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探Kubernetes中的網(wǎng)絡(luò)模型及各種網(wǎng)絡(luò)模型分析

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2009-09-17 09:53:337707

矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀誤差模型和校正

對(duì) 矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀 S參量誤差模型的建立及校正理進(jìn)行了研究,給出了8項(xiàng)誤差模型建立的基本理論,并根據(jù)此理論設(shè)計(jì)了對(duì)矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀S參量測量進(jìn)行校正的方法。簡化了校正計(jì)算
2011-06-14 17:42:2756

非結(jié)構(gòu)的P2P網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?b class="flag-6" style="color: red">模型

在P2P系統(tǒng)中,物理主機(jī)的組網(wǎng)比較靈活。由于 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?直接影響了網(wǎng)絡(luò)的性能,所以構(gòu)建什么樣的對(duì)等網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟恢眰涫荜P(guān)注。論文討論幾種常用的非結(jié)構(gòu)對(duì)等網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?b class="flag-6" style="color: red">模型。非結(jié)構(gòu)
2011-06-29 16:03:3615

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)模型

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)模型分析了無線 傳感網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點(diǎn)的信號(hào)處理過程,是集成了嵌入系統(tǒng)、無線通信、分布計(jì)算、檢測技術(shù), 由大量無線微型傳感器節(jié)點(diǎn)組成的新型網(wǎng)絡(luò)。
2011-07-26 15:45:2346

基于NARMAX模型的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)

提出了一種基于NARMAX模型的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定和權(quán)系數(shù)估計(jì)算法.采用NARMAX模型和雙正交小波函數(shù)來構(gòu)造小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),識(shí)別人臉圖像,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明用本文構(gòu)造的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2011-09-27 17:31:1928

網(wǎng)絡(luò)通信模型

網(wǎng)絡(luò)通信模型,在基礎(chǔ)講解的前提下,建立數(shù)學(xué)模型分析。
2016-03-15 13:56:159

多干擾網(wǎng)絡(luò)的海量數(shù)據(jù)優(yōu)化調(diào)度模型仿真分析

多干擾網(wǎng)絡(luò)的海量數(shù)據(jù)優(yōu)化調(diào)度模型仿真分析_武懷生
2017-01-07 20:43:120

一種基于P2P環(huán)境的社交網(wǎng)絡(luò)VPN模型_劉罡

一種基于P2P環(huán)境的社交網(wǎng)絡(luò)VPN模型_劉罡
2017-03-19 11:47:141

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法
2017-09-08 09:42:4810

SDN三種主要的網(wǎng)絡(luò)模型解釋

但是在提供商考慮軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN)部署或者初步試驗(yàn)之前,他們必須首先選擇支持哪一個(gè)模型或者SDN 模型。但是錯(cuò)誤的選擇就是浪費(fèi)時(shí)間,擱置資產(chǎn),甚至讓提供商的服務(wù)產(chǎn)品處于不利的競爭地位。在這
2017-10-18 16:44:414

網(wǎng)絡(luò)病毒動(dòng)態(tài)交互抑制模型

抑制模型。構(gòu)建病毒入侵的傳播路徑分析,進(jìn)行數(shù)學(xué)演化聚類描述,通過隨機(jī)矢量共振對(duì)病毒的入侵路徑進(jìn)行向量合成,分析病毒演化趨勢穩(wěn)態(tài)權(quán)向量,進(jìn)行數(shù)學(xué)演化聚類率,實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)交互抑制。研究結(jié)果表明,采用該方法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)
2017-11-09 16:29:035

網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估指標(biāo)優(yōu)化模型

針對(duì)指標(biāo)選取的主觀性帶來的評(píng)估結(jié)果準(zhǔn)確率低、實(shí)時(shí)性較差等問題,提出了基于因子分析法和主成分分析法的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評(píng)估指標(biāo)優(yōu)化模型。該模型可以用一組具有較強(qiáng)獨(dú)立性的綜合變量來描述原有的指標(biāo)體系,從而減少網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估時(shí)的計(jì)算量。實(shí)驗(yàn)表明,模型在不影響準(zhǔn)確率的情況下能夠得出較為實(shí)時(shí)的評(píng)估結(jié)果。
2017-11-21 16:22:015

