TCP IP详解(完整三卷) 清晰非扫描版
2025-06-23 17:00:11 23.73MB 网络
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内容概要:本文介绍了 AdaRevD (Adaptive Patch Exiting Reversible Decoder),一种用于增强图像去模糊网络(如NAFNet 和 UFPNet)的新型多子解码器架构。为解决现有方法因轻量化解码器限制了模型性能这一瓶颈,提出了一种可逆结构和适应性退出分类器。论文详细阐述了 AdaRevD 设计背后的动机与创新点:包括重构训练后的编码权重来扩大单一解码器的容量,并保持低显存消耗的能力。该模型在多尺度特征分离方面表现优异,能从低层次到高层次逐渐提取模糊信息,还特别加入了一个自适应分类器来判断输入模糊块的程度,使其可以根据预测的结果提前在特定子解码层退出以加快速度。实验表明,在GoPro数据集上达到了平均峰值信噪比 (PSNR) 的提升。此外,通过对不同子解码器输出之间的比较发现,不同退化程度的模糊区块有不同的修复难易程度,验证了AdaRevD对于不同模糊级别的有效性和高效性。 适用人群:适用于对深度学习和图像恢复有一定认识的专业人士和技术研究人员。对于那些关注提高图像处理效率、改进现有去模糊技术和追求高性能GPU利用率的研究人员尤为有用。
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基于多通道卷积神经网络与变压器振动信号的故障诊断技术研究与应用,基于多通道卷积神经网络与MATLAB仿真的变压器故障诊断技术及其振动信号数据集研究,多通道卷积神经网络 变压器 故障诊断 MATLAB (附赠变压器振动信号数据集) 关键词:卷积神经网络 CNN 多通道卷积 神级网络 MCCNN 变压器 振动信号 故障诊断 内容简介: 卷积神经网络(CNN)的性能与网络结构和卷积核大小密切相关。 通常来说,网络的结构越深,非线性表达能力越强,但也意味着模型更加复杂,需要更多的数据进行训练。 此外,小卷积核能够有效地提取数据的局部特征,而大卷积核则具有较大的感受野,能够有效地提取数据的全局特征。 为了充分发挥CNN的特征提取优势,提高模型的抗干扰性,提出了一种基于多通道卷积神经网络MCCNN的变压器故障类型诊断模型。 注:,。 ,MCCNN;多通道卷积神经网络;变压器;振动信号;故障诊断;网络结构;卷积核大小;抗干扰性,多通道卷积神经网络MCCNN在变压器振动信号故障诊断中的应用
2025-06-23 11:21:24 314KB
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Python网络爬虫教学 Python网络爬虫是一类应用广泛的自动化程序,它们利用Python语言的简洁易读性和强大的库支持,能够高效地完成网页数据的抓取工作。网络爬虫的工作流程通常包括发送HTTP请求、获取网页内容、解析网页、提取数据、存储数据等步骤。在Python中,这一过程可以借助众多第三方库来实现,如Requests库用于发送请求,BeautifulSoup和lxml用于解析HTML/XML文档,Scrapy框架则提供了一套完整的爬虫解决方案。 在编写网络爬虫之前,需要了解其工作原理和相关的法律法规。爬虫的编写应遵循网站的robots.txt文件的规定,该文件指定了哪些内容可以被爬取。同时,由于网站结构会变化,爬虫程序应具备一定的容错能力,能够在遇到异常时做出调整。编写爬虫还需要考虑到效率问题,通过设置合理的请求间隔、使用代理池等技术来避免对网站造成过大压力或被封禁。 Python的网络爬虫在数据抓取领域具有广泛的应用。它们可以用于搜索引擎的索引构建,也可以帮助人们收集特定领域的公开数据,比如天气信息、股票数据、商品信息等。在进行数据抓取时,爬虫程序不仅要能够处理标准的HTML页面,还应该能够处理JavaScript动态生成的内容,这通常需要借助Selenium、Pyppeteer等工具来模拟浏览器行为。 Python网络爬虫的学习路径大致可以分为以下几个阶段:首先掌握Python的基础语法和编程思想;熟悉网络请求与响应的概念,了解HTTP协议;接着学习使用 Requests 等库进行网络请求的操作;然后,学习使用 BeautifulSoup、lxml 或正则表达式等进行HTML页面的解析和数据提取;学习如何处理异常、数据存储和爬虫框架的使用,如Scrapy框架,以实现复杂的爬虫项目。 在网络爬虫的实践中,还需要注意遵守数据抓取的伦理和法律规范。未经允许的数据抓取可能会侵犯版权或隐私权,导致法律诉讼。因此,在开发和部署爬虫之前,务必确保合法合规,尊重数据来源网站的版权和使用条款。 网络爬虫技术的学习不仅限于编程技术本身,还包括了解互联网的运作机制、学习如何分析网站的结构和数据存储方式,以及对爬虫性能的优化等。随着技术的不断进步,网络爬虫也在不断地更新换代,学习者需要持续关注新技术和新工具的出现,不断提升自己的技能。 随着大数据时代的到来,Python网络爬虫的重要性日益凸显。掌握这项技术能够帮助人们更好地从海量的互联网数据中提取有价值的信息,为数据分析、商业决策、市场研究等领域提供支持。因此,无论是对于数据科学初学者,还是对于经验丰富的工程师,Python网络爬虫都是一门值得深入学习的技能。
2025-06-23 10:48:35 246KB python
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无线网络密码无线爆破,简单易学,配合“奶嘴”更巧妙!
