一、L2交换机的缺点L2带来了以太网技术的重大飞跃，彻底解决了困扰以太网的冲突问题，极大的改进了以太网的性能，并且以太网的安全性也有所提高，但以太网存在如下缺点： • 广播泛滥 • 安全性仍旧无法得到有效的保证其中广播泛滥严重是L2以太网的主要缺点二、自协商三、以太网接口的双工模式以太网电接口有下面三种双工模式： • 全双工：端口同时发送和接收数据包 • 半双工：端口同一时刻只能发送数据包或接收数据包 • 自协商：端口双工状态由本端口和对端端口自动协商而定以太网光接口只能工作在全双工模式下配置命令：duplex{full|half}设置双工模式undoduplex恢复双工模式为缺省
二分类在二分类问题中，TPFPTNFN是非常清楚且易于理解的。TP(TruePositive):预测为1，真实值也为1->真阳性FP(FalsePositive):预测为1，真实值为0->假阳性TN(TrueNegative):预测为0，真实值也为0->真阴性FN(FalseNegative):预测为0，真实值为1->假阴性多分类多分类问题的TPFPTNFN可以通过混淆矩阵来说明。例如存在这样一个示例：y_true=[0,1,2,0,1,2]y_pred=[0,2,1,0,0,1]其混淆矩阵可以如下所示，混淆矩阵中，数字代表的是预测情况的次数，比如第一个方格中的2就表示，预测为0且真实值也为0
二分类在二分类问题中，TPFPTNFN是非常清楚且易于理解的。TP(TruePositive):预测为1，真实值也为1->真阳性FP(FalsePositive):预测为1，真实值为0->假阳性TN(TrueNegative):预测为0，真实值也为0->真阴性FN(FalseNegative):预测为0，真实值为1->假阴性多分类多分类问题的TPFPTNFN可以通过混淆矩阵来说明。例如存在这样一个示例：y_true=[0,1,2,0,1,2]y_pred=[0,2,1,0,0,1]其混淆矩阵可以如下所示，混淆矩阵中，数字代表的是预测情况的次数，比如第一个方格中的2就表示，预测为0且真实值也为0
假设我们的模型只有一个参数\(w\)，损失函数为\(L(w)\)，加入L1和L2正则化后的损失函数分别记为\(J_1(w),J_2(w)\)：\[\begin{gathered}J_1(w)=L(w)+\lambda|w|\\J_2(w)=L(w)+\lambdaw^2\end{gathered}\]原损失函数\(L\)在\(w=0\)处的导数记为\(L'(0)\)，那么\(J_1\)在\(w=0\)处的左、右导数为：\[\begin{gathered}J_{-}'(0)=L'(0)-\lambda\\J_{+}'(0)=L'(0)+\lambda\\\end{gathered}\]当\(\l
假设我们的模型只有一个参数\(w\)，损失函数为\(L(w)\)，加入L1和L2正则化后的损失函数分别记为\(J_1(w),J_2(w)\)：\[\begin{gathered}J_1(w)=L(w)+\lambda|w|\\J_2(w)=L(w)+\lambdaw^2\end{gathered}\]原损失函数\(L\)在\(w=0\)处的导数记为\(L'(0)\)，那么\(J_1\)在\(w=0\)处的左、右导数为：\[\begin{gathered}J_{-}'(0)=L'(0)-\lambda\\J_{+}'(0)=L'(0)+\lambda\\\end{gathered}\]当\(\l
L2M-GAN:LearningtoManipulateLatentSpaceSemantics forFacialAttributeEditing2021CVPR L2M-GAN:LearningToManipulateLatentSpaceSemanticsforFacialAttributeEditing(thecvf.com)（个人理解，欢迎指正错误） Introduction 本文是一篇面部属性编辑的文章，虽然与人脸匿名是两个角度，但是任务是相通的。 面部属性编辑有两点要求：1、目标属性特征应当正确出现在编辑后的人脸上；2、任何不相关的面部特征均不应当在编辑后被修改。针对以上
L2M-GAN:LearningtoManipulateLatentSpaceSemantics forFacialAttributeEditing2021CVPR L2M-GAN:LearningToManipulateLatentSpaceSemanticsforFacialAttributeEditing(thecvf.com)（个人理解，欢迎指正错误） Introduction 本文是一篇面部属性编辑的文章，虽然与人脸匿名是两个角度，但是任务是相通的。 面部属性编辑有两点要求：1、目标属性特征应当正确出现在编辑后的人脸上；2、任何不相关的面部特征均不应当在编辑后被修改。针对以上
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助最近在研究一个基于TP6的框架CRMEB，这里分享下我的开发心得首先要获取原始项目文件这里是git地址https://gitee.com/ZhongBangKeJi/CRMEB.git项目环境的要求为Apache、MySQL、PHP这里首推phpstudy(小皮助手)，可以快捷搭配文件及多站点。下载链接https://doc.crmeb.com/ 项目布置时需要配置伪静态，并把页面目录指向public伪静态配置代码为：Options+FollowSymlinks-MultiviewsRewriteEngineOnRewriteCond
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助最近在研究一个基于TP6的框架CRMEB，这里分享下我的开发心得首先要获取原始项目文件这里是git地址https://gitee.com/ZhongBangKeJi/CRMEB.git项目环境的要求为Apache、MySQL、PHP这里首推phpstudy(小皮助手)，可以快捷搭配文件及多站点。下载链接https://doc.crmeb.com/ 项目布置时需要配置伪静态，并把页面目录指向public伪静态配置代码为：Options+FollowSymlinks-MultiviewsRewriteEngineOnRewriteCond
摘要：本文主要讲解如何基于L2设备对接华为云IoTDA，以DAYU200开发板，采用IoTDeviceSDKTiny对接华为云IoTDA，当然这里也可以采用其他OpenHarmony的富设备。本文分享自华为云社区《基于OpenHarmonyL2设备采用IoTDeviceSDKTiny对接华为云》，作者：星辰27。1前期环境准备（1）开发板相关：参考DAYU开发指导（2）代码编译相关：OpenHarmony源码以及编译环境2下载SDK下载附件中源代码后，将文件夹重命名为iot_device_sdk_tiny，将其拷贝到已经下载好的OpenHarmony源码根目录的third_party文件夹下，