基于Hadoop與聚類分析網(wǎng)絡(luò)日志分析模型

針對(duì)海量web日志數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)和計(jì)算方面存在的問題,結(jié)合當(dāng)前的大數(shù)據(jù)技術(shù),提出一種基于Hadoop與聚類分析網(wǎng)絡(luò)日志分析模型。利用Hadoop中的MapReduce編程模型對(duì)海量Web日志進(jìn)行處理
2017-12-07 15:40:170

一種空間活躍度網(wǎng)絡(luò)模型

網(wǎng)絡(luò)模型。模型網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)渥兓芄?jié)點(diǎn)活躍度和偏好連邊概率影V向,通過統(tǒng)計(jì)特性分析驗(yàn)證了機(jī)制的準(zhǔn)確性。為了研究時(shí)變網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力學(xué)過程,在空間活躍度網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行了隨機(jī)游走,得到節(jié)點(diǎn)活躍度越大、平均首達(dá)時(shí)間越短的結(jié)論。最后在基
2017-12-17 09:45:402

基于可拓云的網(wǎng)絡(luò)信任評(píng)估模型

針對(duì)網(wǎng)絡(luò)信任評(píng)估中存在不確定因素的問題,以復(fù)雜開放網(wǎng)絡(luò)中的安全交易為研究背景,引入可拓云理論,利用可拓學(xué)中的物元理論和云模型的不確定性兼二者定性與定量相結(jié)合的優(yōu)點(diǎn),提出了基于可拓云的網(wǎng)絡(luò)信任評(píng)估模型
2017-12-17 10:49:030

加權(quán)無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的級(jí)聯(lián)失效模型

節(jié)點(diǎn)容量與初始負(fù)載的比例關(guān)系,當(dāng)節(jié)點(diǎn)失效后,通過結(jié)合失效節(jié)點(diǎn)鄰居的容量來制定負(fù)載重分配規(guī)則,進(jìn)而通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)級(jí)聯(lián)失效的分析,推導(dǎo)負(fù)載參數(shù)的演化過程,得出模型中的參數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)魯棒性的影響.最后,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所
2017-12-26 10:47:470

無線Mesh網(wǎng)絡(luò)信任模型

無線Mesh網(wǎng)絡(luò)(WMN)的開放性、動(dòng)態(tài)性等優(yōu)點(diǎn)使它得到了廣泛應(yīng)用,同時(shí)也產(chǎn)生了一些安全問題,傳統(tǒng)的信任模型無法滿足WMN的安全需求?;谏鐣?huì)網(wǎng)絡(luò)的信任原理,提出了一種新的WMN信任模型
2017-12-28 16:25:285

基于序網(wǎng)絡(luò)模型的虛擬同步發(fā)電機(jī)控制策略

分析了虛擬同步發(fā)電機(jī)的常規(guī)控制策略,指出了其隱含的正序阻抗、負(fù)序阻抗及零序電抗相等的約束條件,進(jìn)而分析了在三相不對(duì)稱環(huán)境中常規(guī)控制策略存在的問題。結(jié)合同步發(fā)電機(jī)的正負(fù)零序網(wǎng)絡(luò)模型,提出了基于序網(wǎng)絡(luò)
2018-01-04 14:21:1817

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的量化評(píng)估

針對(duì)隨機(jī)置亂算法生成復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的零模型時(shí),因不同階次零模型成功置亂概率的差異導(dǎo)致難以準(zhǔn)確判斷零模型何時(shí)能夠趨于穩(wěn)定的問題,定義了成功置亂次數(shù)的概念,并提出使用成功置亂次數(shù)替代傳統(tǒng)的嘗試置亂次數(shù)進(jìn)行算法
2018-01-08 16:50:092

網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢認(rèn)知融合感控模型

為了分析網(wǎng)絡(luò)威脅的演化趨勢,并探討安全態(tài)勢的自主感知和調(diào)控問題,將跨層結(jié)構(gòu)和認(rèn)知環(huán)融入模型的設(shè)計(jì),提出一種基于融合的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢認(rèn)知感控模型,增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)的層間交互和認(rèn)知能力,在分析模型組件及其
2018-01-12 15:53:151

半實(shí)物網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下PTP系統(tǒng)模型和時(shí)鐘模型

