深色网络和深色网络之间的区别
深网
深度网络是搜索引擎无法访问的网络内容。例如，银行信息，政府机密数据，云中存在的数据。只有经过正确的身份验证，才能访问深度Web上的数据。
暗网
Dark Web是网站所有者匿名的网站。Dark Web通常用于非法活动。暗网无法通过常规浏览器/搜索引擎访问。需要专用软件才能访问暗网。
以下是Deep Web和Dark Web之间的一些重要区别
| 序号 | 键 | 深网 | 暗网 |
|---|---|---|---|
| 1 | 概念 | 深度网站是www网站的一部分，其中的内容无法被搜索引擎索引。 | Dark Web是www Web的一部分，其中内容位于Darknet上，只能使用特定软件，配置或授权访问权限来访问内容。 |
| 2 | 用法 | 深度网络由银行，公司等组织使用。 | 黑暗的网络是非法活动的中心。犯罪分子/恐怖分子等活跃在黑暗的网上。 |
| 3 | 索引编制 | 搜索引擎不对深层Web内容建立索引。 | 内容可在个人网络/对等配置上访问。 |
| 4 | 规 | 由于未启用公共访问，因此网站对世界不可见。 | 暗网不受监管，IP地址被隐藏。 |
| 5 | 访问 | 可以使用有效的用户名/密码或其他身份验证机制访问深层Web内容。 | 暗网只能通过特定软件访问。 |
-
我一直想做实时聊天。 多年前，我在PHP Ajax Mysql中就这样做了，并破坏了我的服务器。 然后我用Flash试了一个文本文件。我放弃了，已经10年没有尝试过了。但是最近我听说了webhooks和websockets。 它们似乎都是做到这一点的一种方式，但我并没有真正理解其中的区别。 任何人都可以解释吗？ 谢谢！
-
LeNet 5 LeNet-5是第一个成功的卷积神经网络，共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数（连接权重）。 AlexNet tf AlexNet可以认为是增强版的LeNet5，共8层，其中前5层convolutional，后面3层是full-connected。 GooLeNet (Inception v2) GoogLeNet用了很多相同的层，共22层，并将全连接层变为稀疏链接层。 In
-
本文向大家介绍存储区域网络(SAN)和网络附加存储(NAS)之间的区别，包括了存储区域网络(SAN)和网络附加存储(NAS)之间的区别的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 存储区域网络(SAN) 存储区域网络(SAN)用于使用光纤通道和交换机在服务器和存储设备之间传输数据。数据由磁盘块表示。SAN使用SCSI，SATA协议。以下是SAN的重要组件。 节点端口 电缆线 集线器，交换机，导向器作为
-
我是神经网络领域的新手，我想知道深度信念网络和卷积网络之间的区别。还有，有没有深度信念和卷积神经网络相结合的深度卷积网络？ 这就是我目前所收集到的。如果我错了请纠正我。 对于图像分类问题，深度信念网络有许多层，每个层都使用贪婪的分层策略进行训练。例如，如果我的图像大小是50x50，我想要一个有4层的深度网络，即 输入层 隐藏层1(HL1) 隐藏层2(HL2) 输出层 如果使用卷积神经网络解决了同样
-
深度神经网络的工作地点、原因和方式。从大脑中获取灵感。卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。真实世界中的应用。 使用深度学习，我们仍然是习得一个函数f，将输入X映射为输出Y，并使测试数据上的损失最小，就像我们之前那样。回忆一下，在 2.1 节监督学习中，我们的初始“问题陈述”： Y = f(X) + ϵ 训练：机器从带标签的训练数据习得f 测试：机器从不带标签的测试数据预测Y 真实世界很
-
算法工程师 一面 技术面 1.介绍一下学习、研究基本情况 2.根据简历提问，问到简历上发表文章的情况，研究的内容，使用的数据集，对数据集的处理等，使用的方法，问的很细，数据集的不平衡问题也问了 3.算数位移和逻辑位移的区别(没答对，菜😞) 4.boosting和bagging的区别(答了一点，忘记了😖) 5.SVM的核函数的作用 6.自己有了解机器学习的哪些算法 7.matlab熟悉吗，mat