2025-06-22 17:38:17 6.23MB
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老a工具箱是一个专门针对淘宝卖家所提供的一款辅助工具,拥有店铺装修代码的一键生成、店铺装修视频教程、淘宝店铺美工教程几大特色,内置了多款实用工具,如快递查询、计算器、音乐试听等,主要是为所有的淘宝卖家提供最好的学习环境,非常适用于新手淘宝的使用,能够帮助你快速掌握淘宝开店的相关技巧。除此之外老a卖家工具箱还能够对自己宝贝的历史排名进行查询,可分别用文字和图表进行显示。 需要的朋友们可以下载试试吧!
2025-06-22 16:56:24 18.67MB 网络软件
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网络请求框架 网络请求框架将会采用 RxJava + Retrofit + OkHttp的方式,在网络请求中会对三者进行一些简单的配合封装 在网络请求示例中,会用到Gank的API,在此表示感谢! 图片加载框架 图片加载将会使用Glide进行加载,在使用Gide时还会进行二次封装,封装后对应的类文件为ImageLoader,放置在Utils包中
2025-06-22 14:47:41 234KB 安卓框架
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【HTC G3 解网络锁】是指为了解除HTC G3手机上的网络运营商锁定,使其可以使用其他运营商的SIM卡。通常,当手机在购买时与特定的运营商绑定,如合约机,就会存在网络锁。这个过程涉及到手机的基带、IMEI码以及网络设置。本文将详细阐述如何进行HTC G3的网络解锁步骤,同时也会涉及相关的软件工具和注意事项。 我们需要了解HTC G3,也就是HTC Hero,是HTC公司于2009年推出的一款智能手机,它运行的是Android操作系统。这款手机因其独特的翘臀设计和Sense UI而受到用户的喜爱。由于当时的网络环境,很多手机都预装了特定运营商的软件和服务,限制了用户更换SIM卡使用其他网络。 网络解锁一般有两种方法:通过官方渠道申请解锁码或使用第三方软件。对于HTC G3,如果手机支持官方解锁,你可以通过HTC官方网站或者联系你的运营商获取解锁码。这个过程通常需要提供IMEI码,这是手机的唯一识别号。然而,如果官方渠道无法满足,或者你选择更快捷的方式,那么可以使用第三方软件。 在提供的文件列表中,我们看到一个名为"Galaxy S Unlock.apk"的应用程序。虽然名字中包含"Galaxy S",这通常是三星手机的系列,但这里可能是开发者对软件用途的一种隐喻,因为该应用可能适用于多个品牌的解锁。这类第三方软件通常会利用手机的漏洞或特定的解锁算法来解除网络锁。安装并运行这个应用,按照其界面提示操作,可能就能成功解锁HTC G3。 在使用第三方软件解锁时,有几个重要的注意事项: 1. **备份数据**:在进行任何解锁操作前,确保手机中的重要数据已备份,以防解锁过程中数据丢失。 2. **风险提示**:第三方软件可能会导致设备变砖或者失去保修,因此需谨慎操作。 3. **安全检查**:确认下载的解锁软件来自可信源,避免下载带有恶意软件的应用。 4. **系统版本**:不同的系统版本可能需要不同的解锁方法,确保你的手机系统版本与解锁软件兼容。 解锁后,你可以插入任何运营商的SIM卡,手机应该能识别并正常使用网络服务。然而,解锁后也可能遇到网络不稳定或者无法接收短信的问题,这时可能需要手动配置APN设置。 HTC G3的网络解锁是一个涉及到手机硬件、软件和网络服务的过程。理解这个过程需要一定的技术知识,但只要按照正确的步骤和注意事项,大部分用户都能成功完成。记住,解锁手机是为了获得更大的网络自由,但也可能带来潜在的风险,因此在操作前务必权衡利弊。
2025-06-22 10:14:39 113KB
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内容概要:AES67-2018标准为专业音质(16位,44.1kHz及以上)并支持低延迟(低于10毫秒)的高性能量子网络传播提供了详细的规范与指南,涵盖同步、时钟识别、网络传输、编码流媒体等多个方面。此标准旨在促进各种不同系统的互操作性,特别是在现场声音增强、广播分布以及音乐制作和后期制作领域的商业音频应用。 适用人群:音频工程技术人员、系统集成商、网络设备制造商及对高性能量子音频传输感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:适用于需要高质量音频传输并且有严格延迟要求的应用场合,如直播音效增强、广播节目制播等。本标准有助于提高跨平台设备间的互操作性,减少兼容性问题。 其他说明:此标准基于现有的互联网协议制定,不引入新的通信协议,而是专注于定义现有技术如何用于创建互操作系统。实施AES67应能容忍其他非必需的网络协议选项。
2025-06-21 20:32:45 473KB AES67
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