鏈路中Slave。對(duì)主時(shí)鐘的時(shí)延誤差估計(jì),得出從時(shí)鐘模型時(shí)延誤差表達(dá)式具有一致的加權(quán)結(jié)構(gòu),且各誤差項(xiàng)都將累積并滲透到傳輸線路中,影響整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的同步精度?;诖?,設(shè)計(jì)多種半實(shí)物網(wǎng)絡(luò)仿真場景進(jìn)行驗(yàn)證、分析和測試。仿真結(jié)果表明:單
2018-01-14 14:11:010

基于微博轉(zhuǎn)發(fā)的社交網(wǎng)絡(luò)模型

探究微博轉(zhuǎn)發(fā)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建機(jī)制有助于深刻理解信息在微博平臺(tái)上的傳播過程,得出針對(duì)微博營銷、輿論管控的有效策略和建議。針對(duì)這一問題,提出了一種有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)模型。根據(jù)微博在轉(zhuǎn)發(fā)過程中被多次轉(zhuǎn)發(fā)的現(xiàn)象,在模型
2018-01-14 14:52:260

一種三維六度環(huán)面Cayley圖網(wǎng)絡(luò)模型

網(wǎng)絡(luò)中的任意節(jié)點(diǎn),可以建立任意兩點(diǎn)之間的最短路由路徑;基于陪集圖(coset graph)理論,給出了一種新型的廣播通信算法,并對(duì)該算法的效率進(jìn)行了分析:給出了三維六度環(huán)繞網(wǎng)絡(luò)模型直徑的界限值.
2018-01-30 16:32:500

如何使用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行艦艇作戰(zhàn)模型分析研究

,在模型中將單個(gè)艦艇作戰(zhàn)和艦艇編隊(duì)作戰(zhàn)進(jìn)行了比較。應(yīng)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的若干特征參數(shù)分別對(duì)幾個(gè)艦艇和艦艇編隊(duì)的作戰(zhàn)網(wǎng)絡(luò)效能進(jìn)行了仿真分析。通過仿真結(jié)果的對(duì)比,說明艦艇進(jìn)行編隊(duì)時(shí),指揮體系連通性的提高能夠大大提高艦艇編隊(duì)的
2018-11-29 16:43:063

科普主流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及應(yīng)用場景

深度學(xué)習(xí)大熱以后各種模型層出不窮,很多朋友都在問到底什么是DNN、CNN和RNN,這么多個(gè)網(wǎng)絡(luò)到底有什么不同,作用各是什么?在本文我也想介紹一下主流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。因?yàn)楦袷絾栴}和傳播原因,我把原回答內(nèi)容在這篇文章中再次向大家介紹。
2018-12-01 09:18:0221626

基于單點(diǎn)多步博弈的功防網(wǎng)絡(luò)防御模型

策略選取方法。建立單點(diǎn)多步攻防博弈模型,將全局博弈縮小為漏洞上的局部博弈以適應(yīng)各種防御體系的攻防分析,采用漏洞評(píng)分系統(tǒng)量化攻防博弈效用降低評(píng)估主觀性,基于攻擊圖理論構(gòu)建漏泂連通圖和漏洞鄰接矩陣模型,并以其
2021-03-11 16:55:599

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型之一依賴估測器模型研究

分類問題是數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域硏究的重點(diǎn)問題,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型因其簡單髙效的特點(diǎn)而廣泛應(yīng)用于分類問題。一依賴估測器(ODE)模型作為半監(jiān)督學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中的經(jīng)典模型,受到研究人員的廣泛關(guān)注?,F(xiàn)有
2021-03-17 15:05:1012

一種脫離預(yù)訓(xùn)練的多尺度目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)模型

為提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測模型精度并增強(qiáng)檢測器對(duì)小目標(biāo)的檢測能力,提出一種脫離預(yù)訓(xùn)練的多尺度目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)模型。采用脫離預(yù)訓(xùn)練檢測網(wǎng)絡(luò)使其達(dá)到甚至超過預(yù)訓(xùn)練模型的精度,針對(duì)小目標(biāo)特點(diǎn)
2021-04-02 11:35:5026

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型原理

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型原理介紹說明。
2021-04-21 09:40:467

