网络

UUS就是很卡的，我的网速是你的2倍，也是很卡不是网速的问题，也不是配置的问题

　　现在很多年轻人都喜欢使用网络用语简化聊天，但是一些小伙伴表示一览懵逼，比如最近经常可以看到评论区出现uus这个词语，那么uus是什么意思网络用语？uus是什么梗？下面我为大家带来uus含义及出处介绍，感兴趣的小伙伴一起来看一下吧。 　　uus是什么意思网络用语 　　“uu”同音友友，“s”在单词末尾指复数形式，因此“uus”就是“朋友们”的意思。 　　　一般用于有共同话语的网友之间拉近距离。 　　以上就是uus是什么意思网络用语介绍，希望对大家有所帮助。

禁用自启动后可在开始菜单里找到该程序运行

现在很多年轻人都喜欢使用网络用语简化聊天，但是一些小伙伴表示一览懵逼，比如最近经常可以看到评论区出现uus这个词语，那么uus是什么意思网络用语？uus是什么梗？下面小编为大家带来uus含义及出处介绍，感兴趣的小伙伴一起来看一下吧。uus是什么意思网络用语“uu”同音友友，“s”在单词末尾指复数形式，因此“uus”就是“朋友们”的意思。一般用于有共同话语的网友之间拉近距离。以上就是uus是什么意思网络用语介绍，希望对大家有所帮助。

一般是指黑客利用互联网传播病毒, 对网络或游戏服务器进行攻击.也指通过技术手段对个人电脑植入病怕中毒 或者被木马入侵的话下载个腾讯电脑管家把管家拥有有16层防护 杀毒采用的是“4+1”芯引擎“4+1”芯引擎：“4”指的是腾讯电脑的云查杀、金山毒霸、小红伞以及趋势科技的四种病毒检测查杀技术，“1”指的是此次新推出的因木马损害而造成系统文件崩溃从而实现自主修复功能。.16层防护：一共分为三大部分，上网安全保护、应用入口保护以及系统底层保护。每个部分中都包含了更详细的保护项目，并且可以分别进行开、关控制。

任性headstrong虽然我不能说我是一个温柔的看护，可是约瑟夫和主人总不见得比我好。 而且虽然我们的病人是病人中最麻烦、最任性的——可是她总算起死回生了。Though I cannot say I made a gentle nurse, and Joseph and the master were no better; and though our patient was as wearisome and headstrong as a patient could be, she weathered it through.

要添加无线网络，您需要按照以下步骤操作：点击电脑屏幕右下角的无线网络图标，打开无线网络设置界面。在无线网络设置界面中，找到“添加网络”选项，单击它。在弹出的添加网络窗口中，输入您要连接的无线网络的名称（SSID）和密码，然后单击“连接”按钮。等待几秒钟，系统会自动连接到您输入的无线网络，连接成功后会显示“已连接”或“已连接，无互联网访问”的提示。如果您无法通过以上步骤成功连接到无线网络，可以尝试以下方法：确保您的电脑或设备已经启用无线网络功能，并且无线网卡驱动程序已经正确安装。检查您输入的无线网络名称（SSID）和密码是否正确，确保它们与您要连接的无线网络匹配。尝试将您的电脑或设备与无线路由器之间的距离缩短，以确保信号强度足够。尝试重新启动您的电脑或设备，有时候重新启动可以解决连接问题。如果您仍然无法成功连接到无线网络，建议您联系网络服务提供商或网络管理员以获取更多帮助。

