A类网络的IP地址范围为1.0.0.1－127.255.255.254； B类网络的IP地址范围为：128.1.0.1－191.255.255.254； C类网络的IP地址范围为：192.0.1.1－223.255.255.254。 A: 10.0.0.0~10.255.255.255 即10.0. ...
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2018-04-30 14:34:01
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反向传播 如何让多层神经网络学习呢？我们已了解了使用梯度下降来更新权重，反向传播算法则是它的一个延伸。以一个两层神经网络为例，可以使用链式法则计算输入层-隐藏层间权重的误差。 要使用梯度下降法更新隐藏层的权重，你需要知道各隐藏层节点的误差对最终输出的影响。每层的输出是由两层间的权重决定的，两层之间产 ...
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2018-04-27 18:07:13
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java 网络学习,转载请于明显处标明出处：http://www.cnblogs.com/AmyZheng/p/8616135.html ...
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2018-03-25 18:17:10
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对于不懂Linux的人员来说，Linux等计算机相关领域都十分神秘，尤其是看了很多国际大片，如速度与激情中的计算机天才，使用的“天眼系统”、“人脸识别”“全球定位”等高科技技术，都与计算机息息相关，这些都催生了学习计算机技术的热情，那么，对于想学习Linux的人员来说，需要学习哪些内容才能学好Linux呢？
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2018-03-12 17:10:03
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学习过程相当于使用一个滤波器，定义滤波器大小和深度步长，在原图像上滑动，滤波器上每一个深度的点对原图像上特征点响应的量化值都是不同的，响应过程是一个卷积过程，原图像如果是3 7*7（3是原来的depth），滤波器定义为10 3*3 stride=1则获得的输出为10 5*5，在学习过程中卷积层的大小 ...
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2018-03-11 14:40:58
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此篇blog适合有HSRP基础的网络学习者阅读；本人HSRP笔记传送门本文以HSRP为基础，通过VRRP与HSRP的区别，进而来了解一下VRRP。HSRP和VRRP的区别：1.术语不同。HSRP里是Active，Standby。VRRP是Master，Backup。且HSRP只能有一个Active，一个Standby，其余都是监听状态。VRRP只能有一个Master，其余都是Backup2.HSR
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2018-03-08 13:55:56
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神经网络是用来处理 非线性关系的，输入和输出之间的关系可以确定（存在非线性关系），可以利用神经网络的自我学习（需要训练数据集 用明确的输入和输出），训练后权值确定，就可以测试新的输入了。 遗传算法是用来解决最值问题的，生物进化、优胜略汰。更灵活没有限制，唯一的难处就是 编码染色体 和评价函数的选择。 ...
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2018-03-04 18:10:32
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CNN产生的起因是为了减少神经元数目并减少计算量 卷积神经网络的结构一般包含 输入层 _input layer_ : 用于数据的输入 卷积层 _convolutional layer_ : 使用卷积核进行特征提取以及特征映射 激励层 _active layer_ : 由于卷积是线性运算，添加非线性映 ...
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2018-03-01 20:04:15
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10. 因特网指当前全球最大的、开放的、有众多网络相互连接而成的特定计算机网络，它采用TCP/IP协议族作为通信的规则，且其前身是美国的ARPANET。 11. 因特网发展的三个阶段：第一阶段是从单个网络ARPANET向互联网发展的过程；第二阶段的特点是建成了三级结构的因特网；第三阶段的特点是逐渐形 ...
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2018-02-28 01:17:48
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