Siamise_network 介绍 此回购协议实现了暹罗网络以实现一次性学习，而骨干网和三元组丢失则具有resnet50 依存关系 python> 3.6 点最新版本 用法 cd root && pip3 install -r requirements.txt 要运行train.py，您需要在第26和28行中配置训练数据集的路径。 格式文件夹培训是Data_shopee | | -----> train_images_triplest.csv | -----> train_images 格式化csv文件的培训是 锚定阳性阴性 img_name img_name img_name

Build 10.0.2593 [Released: November 01, 2023] Added: Minor bug fixes and performance improvements. https://help.electronic.us/support/solutions/articles/44001309944-what-s-new-in-this-version-for-windows https://cdn.electronic.us/products/usb-over-ethernet/windows/update/settings.xml 授权分析过程:https://blog.csdn.net/chivalrys/article/details/135445575

The Illustrated Network - How TCPIP Works in a Modern Network 英文无水印pdf pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除

《Linux网络编程终极指南》是Keir Davis、John W. Turner和Nathan Yocom共同编写的权威性技术书籍，旨在为读者提供深入的Linux网络编程知识。本书不仅适合初学者，也适用于希望深化理解的高级程序员。以下是书中涵盖的关键知识点： ### Linux网络编程基础 - **网络模型与协议**：本书首先介绍了网络通信的基本原理，包括OSI七层模型和TCP/IP四层模型，以及各层中涉及的主要协议。 - **Socket编程**：Socket是网络编程的核心概念，本书详细讲解了如何在Linux系统上使用Socket进行网络通信，包括Socket的创建、连接、发送与接收数据等操作。 - **多线程与并发处理**：为了提高网络应用程序的效率，书中探讨了如何利用多线程和异步IO来处理并发连接，从而实现高性能的网络服务。 ### 高级网络编程技术 - **IPv6支持**：随着IPv4地址资源的枯竭，IPv6成为了网络发展的趋势，本书对IPv6的编程支持进行了详细的介绍，包括IPv6地址格式、转换和兼容性问题。 - **安全编程**：网络安全是不可忽视的重要方面，书中讨论了SSL/TLS协议的使用，以及如何在传输过程中确保数据的安全性和完整性。 - **网络调试与优化**：本书还提供了网络程序调试和性能优化的方法，包括使用工具如Wireshark进行网络包分析，以及如何优化网络代码以减少延迟和提高吞吐量。 ### 实践案例与项目 - **服务器端编程**：通过实际编写Web服务器、FTP服务器等示例，读者可以学习如何构建自己的网络服务器。 - **客户端编程**：同样，书中也涵盖了如何开发网络客户端应用，如HTTP客户端、DNS查询工具等，帮助读者全面掌握网络编程技能。 - **网络库与框架**：介绍了常用的网络编程库和框架，如libevent、Boost.Asio，使读者能够快速上手，提高开发效率。 ### 学习路径与资源 - **在线资源与社区**：本书推荐了一些在线资源和社区，如Linux内核源码、Linux网络编程论坛等，这些资源对于深入学习和解决具体问题非常有帮助。 - **实践与实验**：鼓励读者动手实践，通过编写小项目或参与开源项目来加深对Linux网络编程的理解。 《Linux网络编程终极指南》是一本全面、深入的Linux网络编程教材，无论你是刚刚接触网络编程的新手，还是希望提升技能的资深开发者，都能从中获得有价值的知识和技巧。这本书不仅是学习Linux网络编程的入门书籍，更是进阶和专业开发人员不可或缺的参考文献。