不接受8023是什么网络用语 　　不接受8023是什么网络用语，在我们的生活中其实很多的数字组合都是有不同的含义的，根据谐音我们可以了解到很多不同的数字组合，爱情数字也是最常见的，以下不接受8023是什么网络用语。 　　不接受8023是什么网络用语1 　　1、不接受8023的意思是不接受男方调查自己以往的感情经历，8023是数字手势物语love的意思。有网友认为不接受8023的意思是不接受发生性关系，这种理解是曲解。 　　2、不接受8023是独立女性的爱情宣言。很多女性打出未婚，九价已打，不要彩礼，接受婚检但不接受8023。意思是本仙女没有结婚，身体健康，经济独立，洁身自好，可以通过婚检来检查自己身体的纯洁，但不可以过问感情经历，毕竟受过的伤，爱过的人是心中永远的痛。 　　3、8023是最近流行的网络用语，8023代表的基本含义是LOVE，是一种手势物语。8把左手大拇指和食指叉开，竖放代表L；0代表O；2叉开食指和中指代表V；3叉开中指、无名指、小拇指，横放代表E，合起来就是LOVE。 　　 8023是什么意思(8023的网络用语是什么梗) 　　优质回答： 　　有人给你发数字8023，你知道代表什么意思含义吗？不知道的话我下面给你分析下为什么8023是love的意思。 　　 数字8023为什么是代表love的意思 　　8023代表的是“LOVE，属于告白梗，这串数字不是因为谐音比如520之类的，而是因为用手势比划出来的8023是LOVE。 　　8：L 　　0：O 　　2：V 　　3：E 　　8023解释的手势图片 　　比划数字8是字母“L”，剪刀手2代表“V”，比划0代表“O”，手指比划3代表“E”。 　　比划数字8是代表字母“L” 　　比划0代表“O” 　　比划2代表“V” 　　比划3代表“E” 　　不接受8023是什么网络用语2 　　 8023是什么意思网络用语 　　8023的意思是“把你爱上”，“8”谐音“把”，“0”谐音“你”，“2”谐音“爱”，“3”谐音“上”。另外8023手势可以组合为LOVE，所以8023一般用来表示爱情。 　　8023用手比划详情： 　　“8”，把左手大拇指和食指岔开，竖放 代表“L”； 　　“0”，代表“O”； 　　“2”，叉开食指和中指，代表“V”； 　　“3”，叉开中指、无名指、小拇指，横放 代表“E”. 　　合起来就是“LOVE”。 　　 扩展资料： 　　当单纯的字母和数字不足以表达网民的情感诉求时，将它们与文字、英语单词等根据需要分门别类混合在一起的模式便成为网络上一种非主流表达方式。 　　如：幸福ing（中文词与英语动词后缀组合，表示正在享受幸福的过程）、3q（数字与英语字母组合，谢谢你）、me2（metoo，英语单词与数字组合，我也是）、+U（运算符号与英文字母的组合，加油）。 　　这种多种字符混杂的网络用语无疑不符合任何一种语言规范，甚至无章可循，但它是以简约为基础、以“看得懂，说得清”为目的的表达形式，使网民可以不必拘泥于传统语言语法的桎梏而自由发挥。 　　不接受8023是什么网络用语3 　　 网络流行用语 　　 一、你妈叫你回家吃饭 　　“你妈叫你回家吃饭”源于2009年7月16日，百度网“wow”百度贴吧1个名叫“贾君鹏你母亲喊你回家吃饭”的贴子。(有情感困惑，加老师手机/信：，领到一回技术专业情感分析） 　　在短短的六七个钟头被390617名网民预览，并现有17028名网民帖子回应。截至7月17日中午4点，早已有15万5千余条帖子。到底“贾君鹏”是何许角色？ 网民们对于似乎并没有1个精确的.表述，另一个也是网民称贾君鹏一上午走红互联网的【恶性】事件称之为汉语网络时代的奇迹sf。 　　 二、累觉不爱代表什么意思 　　累觉不爱，说白了，感觉自身早已累着，没有气力再爱下来了！挺累，觉得自身不容易再爱的缩略方式。源于豆瓣电影上1个贴子，一位95后男孩儿感慨“挺累，觉得自身不容易再爱”，后引起诸多二三十岁的青年人讨论。 　　 三、猪佩奇手上纹，欢呼声赠给社会青年 　　做为网红猪的小猪佩奇和社会青年联络起来彻底是个出现意外，这话最初来源于快手视频。快手视频给人印像最刻骨铭心的就是说社会摇，“社会发展”两字能够说成很受快手视频客户的钟爱，不仅是成人，也有许多小朋友也愿意添加社会青年的队伍。 　　那麼，小朋友如何才能抽出自身的社会青年设计风格呢？为许多人钟爱的小猪佩奇就是说个非常好的标示了，因此许多人把小猪佩奇和自身的社会发展结合在一起，总有了小猪佩奇 社会摇 社会发展=社会青年的等式，“小猪佩奇手上纹，欢呼声赠给社会青年”变成社会青年的口头语。 　　 四、放开我，要我随意 　　这一梗来自拥有“国服第一扳手”的女装大佬轩墨宝宝，为机械革命新产品Z2拍摄的系列产品广告宣传片，3个短片视频里，轩墨宝宝各自穿着女仆装、灰黑色水手服、西服各种各样实际意义上攻克拘束，并喊出来广告宣传语“放开我，要我随意”，本来是表述解决拘束，摆脱笔记本电脑厚实的外框，突显窄外框全面屏笔记本的。 　　 五、在违反规定的边沿看看 　　“在违反规定的边沿看看”源自1个鹭鸶海边看看的表情图。“在违反规定的边沿看看”做为网络热词，多做为吐槽语，当某些人明了解那样做有不太好的不良影响也要再次的那时候，就会有网民提示他，表述的含意大约就是说大伙儿尝试做这件事情。

同__的网络解释是：同义词（词语解释）同义词，汉语词汇，音tongyici。释义：同义词是指意义相同的一组词语，可以分为等义词和近义词两种。近义词是指意思相近，但不完全相同；而等义词的意思完全相同。 同__的网络解释是：同义词（词语解释）同义词，汉语词汇，音tongyici。释义：同义词是指意义相同的一组词语，可以分为等义词和近义词两种。近义词是指意思相近，但不完全相同；而等义词的意思完全相同。 结构是：同(半包围结构)_(上下结构)_(左右结构)。 拼音是：tóng yì cí。同__的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】同义词tóngyìcí。(1)词义完全相同或相近的词。二、国语词典语言不同而语义相同或相近的语词。凡语义相同的称为等义词，不仅认知意义一致，且更在感情色彩或风格特点上亦无差别，如「元音」和「母音」二词。又如「番薯」和「地瓜」二词。此类例子极少。绝大部分同义词属于主要意义基本相同，但程度、色彩、风格等有别的近义词，如赞成、同意。词语翻译英语synonym德语Synonymie(S)法语synonymie关于同__的成语八_同轨不同戴天同病相怜同心结关于同__的词语八_同轨不同戴天同心结同病相怜同文共轨死胡同点此查看更多关于同__的详细信息