基于流知識(shí)圖譜的網(wǎng)絡(luò)流行為分析模型

模型能夠直觀、完整地刻畫網(wǎng)絡(luò)流的連接模式,在網(wǎng)絡(luò)流行為分析中具有獨(dú)特的優(yōu)勢,但現(xiàn)有圖模型方法存在構(gòu)圖方式單一、信息包含不完整、分析手段不夠豐富等問題,通過借鑒知識(shí)圖譜的概念,提出一種基于流知識(shí)
2021-05-24 16:10:248

探究Overlay網(wǎng)絡(luò)模型和Underlay網(wǎng)絡(luò)模型。

本文分別介紹Overlay網(wǎng)絡(luò)模型和Underlay網(wǎng)絡(luò)模型。 (一) Overlay網(wǎng)絡(luò)模型 物理網(wǎng)絡(luò)模型中,連通多個(gè)物理網(wǎng)橋上的主機(jī)的一個(gè)簡單辦法是通過媒介直接連接這些網(wǎng)橋設(shè)備,各個(gè)主機(jī)處于
2021-06-04 16:00:152128

Kubernetes網(wǎng)絡(luò)模型介紹以及如何實(shí)現(xiàn)常見網(wǎng)絡(luò)任務(wù)

Kubernetes 是為運(yùn)行分布式集群而建立的,分布式系統(tǒng)的本質(zhì)使得網(wǎng)絡(luò)成為 Kubernetes 的核心和必要組成部分,了解 Kubernetes 網(wǎng)絡(luò)模型可以使你能夠正確運(yùn)行、監(jiān)控和排查應(yīng)用程序故障。
2022-05-05 20:22:321426

Kubernetes網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)知識(shí)

Kubernetes 是為運(yùn)行分布式集群而建立的,分布式系統(tǒng)的本質(zhì)使得網(wǎng)絡(luò)成為 Kubernetes 的核心和必要組成部分,了解 Kubernetes 網(wǎng)絡(luò)模型可以使你能夠正確運(yùn)行、監(jiān)控和排查應(yīng)用程序故障。
2022-07-20 09:46:06879

Kubernetes集群發(fā)生網(wǎng)絡(luò)異常時(shí)如何排查

本文將引入一個(gè)思路:“在 Kubernetes 集群發(fā)生網(wǎng)絡(luò)異常時(shí)如何排查”。文章將引入 Kubernetes 集群中網(wǎng)絡(luò)排查的思路,包含網(wǎng)絡(luò)異常模型,常用工具,并且提出一些案例以供學(xué)習(xí)。
2022-09-02 09:45:103058

Kubernetes中的網(wǎng)絡(luò)模型

kubernetes 中,underlay network 中比較典型的例子是通過將宿主機(jī)作為路由器設(shè)備,Pod 的網(wǎng)絡(luò)則通過學(xué)習(xí)路由條目從而實(shí)現(xiàn)跨節(jié)點(diǎn)通訊。
2022-12-14 10:07:55557

Kubernetes Pod如何獨(dú)立工作

在學(xué)習(xí) Kubernetes 網(wǎng)絡(luò)模型的過程中,了解各種網(wǎng)絡(luò)組件的作用以及如何交互非常重要。本文就介紹了各種網(wǎng)絡(luò)組件在 Kubernetes 集群中是如何交互的,以及如何幫助每個(gè) Pod 都能獲取 IP 地址。
2023-05-16 14:29:04405

各種網(wǎng)絡(luò)組件在 Kubernetes 集群中是如何交互的

Kubernetes 中有多種網(wǎng)絡(luò)設(shè)置方法,以及 container runtime 的各種選項(xiàng)。這篇文章將使用 Flannel 作為 network provider,并使用 Containered 作為 container runtime。
2023-05-23 09:49:40516

CIAA網(wǎng)絡(luò)安全模型與TLS / HTTPS協(xié)議(上)

CIAA 網(wǎng)絡(luò)安全模型,是構(gòu)建安全網(wǎng)絡(luò)通信的基本模型。
2023-05-26 09:54:461620

CIAA網(wǎng)絡(luò)安全模型與TLS / HTTPS協(xié)議(下)

CIAA 網(wǎng)絡(luò)安全模型,是構(gòu)建安全網(wǎng)絡(luò)通信的基本模型。
2023-05-29 10:26:47504

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有哪些?卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括哪幾層內(nèi)容?

