欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 下载heaton-javascript-ml.zip - 45.1 KB 基本介绍 在本文中,你会对如何使用JavaScript实现机器学习这个话题有一些基本的了解.我会使用Encon(一个先进的神经网络和机器学习框架)这个框架,并向你们展示如何用这个框架来实现光学字符辨识,模拟退火法,遗传算法和神经网络.Encog同时包括了几个GUI窗体小部件,这些小部件可以更方便地显示出一般机器学习任务的输出. 运行环境 Encog是一个面向Java,…

9 个用于移动APP开发的顶级 JavaScript 框架[申明:来源于网络] 地址:http://www.codeceo.com/article/9-app-javascript-framework.html?ref=myread…

因为keepalived使用了VRRP协议,所有有必要熟悉一下. 虚拟路由冗余协议(Virtual Router Redundancy Protocol,简称VRRP)是解决局域网中配置静态网关时,静态网关出现单点失效现象的路由协议. VRRP广泛应用在边缘网络中,它的设计目标是支持特定情况下IP数据流量失败转移不会引起混乱,允许主机使用单路由器(位于一个虚拟路由器组中, 在该组中,只有一台路由器--master路由器工作,转发数据包,其它路由器是backup路由器,不参与转发数据包),以及在实…

南京邮电大学网络攻防平台-MD5-Writeup 题干如下: 分析: 遍历 TASC?O3RJMV?WDJKX?ZM(?替换为其他),找到md5为e9032???da???08????911513?0???a2形式的即可 脚本如下: import md5 import string ​ dic = string.ascii_letters + string.digits ​ for i in dic: for j in dic: for k in dic: s = 'TASC' + i + 'O…

南京邮电大学网络攻防训练平台(NCTF)-异性相吸-Writeup 题目描述 文件下载地址 很明显,文件之间进行亦或就可得到flag,不再多说,直接上脚本 #coding:utf-8 file_a = open('密文.txt', 'rb') file_b = open('明文.txt', 'rb') ​ str_a = ''.join(file_a.readlines()) str_b = ''.join(file_b.readlines()) ​ ans = '' for i, j in z…

上一小节介绍了以太网帧的结构,以及帧中各个字段的作用.参与以太网通讯的实体,由以太网地址唯一标识.以太网地址也叫做 MAC 地址,我们对它仍知之甚少. 以太网地址在不同场景,称谓也不一样,常用叫法包括这些: 以太网地址 MAC 地址 硬件地址 物理地址 网卡地址 网卡 在以太网中,每台主机都需要安装一个物理设备并通过网线连接到一起: 这个设备就是 网卡 ( NIC ),网络接口卡 ( network interface card )的简称.有些文献也将网卡称为 网络接口控制器 ( network…

上一小节介绍了 集线器 ,一种工作于物理层的简单网络设备.由于集线器采用广播的方式中继.转发物理信号,传输效率受到极大制约. 精准转发 为了解决集线器工作效率低下的尴尬,我们需要设计一种更高级的网络设备.新设备根据以太网帧的目的 MAC 地址,将它精准地转发到正确端口: 注释:这里 端口 ( port )指的是转发设备的插口,也可叫做网口. 如上图,中间节点是转发设备,它在内部维护着一张主机 MAC 地址与对应端口的映射表,现与 3 台主机相连.这样一来, 当转发设备接到主机 A 发给主机 C…

不同的以太网接入设备,一帧能传输的数据量是有差异的. 普通的以太网卡,一帧最多能够传输 1500 字节的数据:而某些虚拟设备,传输能力要打些折扣.此外,链路层除了以太网还有其他协议,这些协议中数据帧传输能力也有差异. 最大传输单元 如果待发送的数据超过帧的最大承载能力,就需要先对数据进行分片,然后再通过若干个帧进行传输. 下面是一个典型例子,待发送的数据总共 4000 字节,假设以太网设备一帧最多只能承载 1500 字节.很明显,数据需要划分成 3 片,再通过 3 个帧进行发送: 换句话讲,我们…

深度神经网路已经在语音识别,图像识别等领域取得前所未有的成功.本人在多年之前也曾接触过神经网络.本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得. 简要描述深度神经网络模型. 1.  自联想神经网络与深度网络   自联想神经网络是很古老的神经网络模型,简单的说,它就是三层BP网络,只不过它的输出等于输入.很多时候我们并不要求输出精确的等于输入,而是允许一定的误差存在.所以,我们说,输出是对输入的一种重构.其网络结构可以很简单的表示如下: 如果我们在上述网络中不使用sigmoid函数,而使用线性…

3. Model Representation I 1 神经网络是在模仿大脑中的神经元或者神经网络时发明的.因此,要解释如何表示模型假设,我们不妨先来看单个神经元在大脑中是什么样的. 我们的大脑中充满了如上图所示的这样的神经元,神经元是大脑中的细胞.其中有两点值得我们注意,一是神经元有像这样的细胞主体(Nucleus),二是神经元有一定数量的输入神经和输出神经.这些输入神经叫做树突(Dendrite),可以把它们想象成输入电线,它们接收来自其他神经元的信息.神经元的输出神经叫做轴突(Axon),…