因为每个人的基础不同，所以可以根据学习内容来判断对于自己而言哪个相对简单好学。软件测试培训一般分为五个阶段，第一个阶段是功能测试的内容，主要学计算机基础、软件测试核心理论、Linux、数据库等的相关知识，可以学到软件测试核心理论，结合Linux、数据库等可实现移动端、web端的功能测试，第二个阶段是自动化测试的相关内容，主要学习Python、Web自动化测试、App自动化测试等相关内容，5周的学习时间，学完基本不可以胜任自动化测试的相关工作。第三个阶段是接口测试的相关内容，主要学习接口测试基础知识、接口测试工具Jmeter、接口测试工具Postman、抓包工具Fiddler、Jenkins持续集成、Python实现接口测试等相关内容，第四个阶段学习性能测试，主要有性能测试理论、虚拟脚本生成器操作、场景设计、报告生成和分析等内容。第五个阶段是就业指导的相关内容，从简历、面试技巧等层面进行辅导，帮助学员熟悉面试流程;让学员清晰了解职业发展规划，明确自身定位，找到适合自身发展的工作。网络安全培训内容：第一个阶段：主要讲的是网络安全概述，了解计算机运行原理、初步开始了解网络安全行业、网络安全法普及解读，接下来就是Linux系统和windows系统的一些知识，最后就是虚拟机搭建，了解Vmware虚拟机的安装使用，掌握虚拟机安全服务搭建，掌握Vmware虚拟机的各种参数配置使用。第二个阶段：这个阶段主要学习的内容就是数据库，了解数据库的基础知识、数据库的安全配置，php基础和基本语法，实现数据库与PHP的联动。接下来就是SQL注入、XSS等安全漏洞，掌握WEB安全行业标准及评估方法。脚本木马、数据库安全与配置、web中间件介绍、http协议理解，AWVS安全工具，Nmap网络安全利用、sqlmap工具利用、Burp Suite安全工具的使用等。第三个阶段：这个阶段所学内容是WEB安全之XSS跨站脚本漏洞、WEB安全之文件上传原理、WEB安全之认证攻击、WEB安全之其他漏洞讲解、应用程序漏洞分析。这个阶段主要是web安全的漏洞分析。第四个阶段：这个阶段主要所学内容是网络安全技能，WAF绕过、安全工具使用、SQLMap高级使用、Kali渗透测试教程、Metasploit高级课程、Wireshark 安全分析实战、开源工具自动化集成。

现象 wdbCommDevInit: Couldnot find device ata=0,0, unit 0 ! wdbCommDevInit: couldnot get device name wdbConfig: errorconfiguring WDB communication interface 上边是加载前，后边是加载后办法 1.看一下bsp用的什么网卡 2.把启动项other(o) : 改成rtg(对应的网络) 3.在内核裁剪加上null改成rtg（网络驱动的名称）

　　这个是优就业的网络安全的大纲，可以参考学习~~　　第一个阶段：主要讲的是网络安全概述，了解计算机运行原理、初步开始了解网络安全行业、网络安全法普及解读，接下来就是Linux系统和windows系统的一些知识，最后就是虚拟机搭建，了解Vmware虚拟机的安装使用，掌握虚拟机安全服务搭建，掌握Vmware虚拟机的各种参数配置使用。　　第二个阶段：这个阶段主要学习的内容就是数据库，了解数据库的基础知识、数据库的安全配置，php基础和基本语法，实现数据库与PHP的联动。接下来就是SQL注入、XSS等安全漏洞，掌握WEB安全行业标准及评估方法。脚本木马、数据库安全于配置、web中间件介绍、http协议理解，AWVS安全工具，Nmap网络安全利用、sqlmap工具利用、Burp Suite安全工具的使用等。　　第三个阶段：这个阶段所学内容是WEB安全之XSS跨站脚本漏洞、WEB安全之文件上传原理、WEB安全之认证攻击、WEB安全之其他漏洞讲解、应用程序漏洞分析。这个阶段主要是web安全的漏洞分析。　　第四个阶段：这个阶段主要所学内容是网络安全技能，WAF绕过、安全工具使用、SQLMap高级使用、Kali渗透测试教程、Metasploit高级课程、Wireshark 安全分析实战、开源工具自动化集成。

主要分为四个阶段来进行网络安全的学习：第一个阶段：主要讲的是网络安全概述，了解计算机运行原理、初步开始了解网络安全行业、网络安全法普及解读，接下来就是Linux系统和windows系统的一些知识，最后就是虚拟机搭建，了解Vmware虚拟机的安装使用，掌握虚拟机安全服务搭建，掌握Vmware虚拟机的各种参数配置使用。第二个阶段：这个阶段主要学习的内容就是数据库，了解数据库的基础知识、数据库的安全配置，php基础和基本语法，实现数据库与PHP的联动。接下来就是SQL注入、XSS等安全漏洞，掌握WEB安全行业标准及评估方法。脚本木马、数据库安全于配置、web中间件介绍、http协议理解，AWVS安全工具，Nmap网络安全利用、sqlmap工具利用、Burp Suite安全工具的使用等。第三个阶段：这个阶段所学内容是WEB安全之XSS跨站脚本漏洞、WEB安全之文件上传原理、WEB安全之认证攻击、WEB安全之其他漏洞讲解、应用程序漏洞分析。这个阶段主要是web安全的漏洞分析。第四个阶段：这个阶段主要所学内容是网络安全技能，WAF绕过、安全工具使用、SQLMap高级使用、Kali渗透测试教程、Metasploit高级课程、Wireshark 安全分析实战、开源工具自动化集成。可以先听听优就业的课，感受一下自己是否感兴趣。

网络安全是一个极其宽泛的概念，包含从脚本小子到漏洞大佬、从单领域到跨平台等多难度、多方面内容，大致可以分为以下几个阶段进行学习。一般来说，认真学，好好学，最后都能够找到工作，而且薪资一般不会低。

我并不是很喜欢这个人，因为我觉得她比较做作，而且她根本没有长在我的审美点上。

给力是一个网络上流行起来的新词，大概意思就是非常好，非常棒

是网络词

给力一词，音为gei.li中国北方的土话，表示，给劲，带劲的意思，该词最早出现在日本的动画片《西游记：旅途的终点》中文的配音版中悟空的一句台词，这是天竺吗？太不给力了，所谓，“太不给力”就是形容与预想的目标相差太远了！而给力一般形容为，有帮助，给面子！列如dota中犀利的进攻，好看的视频，好听的歌曲，NBA中精彩的扣篮，我们都可以说太给力了！还有在世界杯中，大家都不常说，进球，越位，都在说，西班牙太给力了，德国太不给力了，等等！谢谢！

my father is Ligang gelivable

你好，网络教育的优势在于，在电脑上学习、考试，时间比较充足活跃。

完全可以了，别说20个人了，就算200个人Webex Meetings视频会议软件照样是绰绰有余啊。它的其中一个优点就是每个用户都拥有唯一、永久在线的个人网络会议室，可容纳1000人同时参会，有了这款软件，相信可以帮到你了。