、視頻等信號(hào)數(shù)據(jù)的處理和分析。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一種處理具有類似網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其中每個(gè)單元只處理與之直接相連的神經(jīng)元的信息。本文將對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及包括的層進(jìn)行詳細(xì)介紹。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要包括以下幾個(gè)部分: 輸入層:輸
2023-08-21 16:41:521305

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練步驟

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練步驟? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)是一種常用的深度學(xué)習(xí)算法,廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等諸多領(lǐng)域。CNN
2023-08-21 16:42:00884

常見的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

各種任務(wù)表現(xiàn)出色。在本文中,我們將介紹常見的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、Inception和Xception。 1. LeNet
2023-08-21 17:11:411641

cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型 生成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型 生成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)是一種深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最初被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)
2023-08-21 17:11:47680

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型搭建

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型搭建 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種深度學(xué)習(xí)算法。它已經(jīng)成為了計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理等各種領(lǐng)域的主流算法,具有很大的應(yīng)用前景。本篇文章將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的搭建過程,為讀者提供一份
2023-08-21 17:11:49543

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)缺點(diǎn)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)缺點(diǎn)? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)是一種從圖像、視頻、聲音和一系列多維信號(hào)中進(jìn)行學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)模型。它在計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別
2023-08-21 17:15:191881

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的工作原理、種類及優(yōu)缺點(diǎn)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(Neural Network Model)是指一種數(shù)學(xué)模型,可以模擬和學(xué)習(xí)人腦神經(jīng)元之間的信號(hào)傳遞過程,用于解決各種問題,如分類、回歸、圖像識(shí)別、自然語言處理等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以根據(jù)輸入數(shù)據(jù)和參數(shù)不斷調(diào)整自身結(jié)構(gòu)和參數(shù),從而提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。
2023-08-23 18:25:481708

探討Kubernetes中的網(wǎng)絡(luò)模型各種網(wǎng)絡(luò)模型分析

kubernetes 中,underlay network 中比較典型的例子是通過將宿主機(jī)作為路由器設(shè)備,Pod 的網(wǎng)絡(luò)則通過學(xué)習(xí)路由條目從而實(shí)現(xiàn)跨節(jié)點(diǎn)通訊。
2023-08-24 12:44:42204

構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的常用方法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的常用算法介紹

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種通過模擬生物神經(jīng)元間相互作用的方式實(shí)現(xiàn)信息處理和學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)模型。它能夠?qū)斎霐?shù)據(jù)進(jìn)行分類、回歸、預(yù)測和聚類等任務(wù),已經(jīng)廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、語音處理等領(lǐng)域。下面將就神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的概念和工作原理,構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的常用方法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法介紹進(jìn)行詳細(xì)探討。
2023-08-28 18:25:27582

網(wǎng)絡(luò)模型的七層結(jié)構(gòu)和五層結(jié)構(gòu)

七層模型 這個(gè) ISO 層網(wǎng)絡(luò)模型各層的名字、主要功能對(duì)應(yīng)的典型設(shè)備和傳輸單位如下圖: 這個(gè)七層網(wǎng)絡(luò)模型在數(shù)據(jù)的傳輸過程中還會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行封裝,如下圖: ISO 層網(wǎng)絡(luò)模型中,當(dāng)一臺(tái)主需要傳送用戶
2023-10-08 16:39:37661

面試官:你背誦一下,OSI七層網(wǎng)絡(luò)模型

網(wǎng)絡(luò)協(xié)議是網(wǎng)絡(luò)中兩臺(tái)計(jì)算機(jī)之間傳輸數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)語言。各種計(jì)算機(jī)系統(tǒng)使用 OSI(Open Systems Interconnection)模型規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)相互通信。OSI 模型有七個(gè)抽象層,每個(gè)層都有不同的職責(zé)和協(xié)議。
2023-10-09 15:45:41270

功率器件的熱網(wǎng)絡(luò)模型簡析

大功率電子器件應(yīng)用范圍十分廣泛,散熱會(huì)影響其可靠性,因此需要模擬元件在各種工作狀態(tài)下的隨時(shí)間變化的溫度曲線。本文將簡單介紹一種能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測并預(yù)測結(jié)溫的熱網(wǎng)絡(luò)模型
2023-11-13 18:20:19507

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