标题“Texas-Biofuel-Supply-Network-Optimization”表明这是一个关于优化德克萨斯州生物燃料供应链的项目。在当前环保意识日益增强的背景下，生物燃料因其可再生性和较低的碳排放成为化石燃料的有力替代品。这个项目可能是为了提高生物燃料生产、分配和使用的效率，以降低能源成本并减少环境影响。 描述中的同名信息进一步确认了这是对德克萨斯州生物燃料供应链进行建模和优化的研究。这样的研究通常涉及多个层面，包括原料来源、生产设施布局、运输网络设计以及市场需求分析等。 “JupyterNotebook”标签提示我们，该项目的数据分析和建模工作是在Jupyter Notebook环境中完成的。Jupyter Notebook是一款开源工具，允许用户结合代码、文本、图表和图像，为数据分析和科学计算提供了一个交互式平台。这可能意味着项目中包含了Python代码，用于处理数据、执行算法以及可视化结果。 从压缩包的文件名“Texas-Biofuel-Supply-Network-Optimization-main”来看，主文件可能包含整个项目的核心内容，如模型定义、数据输入、优化算法和结果展示等。这个文件可能是一个包含多个章节或部分的综合文档，指导用户逐步理解整个优化过程。 在实际操作中，项目可能会涉及以下几个关键知识点： 1. **供应链管理**：了解生物燃料从原材料收集（如农作物、废弃物等）到加工、存储、运输和销售的全过程，并识别其中的瓶颈和潜在优化点。 2. **数学建模**：利用线性规划、整数规划或其他优化技术建立供应链模型，以最小化成本、最大化利润或满足特定约束。 3. **数据处理**：收集并清洗与生物燃料供应链相关的数据，如原料产量、生产成本、运输距离、市场需求等。 4. **算法实现**：在Jupyter Notebook中编写代码，实现优化算法，如使用Gurobi、CPLEX等优化软件库。 5. **结果分析**：通过可视化工具（如matplotlib或seaborn）展示优化结果，比如成本曲线、资源分配图、敏感性分析等。 6. **决策支持**：根据优化结果，提出改善供应链效率和经济效益的策略建议，可能包括新建工厂位置、调整运输路线或改变库存策略。 7. **可持续性评估**：考虑环境影响，如碳足迹计算，确保优化方案不仅经济上可行，而且符合环保标准。 8. **动态优化**：考虑供应链的动态变化，如季节性供需波动、价格变动，构建动态模型以适应不确定性。 通过深入研究这个项目，我们可以学习到如何运用现代数据分析工具和优化方法解决复杂的现实问题，特别是在能源领域实现可持续发展的策略。同时，它也为我们提供了理解生物燃料供应链运作机制的宝贵案例。

在石油工程领域，储层属性的准确预测是关键任务之一，因为这些属性直接影响着油田的开发效果和经济效益。本文将探讨如何运用深度学习技术，特别是神经网络，来预测储层的孔隙度（Porosity）和含水饱和度（Water Saturation）。孔隙度反映了储层岩石中储存流体的空间比例，而含水饱和度则表示储层中被水占据的孔隙空间的百分比。 我们需要理解神经网络的基本概念。神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，由大量的节点（称为神经元）和连接它们的权重构成。神经网络通过学习过程调整这些权重，以解决复杂问题，如非线性关系的建模。在本案例中，神经网络将从测井数据中学习并建立储层属性与输入特征之间的复杂关系。 Lasso回归是一种常用的统计学方法，它在训练模型时引入了L1正则化，目的是减少模型中的非重要特征，从而实现特征选择。在神经网络中，Lasso正则化可以防止过拟合，提高模型的泛化能力。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在未见过的数据上表现较差的现象。通过正则化，我们可以找到一个平衡点，使模型既能捕获数据的主要模式，又不会过于复杂。 在预测储层属性的过程中，数据预处理是至关重要的步骤。这包括异常值检测、缺失值填充、数据标准化或归一化等。数据标准化可以使不同尺度的特征具有可比性，有助于神经网络的学习。此外，特征工程也很关键，可能需要创建新的特征或对已有特征进行变换，以增强模型的预测能力。 接着，我们将构建神经网络模型。这通常涉及选择网络架构，包括输入层、隐藏层和输出层。隐藏层的数量和每个层的神经元数量是超参数，需要通过实验或网格搜索来确定。激活函数如Sigmoid、ReLU（Rectified Linear Unit）等用于引入非线性，使模型能够处理复杂的关系。损失函数，如均方误差（MSE）或均方根误差（RMSE），用于衡量模型预测结果与真实值之间的差异。优化器如梯度下降或Adam（Adaptive Moment Estimation）负责更新权重，以最小化损失函数。 在训练过程中，我们通常会将数据集分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整超参数和防止过拟合，测试集则在模型最终评估时使用。通过监控验证集的性能，我们可以决定何时停止训练，避免模型过拟合。 模型的评估标准可能包括精度、R²分数、平均绝对误差（MAE）和均方误差。对于储层属性预测，我们期望模型能给出高精度和低误差，以帮助工程师做出更准确的决策。 利用神经网络和Lasso正则化的深度学习方法可以有效地预测储层的孔隙度和含水饱和度。这一技术的应用可以提高石油资源的开发效率，减少勘探成本，并为未来的油气田管理提供有力的科学支持。通过不断优化模型和特征工程，我们有望实现更加精准的储层属性预测。