1.首先保证前提条件，原理图和PCB在同一项目组project中，如图：2.原理图的所有元件都有PCB封装，即可3.在PCB界面，选择PCB工具栏的design》import changes from PCB_project.....，如图4.出现的界面选择validate changes，会出现对勾，再选execute changes，也都出现对勾，就导入PCB了，如图：5.导入PCB后的元器件带有网络线，如图：

坑爹：忽悠、骗谁呢你的意思虾米：在聊天中多时是"什么"的意思~有时候也有新手的意思

kali安装完成之后，首先确定你是DHCP还是静态IP。DHCP是用来给大型网络动态分配IP的协议，而大部分中小型网络（如校园网、家庭网络）都是采用网络管理员手工分配静态IP的方法来确定IP地址的。接下来就以校园网的静态IP为例说明配置过程。一、 在文件系统里找到/etc/network下的interfaces文件，打开后可以看到eth0为dhcp，将其修改为如下形式：# This file describes the network interfaces available on your system# and how to activate them. For more information, see interfaces(5).# The loopback network interfaceauto loiface lo inet loopbackauto eth0iface eth0 inet static //配置eth0使用默认的静态地址address 192.168.77.133 //设置eth0的IP地址netmask 255.255.255.0 //配置eth0的子网掩码gateway 192.168.77.254 //配置当前主机的默认网关“interfaces”文件中还有很多其他的设置项，如需要了解更多的信息，可以使用man命令查询“interfaces”文件的手册页。#man interfaces其中eth0指本机以太网卡一，类似的，eth1指本机的以太网卡2。一般一台电脑只有一个eth0。网卡的设备名/dev/eth0 和硬件的MAC 地址52:54:AB:DD:6F:61对应，MAC 地址是生产厂家定的，每个网卡拥有的唯一地址。linux下，用ifconfig后，能看到eth0,可能还会看到eth0：1。其中eth0：1是指eth0的分ip存储文件，分ip存储文件格式为ifcfg-eth0：X， X为任意正整数（包括0）具体作用是实现单网卡多ip，类似与windows的多ip。二、配置DNSKali Linux的DNS服务器地址使用文件“/etc/resovl.conf”进行配置，用户可以通过“nameserver”配置项设置DNS服务器的 IP地址；“resolv.conf”文件中最多可以使用“nameserver”指定3个DNS服务器，按照先后的顺序，一旦前面的DNS服务器失效，系统将自动使用后面的DNS服务器。对于“resolv.conf”文件设置“nameserver”的修改是即时生效的，即只要对“resolv.conf”文件的修改进行了保存，在系统下一次需要进行域名的解析时就会按照该文件中指定的DNS服务器IP地址进行域名的解析。在resolv.conf中的格式如下：domainnameserver 10.10.10.10nameserver 102.54.16.2三、重启网络在之前的步骤完成后保存，然后在终端里边重启网络，命令如下：/etc/init.d/networking restart完了之后打开浏览器就可以在校内网下载登录客户端上网了！希望能帮到大家！有错误的地方欢迎大家指正！本篇文章来源于 Linux公社网站(www.linuxidc.com) 原文链接：http://www.linuxidc.com/Linux/2014-05/102206.htm

我感觉这几首还不错，I could be the one，Shining star ,Before four because i love you, Togethet,希望你喜欢.

Kali Linux拥有强大的网络功能，所使用的网络配置文件与其他的Linux发行版也不同，Kali Linux属于Debian Linux1、基本的网络命令ifconfig命令用于显示当前主机中状态为“激活”的网络接口信息。ifconfig -a命令用于显示当前主机中所有网络接口信息（包括未激活的网络接口）route命令：route命令用于显示当前Linux系统中的路由信息，从route命令的显示结果可以看到当前主机所在的子网和默认网关的地址netstat命令netstat -r 命令可以实现与“route"命令相同的功能，即显示Linux系统中的路由信息（路由表）。”netstat -au"显示udp传输协议的连接情况"netstat -at"显示tcp传输协议的连接状况网卡的启用和停用：#ifconfig up#ifconfig down配置动态获取IP地址：在大型网络中，客户端主机通常设置为从DHCP服务器自动获取IP地址、子网掩码等网络信息，因此可以大大简化网络设置，下面是如何配置DHCP客户端"/etc/network/"目录下的”interfaces"文件是kali linux中最重要的网络配置文件之一，该文件用于描述主机中所有的网络接口的信息，不论Linux主机中作为DHCP客户端还是配置使用静态IP地址，都需要对该文件进行修改。以下是作为DHCP客户端的“interfaces”文件的配置内容，其中“iface eth0 inet dhcp"设置网络接口eth0 通过DHCP获取网络地址。iface eth0 inet dhcp //用于设置网络接口eth0 通过dhcp协议获取网络配置重启网络服务：对”interfaces“文件进行更改后，需要重新启动Linux中的networking 服务# /etc/init.d/networking restart配置使用静态IP地址配置Kali Linux使用静态IP地址同样需要在”/etc/networking"目录下的“interfaces”文件中进行配置。静态IP地址的配置将使用“interfaces"文件中更多的配置项。如下所示是eth0配置为使用静态IP地址的”interfaces"文件的内容，配置文件中各配置项的功能如下所示

