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深度学习 -- 神经网络

M-P模型是首个通过模仿神经元而形成的模型。在M-P模型中,多个输入节点对应一个输出节点y。每个输入x,乘以相应的连接权重w,然后相加得到输出y。结果之和如果大于阈值h,则输出1,否则输出0。输入和输出均是0或1。M-P模型可以表示AND和OR等逻辑运算。M-P模型在表示各种逻辑运算时,可以转化为单输入单输出或双输入单输出的模型。取反运算符(NOT运算符)可以使用的单输入单输出的M-P模型来表示。

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#深度学习#神经网络#人工智能
清除U盘的EFI区

重装系统最常用到的方法,就是用U盘制作启动盘,进入PE,重新分区,装系统。所以U盘就会多了个EFI分区,有些用户在重装完系统后,想恢复U盘原有的内存,但是格式化不掉EFI分区。解决方法1、先将U盘插到电脑上,按Win键,或点击左下角的开始菜单,在打开的菜单中,找到并展开Windows 系统,然后找到命令提示符;2、右键点击命令提示符,在打开的菜单项中,依次点击更多 - 以管理员身份运行;3、管理员

#windows
线性回归与线性拟合的原理、推导与算法实现

关于回归和拟合,从它们的求解过程以及结果来看,两者似乎没有太大差别,事实也的确如此。从本质上说,回归属于数理统计问题,研究解释变量与响应变量之间的关系以及相关性等问题。而拟合是把平面的一系列点,用一条光滑曲线连接起来,并且让更多的点在曲线上或曲线附近。更确切的说,拟合是回归用到的一种数学方法,而拟合与回归的应用场合不同。拟合常用的方法有。其中最最常用的就是最小二乘法。并且拟合可以分为线性拟合与非线

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#算法#线性回归#回归
游戏引擎中网络游戏的基础

在玩家B的客户端看到的玩家A只是玩家A的复制品,他的行为逻辑是由服务器计算反馈的。优化:不等最慢的客户端,设定一个deadline,超出deadline后就不管没有提交的输入了,而是发放已经提交的输入。帧同步的过程:每一帧所有的客户端把你输入交给服务器,服务器汇总后再发给每个客户端,每个客户端按照同样的逻辑处理这些输入。例如游戏中的回放并不是游戏战斗过程的录屏,而是在游戏时记录所有玩家的输入,然后

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#游戏引擎
计算机网络之链路层

计算机网络之链路层

#网络
游戏引擎分层简介

至于数据结构和容器,编程语言中自带的数据结构可能会出现一些问题,比如C++中的Vector在添加对象时开辟的储存空间会成倍增长,在添加大量对象后,使用的储存空间我们将无法得知,可能会产生内存空洞,而引擎中的数据结构更加方便内存的管理,提高访问效率;游戏中有的不只是一行行的源代码,还有各种格式的多媒体文件,如PhotoShop的PSD文件、3DSMAX的MAX文件,加载管理这一系列的图形、图像、音频

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#游戏引擎
GRE 隧道协议

GRE(General Routing Encapsulation ,通用路由封装)是对某些网络层协议(如IP和IPX)的数据报文进行封装,使这些被封装的报文能够在另一网络层协议(如IP)中传输。此外 GRE协议也可以作为VPN的第三层隧道协议连接两个不同的网络,为数据的传输提供一个透明的通道。

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#网络#网络协议#http
MD5加密算法

MD5在90年代初由MIT的计算机科学实验室和RSA Data Security Inc发明,经MD2、MD3和MD4发展而来。MD5将任意长度的“字节串”变换成一个128bit的大整数,并且它是一个不可逆的字符串变换算法,换句话说就是,即使你看到源程序和算法描述,也无法将一个MD5的值变换回原始的字符串,从数学原理上说,是因为原始的字符串有无穷多个。MD5的典型应用是对一段信息串 (Messag

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#算法#安全
浮点数加、减运算步骤

精度位数格式单精度 float4个字节32位符号位1位,阶码8位,尾数23位双精度 double8个字节64位符号位1位,阶码11位,尾数52位1.2 浮点的表示方法浮点数在机器中的形式如下所示,采用这种数据格式的机器称为浮点机浮点数由阶码j和尾数S两部分组成,阶码是整数,阶符和阶码的位数m合起来反应浮点数的表述范围及小数点的实际位置;尾数是小数,其位数n反映了浮点数的精度,数符表示浮点数的正负。

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#c语言
图片压缩知识

运动图像(视频)一般为位于一时间轴区间的一组连续画面,其中的相邻帧往往包含相同的背景和移动物体,只不过移动物体所在的空间位置略有不同,所以后一帧的数据与前一帧的数据有许多共同的地方,这种共同性是由于相邻帧记录了相邻时刻的同一场景画面,所以称为时间冗余。由于图像中表示颜色的数据出现的概率不同,对于出现频率高的赋(编)予较短字长的码,对出现频率小的编于较长字长的码,从而减少总的代码量,但不减少总的信息

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