哈密​​顿神经网络 Sam Greydanus，Misko Dzamba，Jason Yosinski | 2019年 论文： 博客： 基本用法 训练哈密顿神经网络（HNN）： 任务1：理想的质量弹簧系统： python3 experiment-spring/train.py --verbose 任务2：理想摆锤： python3 experiment-pend/train.py --verbose 任务3：真正的摆锤（来自本《论文）： python3 experiment-real/train.py --verbose 任务4：两体问题： python3 experiment-2body/train.py --verbose 任务4b：三体问题： python3 experiment-3body/train.py --verbose 任务5：像素摆锤（来自OpenAI G

Network programming has been around for a very long time, and it's definitely not a task for the faint-hearted. Boost.Asio provides an excellent abstraction over it, making sure that with a minimal amount of coding, you can create beautiful client-server applications and have tons of fun doing it. And it throws some extra non-networking features, just as a bonus! Code that uses Boost.Asio is compact, easy to read, and if you follow what I describe in the book, it is bug-free. 标题《Boost.Asio C++ Network Programming》和描述表明本文档是一本关于使用Boost.Asio库进行C++网络编程的电子书。网络编程是一项要求严谨的复杂任务，涉及底层的网络通信和协议处理。Boost.Asio提供了一种简便的抽象层，使得开发者能够在较少的编码工作下创建功能完善的客户端-服务器应用程序，同时享受到编程的乐趣。此外，Boost.Asio的代码风格紧凑且易于阅读。本书的作者John Torjo，是一位经验丰富的C++专家，拥有超过15年的编程经验，大部分时间从事C++开发。他在C++编程方面的文章发表在专业杂志上，包括Dr. Dobb's等。在这本电子书中，作者通过实际例子增强了读者的C++网络编程技能。 从标签中可以看出，这本书专门讨论Boost.Asio库在C++中的应用，Boost.Asio是一个跨平台的C++库，专门设计用于网络和低级别I/O编程。该库提供了一种异步I/O的解决方案，可以用于构建高性能的网络应用程序，包括服务器和客户端。Boost.Asio的抽象层次使得程序设计者可以不必直接与底层的套接字编程打交道，从而减少工作量并降低错误发生的机会。 电子书的内容包括了对Boost.Asio的详细介绍、实际编程示例和技巧。这些内容旨在帮助读者掌握Boost.Asio进行网络编程的方法，包括如何使用它建立连接、处理异步操作以及如何管理不同类型的网络资源。此外，书中可能还讨论了Boost.Asio的错误处理机制以及如何在开发中避免常见的陷阱和问题。作者可能还提供了对网络编程中高级主题的探讨，如异步操作的深层次使用、跨平台网络编程的注意事项以及网络协议的设计和实现。 尽管电子书旨在简化网络编程的学习过程，作者也强调了遵循书中指南可以确保编写出无bug的代码。然而，电子书中的信息是“售出无保证”，也就是说读者需要理解信息可能存在的局限性，并且作者、出版商、经销商和分销商不应对由此书直接或间接造成的任何损害负责。 此外，电子书的版式、封面设计、技术校对和其他制作流程可能涉及多个贡献者和专业人士，包括项目协调员、审稿人、排版者、封面设计者以及技术编辑等。John Torjo在本书中将自己的编程经验和对网络编程的理解进行了分享，对于希望提升C++网络编程能力的读者而言，这是一本宝贵的学习资源。通过阅读这本书，读者可以学习到如何利用Boost.Asio库来简化和优化网络通信的处理，使得创建复杂的网络应用程序变得更为高效和轻松。

Designing for Cisco Network Service Architectures (ARCH) Foundation Learning Guide CCDP ARCH 300-320(4th) 英文无水印原版pdf 第4版 pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书

脑机接口(BCI)是一项有可能改变世界的前沿技术。脑电图（EEG）运动图像（MI）信号已被广泛用于许多BCI应用中以协助残疾人控制设备或环境、甚至增强人的能力。然而大脑信号解码的有限性能限制了BCI行业的广泛发展。在这篇文章中，我们提出了一个基于注意力的时间卷积网络(ATCNet)用于基于EEG的运动图像分类。该ATCNet模型利用多种技术来提高MI分类的性能，参数数量相对较少。ATCNet采用了科学的机器学习来设计一个特定领域的深度学习模型，具有可解释和可说明的特征，多头自我关注来突出MI-EEG数据中最有价值的特征，时间卷积网络来提取高层次的时间特征，以及基于卷积的滑动特征。颞部卷积网络提取高层次的时间特征，基于卷积的滑动窗口有效地增强了MI-EEG数据。所提出的模型在BCI中的表现优于目前最先进的技术。在IV-2a数据集中，提议的模型优于目前最先进的技术，准确率为85.38%和70.97%。