　一、 在文件系统里找到/etc/network下的interfaces文件，打开后可以看到eth0为dhcp，将其修改为如下形式：　　# This file describes the network interfaces available on your system　　# and how to activate them. For more information， see interfaces（5）。　　# The loopback network interface　　auto lo　　iface lo inet loopback　　auto eth0　　iface eth0 inet static //配置eth0使用默认的静态地址　　address 192.168.77.133 //设置eth0的IP地址　　netmask 255.255.255.0 //配置eth0的子网掩码　　gateway 192.168.77.254 //配置当前主机的默认网关　　“interfaces”文件中还有很多其他的设置项，如需要了解更多的信息，可以使用man命令查询“interfaces”文件的手册页。　　#man interfaces　　其中eth0指本机以太网卡一，类似的，eth1指本机的以太网卡2。一般一台电脑只有一个eth0。网卡的设备名/dev/eth0 和硬件的MAC 地址52:54:AB:DD:6F:61对应，MAC 地址是生产厂家定的，每个网卡拥有的唯一地址。　　linux下，用ifconfig后，能看到eth0，可能还会看到eth0：1。其中eth0：1是指eth0的分ip存储文件，分ip存储文件格式为ifcfg-eth0：X， X为任意正整数（包括0）　　具体作用是实现单网卡多ip，类似与windows的多ip。　　二、配置DNS　　Kali Linux的DNS服务器地址使用文件“/etc/resovl.conf”进行配置，用户可以通过“nameserver”配置项设置DNS服务器的 IP地址；“resolv.conf”文件中最多可以使用　　“nameserver”指定3个DNS服务器，按照先后的顺序，一旦前面的DNS服务器失效，系统将自动使用后面的DNS服务器。　　对于“resolv.conf”文件设置“nameserver”的修改是即时生效的，即只要对“resolv.conf”文件的修改进行了保存，在系统下一次需要进行域名的解析时就会按照该文件中指定　　的DNS服务器IP地址进行域名的解析。　　在resolv.conf中的格式如下：　　domain　　nameserver 10.10.10.10　　nameserver 102.54.16.2　　三、重启网络　　在之前的步骤完成后保存，然后在终端里边重启网络，命令如下：/etc/init.d/networking restart

很多无线路由器都支持WPS（Wifi Protection Setup）功能，它是一种可以让用户无需密码直接连接Wifi的技术。本来这种技术的初衷是让用户更加方便的连接网络，但是因为它有严重的安全漏洞，所以反而让用户的网络更加不安全。因此在这里推荐大家使用路由器的时候没事就把WPS功能关掉。 因为要进行渗透测试，所以首先我先把自己路由器的WPS功能开启，当然测试结束之后别忘了关闭WPS功能。 使用前一篇文章介绍的方法安装好Kali虚拟机或者U盘系统，然后就可以准备开始了。 当然这里使用到的工具并不是只有Kali能用，其他Linux发行版也可以使用。但是还是推荐Kali，因为很多渗透测试工具都是按照安防论文的理论来实现的，很多都已经不再维护了。而Kali收集了很多尚在维护的工具分支，如果你使用其他发行版的话，可能其软件仓库中的版本还是原来的旧版本。 本文比较简单，涉及到的工具有两个，reaver和aircrack-ng。 我用的是台式机安装的Kali虚拟机系统，自然是没有无线功能的，所以需要一块无线网卡。值得称道的是现在Linux驱动非常完善了，我原来买的360无线网卡可以直接驱动成功。 连接方法也十分简单，电脑插上无线网卡，然后在VMware软件右下角找到无线网卡的图标，点击并选择连接到虚拟机，这样就大功告成了。整个系统可能会卡几秒钟，之后就正常了。 连接成功后，在Kali虚拟机中应该可以看到Wifi图标了，用lsusb命令还可以查看到无线网卡的厂商和具体型号，可以看到我的无线网卡具体型号是MT7601U。 首先输入 sudo airmon-ng 命令查看一下当前系统中的无线网卡，在Kali中这个接口名默认应该是wlan0。 然后输入下面的命令关闭可能影响网卡监听的程序，然后开启监听模式。开启完毕之后，再次输入 sudo airmon-ng ，应该就会看到这次接口名变成了wlan0mon，这样就说明成功开启了监听模式，可以进行下一步了。 输入下面的命令开始扫描附近的无线网络。 稍后应该就会显示出附近开启了WPS的所有网络了，dBm是信号大小，值越小说明信号越强，按Ctrl+C即可中断命令。如果想要查看所有网络的话，可以添加 -a 参数，它会列出所有网络（包括了未开启WPS功能的网络）。 这时候就要记下来网络的BSSID(网络Mac地址)以及ESSID(网络名称)，准备好下一步的工作了。 好了，下面就可以开始正式的工作了，其实说起来原理也很简单，WPS PIN是一个8位数字密码，所以其实我们要做的就是不断的尝试，最终找到这个PIN。总共需要尝试的次数有一亿次，看起来这个数字非常大，但是在安全领域，一亿次算是一个非常小的次数了，很多加密算法要攻破甚至需要全世界所有计算机同时计算几百年。 当然要搞定WPS的PIN并不需要这么长时间，最多10来个小时就可以了，平均用时可能也就4-5个小时左右。而且一旦知道了PIN，获得WIFI密码仅需要数秒即可搞定。之后只要PIN码没有发生变化，就算WIFI密码被修改，也可以很轻松的搞定。 接下来就要轮到本文的主角登场了，这就是reaver，专门用于破解WPS Wifi网络的工具。输入 -h 参数即可查看帮助信息，这里简单列出一些我们要使用的参数。 详细参数参考reaver的帮助，并不难懂。 了解了reaver命令行的用法之后，就可以正式开始了。很多时候一次可能并不能成功，需要尝试多次。 因为是测试，所以我干脆直接指定了PIN的值。为了更详细的了解命令运行过程，可以开启2级或者3级输出看看reaver工具到底干了啥。 如果出现了下面的bad FCS，可以在添加 -F 参数忽略帧校验错误，然后再次尝试。如果一切正常的话，应该会在几分钟内通过PIN解开WIFI的密码。如果不知道PIN密码的话，也可以通过几个小时的尝试来试出PIN进而得知WIFI密码。因此我们在日常使用的时候，一定要记得关掉WPS功能，它是很多漏洞的根源。

