问题内容: 好吧,我需要澄清一下这里的String变量中 “ \ n”新行的重要性 是什么 注意:-如果没有\ n,程序将无法正常运行,也不会输出任何信息。 问题答案: 换行符在Java网络中不重要。 但是,它在许多 协议中 确实很重要,其中许多 协议 都是基于“ Telnet终端”约定作为线路终止符。这当然包括SMTP,FTP,HTTP和Telnet本身。 这对于该方法也很重要。您将在这里找到数
问题内容: 我正在尝试通过网络连接到MySQL数据库。我已经安装了MySQL,并且该服务在默认端口上运行。我还将SQL连接器安装到jar文件中,并将Java JDK添加到服务器计算机中。我可以使用以下代码连接到本地数据库: 但是,当我尝试通过IP地址(例如:192.168.1.45)通过网络连接到它时: 我收到连接错误: 有人知道这个问题是什么吗?我需要添加其他地址吗?我已经使用地址添加了默认端口
问题内容: 我最近一直在使用来处理带注释的Websocket,并与之聊天。 但是我遇到了一个问题,5分钟后(我相信这是默认计时器),该会话关闭(这不是由于错误)。我找到的唯一解决方案是在关闭事件发生时通知我的套接字,然后在新的套接字中重新打开连接。 但是我已经阅读了stackOverflow,通过在WebsocketPolicy 中进行设置,我可以避免出现此问题: 我尝试设置为例如,但是行为完全没
本文向大家介绍csrf和xss的网络攻击及防范?相关面试题,主要包含被问及csrf和xss的网络攻击及防范?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 参考回答: CSRF:跨站请求伪造,可以理解为攻击者盗用了用户的身份,以用户的名义发送了恶意请求,比如用户登录了一个网站后,立刻在另一个tab页面访问量攻击者用来制造攻击的网站,这个网站要求访问刚刚登陆的网站,并发送了一个恶意请求,这时候CSRF就
本文向大家介绍请问你怎么测试网络协议相关面试题,主要包含被问及请问你怎么测试网络协议时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 参考回答: 协议测试包括四种类型的测试 1、一致性测试:检测协议实现本身与协议规范的符合程度 2、互操作性测试:基于某一协议检测不同协议实现间互操作互通信的能力 3、性能测试:检测协议实现的性能指标,比如数据传输速度,连接时间,执行速度,吞吐量,并发度, 4、健壮性测试:
Volley中的异常处理怎么样,它是在构建中提供异常处理机制还是我们需要单独处理?
我有一个带有持久卷的WordPress和MySQL容器。我一直在努力学习docker,并在学习过程中错误地删除了老docker撰写。yml和mysql卷之外的所有卷。我现在已经尽我所能将其重新创建到compose文件中,但每当我启动机器时,它都无法连接到MySQL服务器。有谁能指出我哪里做错了。 我怀疑我对两者之间的联系有问题,但我不确定。 docker-compose.yml: 日志:
我正在学习pytorch,并试图将网络训练为异或门。一切运行顺利,但就是不学习。它确实改变了它的权重,但是它会收敛到超出预期结果的每一个输入的结果中。 我尝试了许多学习率和权重初始化。 因此,输入是A和B门,如果两者相等,则返回1,否则返回0,如下所示: 这是我对模型建模和训练的尝试: 这是一次以0.001学习率进行100000次迭代的运行: 我真的迷路了。这不管用吗?
我知道前馈神经网络的基本知识,以及如何使用反向传播算法对其进行训练,但我正在寻找一种算法,以便使用强化学习在线训练神经网络。 例如,我想用人工神经网络解决手推车杆摆动问题。在这种情况下,我不知道应该怎么控制钟摆,我只知道我离理想位置有多近。我需要让安在奖惩的基础上学习。因此,监督学习不是一种选择。 另一种情况类似于蛇游戏,反馈被延迟,并且仅限于进球和反进球,而不是奖励。 我可以为第一种情况想出一些
我问了一个关于我上周建立的一个网络的问题,我重复了一些建议,这些建议导致我发现了一些问题。我回到这个项目,解决了所有问题,并在这个过程中了解了更多关于CNN的信息。现在我陷入了一个问题:我所有的权重都变成了巨大的负值,再加上输出图像中的RELU端总是完全是黑色的(这使得分类器无法完成它的工作)。 在两个标记的图像上: 这些数据被传递到一个两层网络、一个分类器(它自己获得100%)和一个单过滤器3×
这是我的问题。我训练了一个卷积神经网络,用tensorflow将图像分为两类。我现在想知道如何使用神经网络的权重,并在未标记的随机图像上进行测试。tensorflow中是否有这样的函数,或者我现在应该自己运行卷积吗?
我很难构建好的神经网络教学算法,因为有一些人工操作。第一件事:我的目标是教nn-xor函数,我使用sigmoid作为激活函数和简单的梯度下降。前馈很容易,但backprop在某种程度上令人困惑——大多数算法描述中常见的步骤有:1。计算输出层上的错误。2、将此错误传播到有关权重3的隐藏层。更新突触上的权重 所以我的问题:1。偏差也应该更新吗?如果是,如何更新?目前我随机选择偏差[0.5;1]?2.在
我正在尝试运行一个CNN(卷积神经网络),具有1通道/灰度图像,大小为28x28像素。当我尝试训练模型时,它说: ValueError:图层sequential_5输入0与图层不兼容:: 预期min_ndim=4,发现ndim=3。完整形状收到:[无,28,28]
我正在尝试创建一个CNN来对数据进行分类。我的数据是X[N\u数据,N\u特征]我想创建一个能够对其进行分类的神经网络。我的问题是关于keras后端Conv1D的输入形状。 我想在上面重复一个过滤器。。假设有10个特征,然后为接下来的10个特征保持相同的权重。对于每个数据,我的卷积层将创建N\U特征/10个新神经元。我该怎么做?我应该在input\u形状中放置什么? 有什么建议吗?非常感谢。
我有以下简单的数据集。它由9个特征组成,是一个二元分类问题。特征向量的示例如下所示。每行都有相应的0,1标签。 我知道CNN被广泛用于图像分类,但我正试图将其应用于我手头的数据集。我正在尝试应用5个大小为2的过滤器。鉴于这些数据的形状,我一直致力于以正确的方式构建网络。这是我构建网络的功能。 最后,我还将调用一个测试函数来测试我创建的模型的准确性。下面的函数试图实现这一点 当我建立模型并通过训练函