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2026年2月24日
计算机网络(一)
摘要: 五层架构:自顶向下 应用层 HTTP / SMTP / FTP / DNS / SSH 报文 / 信息(message) 传输层 TCP / UDP 段(segment)/ 报文段 端口(port) 网络层 IP 包 / 分组(package) 路由器 / 三层交换机 数据链路层 驱动 帧(fram
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posted @ 2026-02-24 09:41 中年二班
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2026年2月2日
Linux Shell(五)-- 正则表达式
摘要: 正则表达式 容小的偷个懒,太细碎了,爬虫的时候现查吧(捂脸) find # 语法格式 find [path] [options] [tests] [actions] # 示例 $ find . \( -name "_*" -or -newer while2 \) -type f -print gre
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posted @ 2026-02-02 20:07 中年二班
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Linux Shell(四)-- 设置信号功能 trap
摘要: trap 设置:在接收到信号后将要执行的命令 trap command signal # signal = HUP / INT / QUIT / ABRT / ALARM / TERM / ... trap '命令' 信号列表 # 捕获信号时执行指定命令 trap 信号 # 恢复该信号的默认处理 t
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posted @ 2026-02-02 09:28 中年二班
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2026年1月30日
Linux Shell(三)-- 条件、循环
摘要: 条件 if if condition then statements else statements fi 列表序列 && || && 从左开始顺序执行每条命令 如果一条命令返回的是 True ,它右边的下一条命令才能够执行 || 如果一条命令返回的是 False,它右边的下一条命令才能够被执行 条
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posted @ 2026-01-30 09:30 中年二班
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2026年1月29日
Linux Shell(二)
摘要: 命令 echo read 引号 "$var" 读取变量var的值 '$var' 整个 \(\$\)var 被当作字符串 环境变量 脚本执行前,默认会初始化的一些变量,命名全大写 $HOME 当前用户的家目录,可以用export在命令行里修改,关闭终端界面即可重置 $PATH 以冒号分隔的用来搜索命令
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posted @ 2026-01-29 09:34 中年二班
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2026年1月27日
Linux Shell(一)
摘要: 重定向 ">" 符号:把 ls 的标准“1”输出,重定向到 lsoutput.txt 文件 ls -1 > lsoutput.txt ">>" 符号,把 ls 的标准“1”输出,添加到 lsoutput.txt 文件的尾部 ls -1 >> lsoutput.txt 文件标识符: 0 - 标准输入;
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posted @ 2026-01-27 10:48 中年二班
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2026年1月6日
深度学习笔记(二)
摘要: 张量 Tensor 存储 存储区是由数字数据组成的一维数组,即包含给定类型的数字的连续内存块 实例,使用偏移量和每个维度的步长对该存储区进行索引 多个张量可以索引同一存储区,但是它们索引到的数据可以不同 例如,索引同一个存储区: 4 1 5 3 1 2 可以得到 2 个不同的张量 tensor =
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posted @ 2026-01-06 09:39 中年二班
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2026年1月4日
深度学习笔记(一)
摘要: 识别图像主题 pytorch 金毛分类 resnet 101 对抗式生成 GAN CycleGAN resnetGeneration 马 -> 斑马 换脸、生成音频、文本、音乐 描述场景的预训练网络 NeuralTalk2 模型 提供一幅自然图像,这个模型会生成一段关于场景的英文说明 包含 2 个相
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posted @ 2026-01-04 09:57 中年二班
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2025年12月30日
Pytorch(一):类、变量、函数、初始化、调用、抛出错误
摘要: 类 class Variable: class Function: 变量 函数 初始化 def__init__(self, data): 调用 def __call__(self, input): 抛出错误 raise NotImplementedError("xxx未定义")
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posted @ 2025-12-30 10:29 中年二班
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2025年12月26日
密度估计-第3柱(三)- EM算法
摘要: 期望最大化算法(EM 算法) 混合模型、隐变量模型参数(最大似然或MAP)的通用迭代算法 E 步:评估责任 \(r_{nk}\)(计算数据点 n 属于混合分量 k 的后验概率) M 步:使用更新后的责任 \(r_{nk}\) 重新估计参数 \(\mu_k,\ \Sigma_k,\ \pi_k\) E
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posted @ 2025-12-26 15:04 中年二班
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