夹克的网络解释是：夹克（服装）夹克是英文jacket的译音，一种短上衣。翻领，对襟，多用按扣（子母扣）或拉链，便于工作和活动。夹克衫是人们现代生活中最常见的一种，风行开始于上世纪80年代。夹克是中国人根据英文的发音编写成的中国词语。因为这些东西是源于国外，流传进中国的，中国原来没有这样的东西，所以固然没有这样的词语。随着社会不断发展，各国文化大交融，故而，中国也产生了许多音译外来词。可译为：短外衣、外套。最早（14世纪左右）是指身长到腰、长袖、开身或套头的外衣；可以单件，也可以是套装。但随着时代的发展变化，现在，这个名词是泛指各种面料款式的，各种用途的短外衣，休闲外衣。夹克（汉语词组）读音：jiākè一种短上衣。翻领，对襟，多用暗扣或拉链，便于工作和活动。沙汀《柳永慧》：“她的装束也换过了，头戴布帽，身穿一件夹克式工作服，上面全是一团团油渍。”。夹克的网络解释是：夹克（服装）夹克是英文jacket的译音，一种短上衣。翻领，对襟，多用按扣（子母扣）或拉链，便于工作和活动。夹克衫是人们现代生活中最常见的一种，风行开始于上世纪80年代。夹克是中国人根据英文的发音编写成的中国词语。因为这些东西是源于国外，流传进中国的，中国原来没有这样的东西，所以固然没有这样的词语。随着社会不断发展，各国文化大交融，故而，中国也产生了许多音译外来词。可译为：短外衣、外套。最早（14世纪左右）是指身长到腰、长袖、开身或套头的外衣；可以单件，也可以是套装。但随着时代的发展变化，现在，这个名词是泛指各种面料款式的，各种用途的短外衣，休闲外衣。夹克（汉语词组）读音：jiākè一种短上衣。翻领，对襟，多用暗扣或拉链，便于工作和活动。沙汀《柳永慧》：“她的装束也换过了，头戴布帽，身穿一件夹克式工作服，上面全是一团团油渍。”。词性是：名词。注音是：ㄐ一ㄚ_ㄎㄜ_。拼音是：jiākè。结构是：夹(独体结构)克(上下结构)。夹克的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】一种短上衣。翻领，对襟，多用暗扣或拉链，便于工作和活动。二、引证解释⒈一种短上衣。翻领，对襟，多用暗扣或拉链，便于工作和活动。引沙汀《柳永慧》：“她的装束也换过了，头戴布帽，身穿一件夹克式工作服，上面全是一团团油渍。”三、国语词典一种宽松的短外套。为英语jacket的音译。也译作「茄克」。关于夹克的单词anorakreeferjumperblazerthrowonajacket关于夹克的成语克勤克俭内外夹攻受夹板罪克俭克勤克爱克威缠夹不清夹枪带棒克逮克容关于夹克的词语夹枪带棒缠夹不清内外夹攻夹道欢呼里外夹攻受夹板罪首尾夹攻字夹风霜关于夹克的造句1、现在是午餐时间，在西伦敦的一间时尚的咖啡馆里，一个派头十足的年轻女士穿着一件昂贵的象牙色丝织上衣，一款黑夹克，她微笑着问女侍应今天的汤是什么。2、她说，飞机撞上大楼后，她的衣服着了火，幸亏一名名为韦尔斯·克劳瑟的男子用自己的夹克把火闷熄，才使她幸免于难。3、如果天气状况难测，你就会想加带雨具：一件斗篷或尼龙夹克。4、皮夹克不宜用汽油洗擦，严禁曝晒、火烤。5、年轻的主管拿起蓝色缎带，将其佩带在老板夹克衫胸前。点此查看更多关于夹克的详细信息

造价从260一平方到600一平方不等。 系统原理 温室大棚自动化控制系统是根据温室大棚内的温湿度、土壤水分、土壤温度等传感器采集到的信息，利用RS485总线将传感器信息送给485转232的转换器，接到上位计算机上进行显示，报警，查询。监控中心将收到的采样数据以表格形式显示和存储，然后将其与设定的报警值相比较，若实测值超出设定范围，则通过屏幕显示报警或语音报警，并打印记录。与此同时，监控中心可向现场控制器发出控制指令，监测仪根据指令控制风机、水泵等设备进行降温除湿等操作，以保证温室内作物的生长环境。监控中心也可以通过报警指令来启动现场监测仪上的声光报警装置，通知温室管理人员采取相应措施来确保温室内的环境正常。 物联网技术在智能温室中的应用 实际上，物联网技术是将各种感知技术、现代网络技术和人工智能与自动化技术聚合与集成应用。 在温室环境里，单栋温室可利用物联网技术，成为无线传感器网络一个测量控制区，采用不同的传感器节点和具有简单执行机构的节点，如风机、低压电机、阀门等工作电流偏低的执行机构，构成无线网络，来测量基质湿度、成分、pH值、温度以及空气湿度、气压、光照强度、二氧化碳浓度等，再通过模型分析，自动调控温室环境、控制灌溉和施肥作业，从而获得植物生长的最佳条件。 对于温室成片的农业园区，物联网也可实现自动信息检测与控制。通过配备无线传感节点，每个无线传感节点可监测各类环境参数。通过接收无线传感汇聚节点发来的数据，进行存储、显示和数据管理，可实现所有基地测试点信息的获取、管理和分析处理，并以直观的图表和曲线方式显示给各个温室的用户，同时根据种植植物的需求提供各种声光报警信息和短信报警信息，实现温室集约化、网络化远程管理。 此外，物联网技术可应用到温室生产的不同阶段。在温室准备投入生产阶段，通过在温室里布置各类传感器，可以实时分析温室内部环境信息，从而更好地选择适宜种植的品种；在生产阶段，从业人员可以用物联网技术手段采集温室内温度、湿度等多类信息，来实现精细管理，例如遮阳网开闭的时间，可以根据温室内温度、光照等信息来传感控制，加温系统启动时间，可根据采集的温度信息来调控等；在产品收获后，还可以利用物联网采集的信息，把不同阶段植物的表现和环境因子进行分析，反馈到下一轮的生产中，从而实现更精准的管理，获得更优质的产品。 物

