Advertisement

【80页】eBPF学习笔记（一）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资料为《eBPF学习笔记》系列的第一部分，共80页。内容涵盖了eBPF的基础概念、工作原理及其实用案例介绍，适合初学者入门学习。 BPF（Berkeley Packet Filter）是一种古老的网络封包过滤机制。它允许用户从用户空间注入一段简短的字节码到内核以定制封包处理逻辑。Linu

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 【80页】eBPF学习笔记（一）
    优质
    本资料为《eBPF学习笔记》系列的第一部分，共80页。内容涵盖了eBPF的基础概念、工作原理及其实用案例介绍，适合初学者入门学习。 BPF（Berkeley Packet Filter）是一种古老的网络封包过滤机制。它允许用户从用户空间注入一段简短的字节码到内核以定制封包处理逻辑。Linu
     
  • TensorFlow 2.0 学习笔记（一）
    优质
    本系列文章为初学者提供TensorFlow 2.0的基础教程和实践案例分析，帮助读者快速掌握深度学习框架的核心概念与操作技巧。 在本篇TensorFlow 2.0的学习笔记中，我们将探讨数据读取与展示、模型构建、数据归一化、回调函数、回归模型、分类模型、深度神经网络（DNN）、批归一化技术、激活函数应用、dropout正则化方法以及Wide&Deep架构。此外还会介绍使用子类API实现wide&deep模型，多输入和多输出结构的创建，及超参数搜索策略。 首先导入必要的库文件： - matplotlib用于数据可视化 - numpy进行数值计算 - pandas处理表格数据 - sklearn提供机器学习工具包 同时检查各库版本确保兼容性。在此示例中使用TensorFlow 2.0.1和Keras 2.2.4-tf。 接着，我们下载并加载Fashion-MNIST数据集，这是一个广泛用于图像分类任务的数据集合。将数据分为训练组与验证组，其中前5000个样本作为测试用例，其余部分构成训练集。每个输入是大小为28x28像素的灰度图片，并附带一个表示10种类别的标签。 为了更好地理解这些数据，我们可以通过一些函数展示单幅图像和多张图像组成的网格形式。例如，`show_single_image`用来显示单独的一副图；而`show_imgs`则可以以3x5大小的形式一次性展示多个样本及其对应的类别信息。 在模型构造阶段，介绍了两种基本方式：Sequential模型与子类API。 - Sequential是简单的层堆叠方法，适用于结构较为直接的网络设计。比如创建一个序列化的DNN，在最开始添加一层Flatten操作来将二维图像转化为一维向量以供后续全连接层使用。 - 子类API允许开发人员通过继承`tf.keras.Model`来自定义更加复杂的模型架构，并可以自由地编写前馈传播逻辑。 数据预处理环节包含归一化步骤，即调整输入值至统一的范围内（通常为0到1之间）。在TensorFlow中，可以通过`tf.keras.layers.Rescaling`或直接于加载阶段进行此操作来实现这一目标。 回调函数用于训练过程中执行特定任务，例如模型保存、早停机制和学习率调节等。Keras提供了一系列预定义回调选项供开发者选择使用。 对于实际问题的解决，我们可能会遇到回归与分类两种类型的任务。 - 回归模型主要用于预测连续值输出； - 分类模型则用于辨别离散类别标签。例如，在Fashion-MNIST中应用多类别Softmax激活函数以完成图像识别任务。 深度神经网络由多个层次构成，能够学习到更为复杂的特征表示；而批归一化技术通过标准化每层的输入来加速训练过程并提高稳定性。 Dropout正则化方法在训练期间随机关闭一部分神经元节点，从而减少模型过拟合的风险。 Wide&Deep架构结合了线性模型与深度网络的优势：前者能够利用特征间的简单组合关系；后者可以捕捉到更为复杂的非线性模式。这使得该框架适用于多种应用场景。 此外，在TensorFlow中还可以借助`Keras Tuner`工具进行超参数搜索，例如通过随机或贝叶斯优化策略来寻找最优配置。 多输入和输出模型能够同时处理多个数据流并生成多样化的结果集，这对于解决复杂问题尤其有用。比如在多元任务场景下可以发挥重要作用。 这篇笔记涵盖了从基础的数据准备到高级的架构设计及调优技巧，为入门TensorFlow提供了一个全面而清晰的学习路径。
     
