AQtion AQC107 AQtion AQC107S AQtion AQC108 AQC108S AQtion AQC109 AQtion AQC109S AQtion AQC100 AQtion AQC100S AQtion AQC111 AQTion AQC111C AQtion AQC111S AQC111U AQC112 AQtion AQC112C AQtion AQC112C AQtion AQC112C AQtion AQC112C AQtion AQC112C AQtion AQC112C AQtion AQC112C AQtion AQC112C AQtion AQC112C AQtion AQC112C AQtionAQC112S AQtion AQC112U AQtion AQN-107 AQN-108 Aquantia AQtion 10Gbit 网络适配器 Aquantia AQtion 5Gbit 网络适配器 Aquantia AQtion 2.5Gbit 网络适配器 Aquantia Felicity 网络适配器 SANLink3 N1 10Gbit
2022-07-28 09:01:27 970KB Marvell网卡
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network网络抓包内容分析
2022-07-27 20:03:57 938KB network
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Fundamental of Network Security FNS pages:120 英语
2022-07-27 14:39:08 1.55MB Fundamental of Network Security
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1.Server Network Recycle Bin Tool 6.11.3无限试用版。 2.网络共享文件夹回收站 6.11.3无限试用版 3.软件安装在共享文件服务上,在软件中设置回收共享文件夹,客户端删除共享服务器上的文件会自动放入指定的文件夹。
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Nmap,也就是Network Mapper,最早是Linux下的网络扫描和嗅探工具包 是一个网络连接端扫描软件,用来扫描网上电脑开放的网络连接端。确定哪些服务运行在哪些连接端,并且推断计算机运行哪个操作系统(这是亦称 fingerprinting)。 1)主机发现:检测目标主机是否在线 2)端口扫描:检测端口状态和提供的服务 3)版本侦测:检测端口提供服务的包或软件的版本信息 4)操作系统侦测:检测主机使用的操作系
2022-07-22 18:00:09 42.83MB 主机发现
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国外留学学习硬件系统入门课程,本书是纯英文,包含网络系统的设计方案,是计算机网络,从顶层到底层的晋升版
2022-07-21 23:24:06 2.57MB 网络系统 计网提升课
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Amazon Product Co-purchasing Network MetaData 是由亚马逊官网上的商品信息数据组成的数据集,共计 548552 条,其中包含音乐 CD、DVD、录影带等,每条信息均包含名称、销售排名、相关商品、商品分类介绍和商品评论。 该数据集由斯坦福大学于 2007 年发布,数据采集自 2006 年夏天,相关论文有《The Dynamics of Viral Marketing》。
2022-07-13 11:04:48 203.26MB 数据集
当前,深度学习和人工智能的发展和应用给人们留下了深刻的印象。神经网络是深度学习和人工智能的关键元素,然而,真正了解神经网络工作机制的人少之又少。本书用轻松的笔触,一步一步揭示了神经网络的数学思想,并介绍如何使用Python编程语言开发神经网络。 本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始,逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识,并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。读者将学习使用Python开发自己的神经网络,训练它识别手写数字,甚至可以与专业的神经网络相媲美。 本书适合想要了解深度学习、人工智能和神经网络的读者阅读,尤其适合想要通过Python编程进行神经网络开发的读者参考。 这是一本精心编写、给完全初学者的图书。它带领读者构建一个真正、有效的神经网络,而不需要读者具备任何复杂的数学知识和深度学习的理论。 ——M Ludvig 强烈推荐本书。这本书使得人工神经网络的概念非常清晰而容易理解。读者应该尝试重复本书中给出的示例,以便让本书发挥大的作用。我就是这么做的,效果不错! ——美亚的一位读者 如果你对人工智能或神经网络感兴趣的话,这应该是你的第1本入门书。本书对主题的介绍非常清晰,几乎涉及理解神经网络所需的所有知识,包括微积分、统计、矩阵、编程等等。 ——Niyazi Kemer 这是一本优秀的入门图书,它有几个显著特点。它细致而透彻地介绍了神经网络。它用非常精简、实用的方式介绍了数学知识,特别是矩阵乘法和一些简单的微积分,使得读者能够很容易接受一次数学训练。它使用IPython作为计算平台,引导读者使用Python编写神经网络。 ——Daniel Oderbolz
2022-07-12 22:35:08 7.12MB 神经网络 深度学习 python
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【Python项目实战】基于时间卷积网络(Temporal Convolution Network ,TCN)的发动机剩余寿命预测 航空发动机结构复杂,状态变量多且相互之间存在着严重非线性特征,传统的基于物理失效模型的方法难以精确地预测发动机的剩余寿命(RUL)。针对此问题,采用时间卷积网络(Temporal Convolution Network ,TCN)作为一种最新出现的序列神经网络,被证明在序列数据预测上有良好的效果。采用TCN实现对发动机剩余寿命进行预测,预测过程通过建立退化模型,给每个训练样本添加RUL标签;将特征输入构建的卷积神经网络得到剩余寿命的预测值。为了验证方法的有效性,在NASA提供的涡轮风扇发动机仿真数据集(C-MAPSS)上进行了测试,,结果表明采用TCN算法拥有更高的精度。
2022-07-12 22:05:10 6.55MB python 深度学习
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