土耳其的网络解释是：土耳其土耳其共和国（土耳其语：TürkiyeCumhuriyeti，英语：TheRepublicofTurkey），简称土耳其，是一个横跨欧亚两洲的国家，北临黑海，南临地中海，东南与叙利亚、伊拉克接壤，西临爱琴海，与希腊以及保加利亚接壤，东部与格鲁吉亚、亚美尼亚、阿塞拜疆和伊朗接壤。土耳其地理位置和地缘政治战略意义极为重要，是连接欧亚的十字路口。土耳其人主要是欧洲人种-地中海血统，1299年奥斯曼一世建立奥斯曼帝国。1453年5月29日，穆罕默德二世攻陷君士坦丁堡，灭拜占庭帝国，16世纪~17世纪，尤其是苏莱曼一世统治时达到鼎盛时期，统治区域地跨欧洲、亚洲和非洲。因此奥斯曼帝国的君主苏丹视自己为天下之主，土耳其继承了东罗马帝国的文化和伊斯兰文化，因而东西文明在此得以统合。19世纪时国力开始衰落，1914年8月奥斯曼帝国在第一次世界大战中加入同盟国作战，并于1918年战败。丧失了大片领土，帝国从此土崩瓦解。1919年，土耳其击退外国侵略者，1923年10月29日建立土耳其共和国。土耳其地跨亚、欧两大洲，在政治、经济、文化等领域均实行欧洲模式，是欧盟的候选国。宪法规定土耳其为民主、政教分离和实行法制的国家。土耳其外交重心在西方，在与美国保持传统战略伙伴关系的同时加强与欧洲国家的关系。土耳其是北约成员国，也是经济合作与发展组织创始会员国和二十国集团的成员。拥有雄厚的工业基础，为世界新兴经济体之一，亦是全球发展最快的国家之一。土耳其的网络解释是：土耳其土耳其共和国（土耳其语：TürkiyeCumhuriyeti，英语：TheRepublicofTurkey），简称土耳其，是一个横跨欧亚两洲的国家，北临黑海，南临地中海，东南与叙利亚、伊拉克接壤，西临爱琴海，与希腊以及保加利亚接壤，东部与格鲁吉亚、亚美尼亚、阿塞拜疆和伊朗接壤。土耳其地理位置和地缘政治战略意义极为重要，是连接欧亚的十字路口。土耳其人主要是欧洲人种-地中海血统，1299年奥斯曼一世建立奥斯曼帝国。1453年5月29日，穆罕默德二世攻陷君士坦丁堡，灭拜占庭帝国，16世纪~17世纪，尤其是苏莱曼一世统治时达到鼎盛时期，统治区域地跨欧洲、亚洲和非洲。因此奥斯曼帝国的君主苏丹视自己为天下之主，土耳其继承了东罗马帝国的文化和伊斯兰文化，因而东西文明在此得以统合。19世纪时国力开始衰落，1914年8月奥斯曼帝国在第一次世界大战中加入同盟国作战，并于1918年战败。丧失了大片领土，帝国从此土崩瓦解。1919年，土耳其击退外国侵略者，1923年10月29日建立土耳其共和国。土耳其地跨亚、欧两大洲，在政治、经济、文化等领域均实行欧洲模式，是欧盟的候选国。宪法规定土耳其为民主、政教分离和实行法制的国家。土耳其外交重心在西方，在与美国保持传统战略伙伴关系的同时加强与欧洲国家的关系。土耳其是北约成员国，也是经济合作与发展组织创始会员国和二十国集团的成员。拥有雄厚的工业基础，为世界新兴经济体之一，亦是全球发展最快的国家之一。词性是：形容词。拼音是：tǔěrqí。注音是：ㄊㄨˇㄦˇㄑ一_。结构是：土(独体结构)耳(独体结构)其(上下结构)。土耳其的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】土耳其Tǔ"ěrqí。(1)地跨亚、欧两洲，面积78万平方公里，亚洲部分占近97%，人口5694万(1990)，首都安卡拉。经济以农业为主，矿产中重晶石储量居世界前列，安哥拉羊毛和土耳其地毯世界闻名。关于土耳其的诗词《土耳其浴室》《菩萨蛮·土耳其名诗人希克梅时有诗颂新中国，余译其意》关于土耳其的诗句但土耳其武力土耳其底地毡欢跃着土耳其士兵关于土耳其的单词turkey关于土耳其的成语耳边风土头土脑土里土气言提其耳土生土长土生土养土包子关于土耳其的词语一_土土包子赐茅授土言提其耳耳边风一掊土土八路土皇帝关于土耳其的造句1、外媒称，在叙利亚东部代尔祖尔省与政府军作战的“伊斯兰国”组织的两名高级领导人逃往邻国土耳其，并卷走了大笔现金。2、一家土耳其船舶回收公司将对无敌号航空母舰进行拆卸和回收。3、大地震后的土耳其，百废待举。4、我们穿过希腊，半死不活地到达了土耳其的都城。5、伊斯坦布尔，君士坦丁堡：土耳其最大的城市，位于该国的西北部、博斯普鲁斯海峡的两岸、马尔马拉海的入口处。点此查看更多关于土耳其的详细信息