  • 机器学习复习笔记（一）
    优质
    本系列文章是关于机器学习课程的学习总结与关键概念回顾，旨在通过简洁明了的方式帮助读者巩固和理解机器学习的基础知识。 考试时间：2018年12月27日 19:00-21:00 考试地点：A1-302 A1-304 第一章内容为机器学习基础（包括线性相关部分）。
     
  • JDBC学习笔记 JDBC学习笔记
    优质
    本笔记汇集了对Java数据库连接(JDBC)技术的学习心得与实践经验，旨在帮助初学者快速掌握JDBC的基础知识和高级特性。 JDBC 是 Java 语言访问数据库的一套接口集合，在本质上是调用者（程序员）与实现者（数据库厂商）之间的协议。由数据库厂商提供的驱动程序实现了 JDBC API，使得开发人员可以使用纯Java的方式连接并操作数据库。 ODBC 则是一种基于C语言的数据库访问接口，而JDBC 可以视为 Java 版本的 ODBC。JDBC 的特性包括高度一致性和简单性（常用的接口只有4、5个）。 在 JDBC 中有两个主要包：java.sql 和 javax.sql。 - **java.sql** 包含了用于基本数据库编程服务的类和接口，如生成连接、执行语句以及准备语句和运行批处理查询等。此外还包括一些高级功能，例如批处理更新、事务隔离及可滚动结果集等。 - **javax.sql** 提供了更多的高级操作接口与类，比如为连接管理、分布式事务和旧式连接提供更好的抽象，并引入容器管理的连接池、行集等功能。 以下是 JDBC 中几个重要的 API 说明： - `java.sql.Connection`：代表特定数据库的会话。能够通过 getMetaData 方法获取关于支持的 SQL 语法、存储过程及功能的信息。 - `java.sql.Driver`：每个驱动程序类都需要实现此接口，同时每一个数据库驱动应当提供一个实现了 Driver 接口的具体类。 - `java.sql.DriverManager`（Class）：管理一组 JDBC 驱动的基本服务。作为初始化的一部分，它会尝试加载在 jdbc.drivers 系统属性中引用的驱动程序。 - `java.sql.Statement`：用于执行静态 SQL 语句并返回其生成的结果对象。 - `java.sql.PreparedStatement`：继承自 Statement 接口，表示预编译过的 SQL 语句的对象。可以高效地多次使用该对象来执行相同的语句。 - `java.sql.CallableStatement`：用来访问数据库中的存储过程，并提供指定输入/输出参数的方法。 - `java.sql.ResultSet`：代表查询返回的数据库结果集。 - `java.sql.ResultSetMetaData`：用于获取 ResultSet 对象中列的信息。
     
  • 学习记录笔记
    优质
    学习记录笔记是一个旨在帮助学生和终身学习者高效整理和回顾知识的平台。用户可以在此创建、编辑个性化学习笔记，并通过标签分类管理内容，以便更好地记忆和理解所学材料。此外，它支持协作功能，便于小组成员共享想法和资源，促进共同进步。 这个仓库主要存放我绝大部分Markdown文章，并且也用来存储Hexo博客的文本段落件。
     
  • 深度学习笔记（一）——感知机
    优质
    本篇笔记是深度学习系列的第一部分，主要介绍了感知机的基本概念、工作原理及其在模式识别中的应用，为后续内容的学习打下基础。 目录 感知机概念 几种感知机 与门（and_gate） 或门（or_gate） 非与门 （not_and_gate） 感知机叠加 异或门 一、感知机概念 接触深度学习的首个重要概念是感知机，它是一种逻辑电路模型，对应于数学上的“与”、“或”等基本运算。具体而言，它可以被视为一种判别模型，在二维空间中用一条直线来区分不同的数据点。 二、几种感知机 1. 与门（and_gate） 在理解与门的工作原理时，会发现它仅当两个输入信号 x1 和 x2 同时为1时才输出1。具体来说： (0, 0) -> 0 (1, 0) -> 0 (0, 1) -> 0 (1, 1) -> 1 与门的代码实现可以表示如下： ```python def AND(x1, x2): ``` 此函数接受两个输入参数，返回它们逻辑“与”的结果。
     
  • 线性代数学习笔记（106页）.pdf
    优质
    这份《线性代数学习笔记》共106页，涵盖了线性代数的核心概念与应用技巧，包括但不限于向量空间、矩阵运算及特征值理论。适用于学生复习和教师教学参考。 线性代数笔记电子版