A cellular network is a radio network made up of a number of cells each served by a base station located in the cell. The base station receives call signals from mobile users (mobiles)in the cell it serves, which then connects the calls to the wired land-line telephone network. When a call is requested to connect to a mobile, the cellular network must know in which cell the mobile is located so th...
众所周知，在加密货币的领域中，USDT是最广泛被认知的稳定币之一，USDT是Tether公司背书发行的，以锚定美元汇率作为稳定基础，某程度上，Tether作为一个有组织机构的公司，USDT可以说技术上去中心化，但是流通增发及通缩上并不是去中心化。Tether增发稳定币的模式是每增发1 USDT，相对应在储备银行存入1 USD美元，但是储备银行的美元存储数目却从未公开，而购买二级市场的加密货币需要通过USDT购置，这就形成了“USDT流动性与加密货...
目录 4.1 网络层功能 网络层功能概述 4.2 路由算法 路由算法概述 分层次的路由选择协议 练习题 4.1 网络层功能网络层功能概述4.2 路由算法路由算法概述分层次的路由选择协议 练习题 1. 网络层的主要目的是 在任意结点间进行数据报传输,网络层提供不可靠传输 4. 在路由器互联的多个局域网的结构中,要求每个局域网() 物理层,数据链路层,网络层协议可以不同,而网络层以上的高层协议必须相同 --------------- 解释: 路由...
经过深入研究并基于this,this等,我建议实现k最短路径算法,以便在大型无向,循环加权图中找到第一,第二,第三…第k个最短路径.大约2000个节点. Wikipedia上的伪代码是这样的：function YenKSP(Graph, source, sink, K)://Determine the shortest path from the source to the sink.A[0] = Dijkstra(Graph, source, sink);// Initialize the heap to store the potential kth shortest path.B = [];for k from 1 to K:// The spur node...
在上一篇文章中介绍了GCN 【Graph Neural Network】GCN: 算法原理，实现和应用 GCN是一种在图中结合拓扑结构和顶点属性信息学习顶点的embedding表示的方法。然而GCN要求在一个确定的图中去学习顶点的embedding，无法直接泛化到在训练过程没有出现过的顶点，即属于一种直推式(transductive)的学习。 本文介绍的GraphSAGE则是一种能够利用顶点的属性信息高效产生未知顶点embedding的一种归纳式(inductive)学习的框架。 其核心思想是通...
UnitBox: An Advanced Object Detection Network （ACM 2016） 论文UnitBox是旷世科技的一篇人脸检测文章，代码没有开源。主要的贡献是提出了IOU loss，2.4.5节所讲的DenseBox直接预测当前点与ground truth的四条边的距离，并且使用L2 loss。为了检测不同尺度的目标，Densebox使用了图像金字塔，所以计算量很大。使用L2_Loss意味着把四个坐标当成了独立变量，这显...
FPN（feature pyramid networks）算法讲解 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/72890275/
Siamese network 训练神经网络存在两种形式： 第一种：通过Siamese network 和 三元组损失函数 来训练图片之间的间隔 第二种： 通过Siamese network 和 sigmoid函数来实现二分类的训练 第一种情况： 在最后一层使用得是128， 1， d(x(1), x(2)) = abs(f(x(1) - f(x(2)) 通过对每个维度相减求平方 三元组损失函数选取目标人物图片和相同人物图片，以及一张不同人物图片。构成两组距离 训练得过程中，使得abs（f（A）- f（P...