《亿联网络内推》专题

摘要 本文介绍 RT-Thread NetUtils 的使用方法，帮助开发者更好地使用 RT-Thread NetUtils 组件来解决网络开发过程中遇到的问题。 简介 在进行网络相关的产品开发和调试时，一些好用的小工具往往能取到事半功倍的效果。 RT-Thread NetUtils 组件基于此应用场景，开发和封装了一系列简洁好用的网络工具集合，为开发者提供便利。 为了方便用户开发网络应用，RT-

加载数据 使用text8作为训练的文本数据集 text8中只包含27种字符：小写的从a到z，以及空格符。如果把它打出来，读起来就像是去掉了所有标点的wikipedia。 直接调用lesson1中maybe_download下载text8.zip 用zipfile读取zip内容为字符串，并拆分成单词list 用connections模块统计单词数量并找出最常见的单词 达成随机取数据的目标 构造计算单

本节介绍如何构造一个简单的CNN模型进行手写数字识别， 但在现实场景中，往往使用imagenet预训练的深度CNN模型进行迁移学习，能极大地提升预测准确率， 可参考我在百度大数据竞赛中开源的模型: keras-dog 数据处理 dataset处理成四维的，label仍然作为one-hot encoding def reformat(dataset, labels, image_size, num_

代码见nn_overfit.py 优化 Regularization 在前面实现的RELU连接的两层神经网络中，加Regularization进行约束，采用加l2 norm的方法，进行负反馈： 代码实现上，只需要对tf_sgd_relu_nn中train_loss做修改即可： 可以用tf.nn.l2_loss(t)对一个Tensor对象求l2 norm 需要对我们使用的各个W都做这样的计算（参考t

击球手击出垒球，你会开始预测球的轨迹并立即开始奔跑。你追踪着它，不断调整你的移动步伐，最终在观众的一片雷鸣声中抓到它。无论是在听完朋友的话语还是早餐时预测咖啡的味道，你时刻在做的事就是在预测未来。在本章中，我们将讨论循环神经网络 -- 一类预测未来的网络（当然，是到目前为止）。它们可以分析时间序列数据，诸如股票价格，并告诉你什么时候买入和卖出。在自动驾驶系统中，他们可以预测行车轨迹，避免发生交通意

​尽管 IBM 的深蓝超级计算机在1996年击败了国际象棋世界冠军 Garry Kasparvo，直到近几年计算机都不能可靠地完成一些看起来较为复杂的任务，比如判别照片中是否有狗以及识别语音。为什么这些任务对于人类而言如此简单？答案在于感知主要发生在我们意识领域之外，在我们大脑中的专门视觉，听觉和其他感官模块内。当感官信息达到我们的意识时，它已经被装饰了高级特征;例如，当你看着一只可爱的小狗的照片

卷积运算 再次引用上一篇里的内容《自己动手做聊天机器人 二十二-神奇算法之人工神经网络》： 卷积英文是convolution(英文含义是：盘绕、弯曲、错综复杂)，数学表达是： 上面连续的情形如果不好理解，可以转成离散的来理解，其实就相当于两个多项式相乘，如：(x*x+3*x+2)(2*x+5)，计算他的方法是两个多项式的系数分别交叉相乘，最后相加。用一句话概括就是：多项式相乘，相当于系数向量的卷积

更多信息 Linux网络硬件选项: ethtool命令查询并设置网络接口关于媒体相关的参数。如：链路速度和双工。它代替了以前的mii-tool命令，但有些系统中两者并存。 只要简单加上接口名就可以查询它的状态。例如，eth0接口（PC主板的网卡接口）启动了自协商并且运行于全速率： 将该接口锁定在100 Mb/s全双工，使用以下命令： ethtool -s eth0 speed 100 duplex

更多信息 指定主机名与IP地址: 使用/etc/hosts文件是将设备名映射到IP地址的最简单的方式，每一行以IP地址开始，跟随识别到的各种符号名： 由于/etc/hosts仅包括本地映射而且必须维护在每一台客户端设备，所以最好保存那些需要在启动时映射的信息（即：主机本身，默认网关，以及域名服务器）。 可使用hostname命令为设备指定主机名。该命令通常在启动脚本中运行，脚本中包含从配置文件读取

Modem拔号网络的速度慢，但在一些环境下还是很有用。如传真和点对点连接。下面这篇有关Modem设置的文章就是我在配置Fax服务器时记录下来。 在配置拔号网络前，请先用上面介绍的Minicom工具与Modem通信，确定Modem在Linux下能正常工作。Modem拔号采用PPP协议与远程的拔号服务器建立连接。在Debian系统下，有一个叫pppconfig配置可帮助我们快速配置pppd拔号网络。运

12.4. SOAP 网络服务查错 SOAP 提供了一个很方便的方法用以查看背后的情形。 SOAPProxy 的两个小设置就可以打开查错模式。 例 12.7. SOAP 网络服务查错 >>> from SOAPpy import SOAPProxy >>> url = 'http://services.xmethods.net:80/soap/servlet/rpcrouter' >>> n =

之前介绍的循环神经网络模型都是假设当前时间步是由前面的较早时间步的序列决定的，因此它们都将信息通过隐藏状态从前往后传递。有时候，当前时间步也可能由后面时间步决定。例如，当我们写下一个句子时，可能会根据句子后面的词来修改句子前面的用词。双向循环神经网络通过增加从后往前传递信息的隐藏层来更灵活地处理这类信息。图6.12演示了一个含单隐藏层的双向循环神经网络的架构。 下面我们来介绍具体的定义。 给定时间

本章到目前为止介绍的循环神经网络只有一个单向的隐藏层，在深度学习应用里，我们通常会用到含有多个隐藏层的循环神经网络，也称作深度循环神经网络。图6.11演示了一个有$L$个隐藏层的深度循环神经网络，每个隐藏状态不断传递至当前层的下一时间步和当前时间步的下一层。 具体来说，在时间步$t$里，设小批量输入$\boldsymbol{X}_t \in \mathbb{R}^{n \times d}$（样本数

编辑网络配置文件 Docker 1.2.0 开始支持在运行中的容器里编辑 /etc/hosts, /etc/hostname 和 /etc/resolv.conf 文件。 但是这些修改是临时的，只在运行的容器中保留，容器终止或重启后并不会被保存下来，也不会被 docker commit 提交。

导语 在上一节里我们使用TCP服务器发送一个字符串，然后在TCP客户端进行接收。在这一节将重新写一个客户端程序和一个服务器程序，这次实现客户端进行文件的发送，服务器进行文件的接收。有了上一节的基础，这一节的内容就很好理解了，注意一下几个信号和槽的关联即可。当然，我们这次要更深入了解一下数据的发送和接收的处理方法。 环境：Windows Xp + Qt 4.8.5+QtCreator 2.8.0 目