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2025年11月21日
卷积神经网络的引入3 —— MLP 与 CNN 在更大数据集上的性能对比实验
摘要: 卷积神经网络的引入3 —— MLP 与 CNN 在更大数据集上的性能对比实验 在前两篇文章中,我们分别验证了: MLP 对平移等扰动非常敏感,而 CNN 具备更好的鲁棒性 在 Fashion-MNIST(低维灰度图)下,MLP 与 CNN 的表现差距不算巨大 为了进一步理解 CNN 的结构优势是否会
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posted @ 2025-11-21 22:07 方子敬
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2025年11月11日
卷积神经网络的引入2 —— CNN 的健壮验证:超参与扰动实验
摘要: 一、实验目标与验证步骤 实验目的 在前一篇中,我们验证了 MLP 对图像平移极度敏感。本篇的实验目标是进一步验证: CNN 相比 MLP,在图像平移、旋转、噪声与亮度扰动下是否具备更强的稳定性与泛化能力。 同时,将探究超参数(如学习率、批次大小、正则化项)对两种模型鲁棒性的影响。 验证步骤 首先,构
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posted @ 2025-11-11 09:37 方子敬
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2025年11月5日
前端大文件分片上传 · 实时进度
摘要: 前端大文件分片上传系统 一个基于 Node.js + Express 的高性能大文件分片上传解决方案,支持并发上传、断点续传、实时进度监控等企业级特性。 项目特色 前端特性 ✅ 智能分片 - 自动将大文件切分为 5MB 分片 ✅ 并发上传 - 同时上传 3 个分片,大幅提升速度 ✅ 断点续传 - 上
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posted @ 2025-11-05 09:51 方子敬
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2025年11月1日
卷积神经网络的引入1--MLP再图像像素平移之后的局限性
摘要: !!! 本文重现的实验来自V Kishore Ayyadevara 著作的Modern Computer Vision with PyTorch (Second Edition) 一书,以下论述仅代表个人理解,如想体验原汁原味,强烈建议阅读原书。 Fully Connected Neural Net
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posted @ 2025-11-01 13:25 方子敬
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家用路由器的作用
摘要: 家用路由器功能与协议详解 家用路由器是家庭网络的核心设备,它通过连接ISP(互联网服务提供商)和家庭内部网络(LAN),管理并转发数据包。路由器的功能主要分为网络连接管理、地址分配、流量转发、安全控制、远程管理等。路由器使用多种协议来实现这些功能。 一、路由器的主要功能 1. 网络连接管理 协议:P
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posted @ 2025-11-01 09:00 方子敬
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NAT 是什么
摘要: NAT(网络地址转换)详解 一、定义(Definition) NAT(Network Address Translation,网络地址转换) 是一种在 网络层(L3)或传输层(L4) 对数据包的 源 IP、目的 IP、端口号 进行改写的技术,用于实现不同地址域之间的互通。 其核心是维护一张 转换表(
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posted @ 2025-11-01 08:49 方子敬
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2025年10月28日
Raft 一致性算法简介
摘要: 引言与背景 分布式系统中,为了在 非拜占庭故障(如节点宕机或网络分区)情况下保持数据一致性,往往需要分布式共识算法来确保多个副本状态统一 。长期以来,Leslie Lamport 提出的 Paxos 算法 一直是这一领域的代表方案,但 Paxos 难以理解和实现,其架构复杂且在实际系统应用中需要很
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posted @ 2025-10-28 22:31 方子敬
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2025年10月25日
https 协议安全算法是在什么时候在客户端和服务器之间确定的
摘要: 1: 通过wireshark截图看到在TCP 握手之后会通过TLS确认双发的加密算法,TLSv1.2 Application Data • 这说明 TLS 握手已经完成,双方已经协商好密钥,正在用对称加密传输 HTTP 数据。 • 所以在这个阶段,Wireshark 只能标记它是 “Applicat
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posted @ 2025-10-25 10:42 方子敬
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2025年10月22日
CNN--不同的filter对图片进行卷积
摘要: import os import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw import matplotlib.pyplot as plt # 1) 使用你的图片 CUSTOM_PATH = "apple.png" def load_or_make_i
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posted @ 2025-10-22 09:58 方子敬
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2025年10月21日
机器学习到深度学习发展历程
摘要: 一、传统机器学习时代(2000-2012) 这一时期代表了深度学习革命前夕的机器学习黄金时代。支持向量机、决策树集成方法等技术在理论和实践上都达到了成熟,为后续深度学习的发展提供了重要的理论基础和实践经验。 支持向量机的理论突破 Corinna Cortes和Vladimir Vapnik在1995
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posted @ 2025-10-21 22:12 方子敬
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