神经网络是一种模拟人脑神经元行为的计算模型，神经网络由大量的神经元（在计算领域中常被称为“节点”或“单元”）组成，并且这些神经元被分为不同的层，分别为输入层、隐藏层和输出层。每一个神经元都与前一层的所有神经元相连接，连接的强度（或权重）代表了该连接的重要性。神经元接收前一层神经元的信息（这些信息经过权重加权），然后通过激活函数（如Sigmoid、ReLU等）处理，将结果传递到下一层。输入层接收原始

文本主要解析在传统机器学习当中一些小的算法与思想，只是传统机器学习算法当中的一小部分，更多传统机器学习算法可参考我的另外几篇博客链接1: PCA主成分分析链接2: Canny边缘检测算法链接3: K-Means聚类算法链接4: SIFT算法分析opencv大坑之BGRopencv对于读进来的图片的通道排列是BGR，而不是主流的RGB！谨记！注意点什么是线性回归？举个例子，某商品的利润在售价为2元、

在深度学习的历史中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）长期以来一直是处理图像任务的主流架构。然而，随着Transformer的成功应用于自然语言处理（NLP）任务，研究人员开始考虑其在计算机视觉中的潜力。

近年来深度学习的技术在计算机视觉领域中大放异彩，使得对多光谱数据分类的研究迅速发展，结合2D-CNN，3D-CNN，注意力机制，PCA降维等方法均可使得对多光谱图像的分类精度得以提升。目前CNN网络大量用于传统的CV领域，而对于高光谱图像的分类仍比较缺乏，本文章基于CNN网络在高光谱图像中的分类做一个综述。根据CNN网络对高光谱图像特征提取方式的不同，分为基于谱特征，空间特征，和空谱特征的分类方法

主要掌握配置交换机 vlan 的操作，要掌握如何去划分 vlan。虚拟局域网(VLAN）技术可以将一个较大的二层交换网络划分为若干个较小的逻辑网络,每个逻辑网络是一个广播域，且与具体物理位置没有关系，这使得VLAN技术在局域网中被普遍使用。vlan具有以下优点：(1)控制广播域。每个VLAN属于一个广播域，通过划分不同的VLAN，广播被限制在一个VLAN内部，将有效控制广播范围，减小广播对网络的不

深度学习框架是用于构建和训练深度学习模型的软件库或工具，它可以提供清晰的、高级的编程接口以及预训练的模型，使得开发者更加容易地设计和实现深度学习模型。由Google Brain团队开发的开源库，适合多种应用，并在硬件加速、分布式计算、生产部署等方面具有优势。由Facebook的AI研究团队开发的开源库，对于研究者来说，它的动态计算图特性可以提供更高的灵活性。可以视为TensorFlow的高级封装，

PyTorch是一个开源的机器学习库，用于各种计算密集型任务，从基本的线性代数和优化问题到复杂的机器学习（深度学习）应用。它最初是由Facebook的AI研究实验室（FAIR）开发的，现在已经成为一个广泛使用的库，拥有庞大的社群和生态系统。

ECharts（全称“EchoCharts”）是一个开源的、纯JavaScript实现的图表库，由百度前端团队（EFE）以及社区贡献者共同维护和开发。它提供了一整套丰富的图表类型，包括折线图、柱状图、饼图、雷达图、散点图、地图、热力图、箱线图等，用于各种数据可视化需求。

神经网络是一种模拟人脑神经元行为的计算模型，神经网络由大量的神经元（在计算领域中常被称为“节点”或“单元”）组成，并且这些神经元被分为不同的层，分别为输入层、隐藏层和输出层。每一个神经元都与前一层的所有神经元相连接，连接的强度（或权重）代表了该连接的重要性。神经元接收前一层神经元的信息（这些信息经过权重加权），然后通过激活函数（如Sigmoid、ReLU等）处理，将结果传递到下一层。输入层接收原始

Linux是一个开源的Unix-like操作系统。它是由芬兰计算机科学家Linus Torvalds于1991年首次发布。Linux以其稳定性，安全性和灵活性而受到欢迎，并被广泛用于服务器，超级计算机，嵌入式系统和许多其他平台。在某些领域，例如智能手机和平板电脑（主要是Android操作系统），Linux的衍生品也非常流行。Linux操作系统的主要组成部分是Linux内核，它负责管理系统的硬件。此