举线性回归的例子只是为了从最简单的角度来介绍神经网络的执行流程。神经网络在拟合线性函数方面的确存在得天独厚的优势。事实上，如果你对最优化理论熟悉，会发现神经网络的底层原理与最优化理论是一致的（目的都是求某一目标函数的极值）。神经网络擅长的并不仅限于拟合线性函数。分类问题是神经网络最经典的应用之一。所谓的分类问题，是指给定m个学习样本，如何根据先验知识，将这m个样本分成k类。解决分类问题第一步：数据

路由表包括：image.png路由器就是根据路由表来指导报文的转发路由是通过什么方式来获取的呢？最简单的是直连路由，直连路由就是链路up之后直接产生的路由。非直连路由就是通过静态和动态路由进行获取什么是内部网关协议和外部网关协议？作用在自治系统内部的协议就是内部网关协议作用在自治系统之间的协议是外部网关协议image.png链路状态算法：image.pngIPv6技术未来大概需要570亿IPHom

哈喽，大家好~我是你们的老朋友：保护小周ღ，本期为大家带来的是网络基础原理中的TCP/IP五层网络模型，主要从协议的概念，网络模型，数据分层传输的流程，几个方面讲解，看完之后可以轻松的理解数据是如何在网络中传输的

20卷积层里的填充和步幅【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili19卷积层【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili卷积神经网络原理-11-通道的概念_哔哩哔哩_bilibili神经网络基础原理

现在基本的概念已经介绍得差不多了，是时候实战演示一下如何利用神经网络来处理分类问题的。按照一直的做法，自己出题自己解决。这次拿一个现实生活中的一个小问题来练练手：根据人的身高，体重，把人划分成轻，正常，偏胖，肥胖这四种情况。按照现在流行的观点认为，人正常的BMI指数范围在20-25之间，低于20就是过轻，高于25低于28是偏胖，高于28就是肥胖了。按照前面介绍的方法，解决问题的第一步是建模和打标签

OSI七层参考模型和数据封装一、网络基础原理1、分层思想二、OSI七层参考模型三、TCP/IP协议簇和OSI参考模型1、TCP/IP五层模型常见协议2、ARP是地址解析协议3、RARP是反地址解析协议四

路由什么是路由？我们可以引入一个小栗子，A是发收台，N是网络节点，A与N之间有一个网络节点集合，集合呈拓扑结构，我们知道，相隔较远的两台设备想要通信，必须通过一台台的中转服务器来转发各自的通信指令来达到数据交换的目的，由于中转服务器数量多，分布不确定，因此，选择一条最优路径是路由算法设计师日夜挑灯作战的攻关难题。路由表路由表可看作是一张通信协议表，是人为规定且经过长期时间检验的规范用表，它包括：目

感知器vol.2线性分类不能分隔非线性的边界，可以用多个超平面来取代单个超平面如图简单示意合并两个超平面对数据进行分类对hyperplaneA和B的输出zA和zB，计算以0为临界值取h+1个神经元可以构成一个multi-linearclassifier，其中h个hyperplane作边界分割，1个作为h个hyperplane的混合器用不同的方式将神经元组合在一起，所形成的感知器就叫做multi-l

2019华为网络挑战大赛自测题自测-服务器操作系统基础原理自测-存储基础原理自测-云数据中心基础原理自测-数据库基础原理自测-网络基础原理自测-AI自测-网络安全自测-大数据基础概念自测-云计算基础概念自测

网络编址功能：就是为了唯一定位一台设备IP编址IP编址是一个双层编址方案，一个IP地址标识一个主机（精确说一个网卡接口）现在应用最为广泛的是IPV4编址，已经开始逐渐向IPV6编址切换了IPV4地址为32位，IPV6地址长为128位一个IPV4地址分为两个部分：网络部分和主机部分（形象比喻就是我们***上的地址和姓名），网络部分用来标识所属区域，主机部分用来识别该区域中的哪个主机（网络部分和主机部

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Sniff网络基础原理和软件实现技巧详解前言SNIFF真是一个古老的话题，关于在网络上采用SNIFF来获取敏感信息已经不是什么新鲜事，也不乏很多成功的案例，那么，SNIFF究竟是什么呢？