以在运行时改变的，而非像通常的权重一样必须在运行时保持固定。注意力机制的用途包括神经图灵机中的记忆功能、可微分神经计算机中的推理任务[2]、Transformer模型中的语言处理、Perceiver（感知器）模型中的多模态数据处理（声音、图像、视频和文本）。人类的注意力机制（Attention Mechanism）是从直觉中得到，它是人类利用有限的注意力资源从大量信息中快速筛选出高价值信息的手段。深度学习中的注意力机制借鉴了人类的注意力思维方式，被广泛的应用在自然语言

无线传感器网络是一种以数据为中心的网络，由于其具有硬件资源受限、自组织网络结构、网络动态性等特征而有别于传统无线网络，因而数据收集问题是无线传感器网络的主要研究课题。介绍了无线传感器网络数据收集系统的结构和功能，概括了无线传感器网络数据收集需解决的关键问题和关键技术，对路由协议、安全管理、数据压缩等关键技术的研究现状进行了总结和分析，并对数据收集关键技术的发展方向进行了展望。

中国密码行业标准 GM/T 0044.4-2016 《SM9 标识密码算法 第4部分：密钥封装机制和公钥加密算法》 GM/T 0044的本部分规定了用椭圆曲线对实现的基于标识的密钥封装机制和公钥加密与解密算法，并提供了相应的流程。利用密钥封装机制可以封装密钥给特定的实体。公钥加密与解密算法即基于标识的非对称密码算法，该算法使消息发送者可以利用接收者的标识对消息进行加密，唯有接收者可用相应的私钥对该密文进行解密，从而获取消息。 本标准适用于密钥封装和对消息的加解密。

为解决泊位占有率的预测精度随步长增加而下降的问题，提出了一种基于注意力机制的泊位占有率预测模型。通过卷积神经网络获得多变量的时间模式信息作为模型的注意力机制。通过对模型训练、学习特征信息，并对相关性高的序列分配较大的学习权重，来实现解码器输出高度相关的有用特征预测目标序列。应用多个停车场数据集对模型进行测试，测试结果及对比分析表明，所提模型在步长达到 36 时对泊位占有率的预测数据能较好地估计真实值，预测精度和稳定性相比LSTM均有提高。

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深入Linux设备驱动程序内核机制.pdf，此书有书签，非常方便查阅，对内核有深入讲解。

aidl跨进程通信demo,亲测可用,binder机制,改完bug,好用.

matlab注意力机制 原文链接： 图像处理注意力机制Attention汇总（附代码,SE、SK、ECA、CBAM、DA、CA等） 1. 介绍 注意力机制（Attention Mechanism）是机器学习中的一种数据处理方法，广泛应用在自然语言处理（NLP）、图像处理（CV）及语音识别等各种不同类型的机器学习任务中。根据注意力机制应用于域的不同，即注意力权重施加的方式和位置不同，将注意力机制分为空间域、通道域和混合域三种，并且介绍了一些关于这些不同注意力的先进注意力模型，仔细分析了他们的的设计方法和应用领域，给出了实现的代码与实验结果。 ZhugeKongan/Attention-mechanism-implementation ​github.com/ZhugeKongan/Attention-mechanism-implementation 篇外的补充： https://github.com/ZhugeKongan/torch-template-for-deep-learning/tree/main/models/Attention 2. 空间域注意力方法 对于卷积神经网

详细描述浏览器缓存机制，对于学习http协议的初学者一定有用