焊管，即是将金属板对接经焊接后形成的管材，焊管种类特别多，包括不锈钢焊管、钢质焊管，焊接种类有高频焊和固态焊等，高频焊管有直缝焊和螺旋焊管。

“鸡汤喝多了”就是类似于成功学或者微信小文章那样，用华丽的语言来麻痹你接受现实却无法解决任何实际问题的文章看多了，只知道感动自己，却不能看透本质。拓展资料："网络用语"，即多在网络上流行的非正式语言。多为谐音、错别字改成，也有象形字词，以及在论坛上引起流行的经典语录。这些语言先于网上流行起来，然后融入到我们的日常生活中。多为搞笑、讽刺、赞美、以及恶搞之词或句子。

一、T1、T2组成两级共射放大电路，由于一级共射放大是反相放大，两级就是同相放大；二、两个电阻：R（16K） 2只， C（0.01）2只，是一个RC串并联移相网络，它的输入端是上面的那个R上边，而它的输出端是中间，这个RC电路的输入端接的就是两级放大器的输出端，而这个RC电路的输出端接的就是两级放大器的输入端，这样就构成了一个闭环。三、RC串并联网络的相频特性是：仅对一个频率ωo=1/RC是零相移，对低于此频率和高于此频率分别呈正相移和负相移，这样一来，仅对这个ωo，结合两级同相放大器能实现正反馈（因为正反馈的条件是放大器的相移+反馈网络的相移=360°）。四、RC串并联网络的幅频特性是：对频率ωo传输系数最大，等于1/3，而对其它频率的传输系数都是小于1/3的。所以只要放大器的电压放大倍数大于3，就能起振。而两级共射放大电路的电压放大倍数是远大于3的，这样一来，起振是没有问题，但是会带来严重的失真，解决办法是：设法使两级放大器的电压放大倍数稍稍大于3就行。五、为使两级放大器的电压放大倍数比3大，但不要大太多，引入两级间的电压串联负反馈，就是由那个带星号的电阻Rf(10K)，将输出端信号引到T1的射极，与T1的射极电阻（1.2K）组成电压串联负反馈，由串联负反馈电路的计算公式可以估出这个引入负反馈后的闭环电压放大倍数=（10/1.2）+1≈9。可知电路中的这个负反馈电阻Rf再小点（只要不小于2.4K就行 ）也行。

1、起振过程刚接通电源是，电路中存在各种电扰动，通过频率选择网络，通过反馈产生较大的反馈电压。通过线性放大和反馈的连续循环，振荡电压将不断增加。2、稳辐环节振荡幅度的增长过程不可能永无止境的延续下去，当放大器逐渐从饱和区或截止区移向饱和区或截止区时。在非线性状态下工作时，增益逐渐减小。当放大器增益减小时，环路增益减小到1，振幅增长过程停止，振荡器达到平衡。扩展资料：RC串并联选频网络振荡器的电路特点：对于RC振荡电路来说，增大电阻r可以在不增加成本的情况下降低振荡频率。普通lc振荡电路产生的正弦波频率高。在正弦振荡频率较低的情况下，振荡电路中需要有较大的电感和电容，这不仅使器件体积大、体积大、安装不便，而且使其难度大、成本高。因此，200kHz以下的正弦振荡电路，一般采用振荡频率较低的rc振荡电路。参考资料来源：百度百科-RC振荡电路参考资料来源：百度百科-RC振荡器

1、起振过程刚接通电源是，电路中存在各种电扰动，通过频率选择网络，通过反馈产生较大的反馈电压。通过线性放大和反馈的连续循环，振荡电压将不断增加。2、稳辐环节振荡幅度的增长过程不可能永无止境的延续下去，当放大器逐渐从饱和区或截止区移向饱和区或截止区时。在非线性状态下工作时，增益逐渐减小。当放大器增益减小时，环路增益减小到1，振幅增长过程停止，振荡器达到平衡。扩展资料：RC串并联选频网络振荡器的电路特点：对于RC振荡电路来说，增大电阻r可以在不增加成本的情况下降低振荡频率。普通lc振荡电路产生的正弦波频率高。在正弦振荡频率较低的情况下，振荡电路中需要有较大的电感和电容，这不仅使器件体积大、体积大、安装不便，而且使其难度大、成本高。因此，200kHz以下的正弦振荡电路，一般采用振荡频率较低的rc振荡电路。参考资料来源：百度百科-RC振荡电路参考资料来源：百度百科-RC振荡器

　　随着我国教育信息化的深入，各高等院校的网络建设发展日趋完善。经过十余年的建设，高校校园网覆盖面迅速扩大，建设水平逐步提高，应用面不断扩展，如今的校园网已和广大师生的工作、学习和生活紧密联系在一起。一方面校园网方便了师生通过互联网及时了解国内外资讯，有助于提高教学水平;另一方面，在校园网基础上优化、整合资源，建立数据中心，为高校的信息化建设提供基础平台。校园网为高校数字化校园创造了一个良好的支撑环境，在行政管理、科学研究、人才培养、学科建设和师生员工的课余生活等方面产生了深远的影响。 　　随着校园网的不断建设以及高校扩招，网络用户日益增长，网络故障所带来的问题也越来越突出。因此，确保校园网络的稳定运行、熟悉各种可能故障点，迅速定位排查故障，对于保证高校正常的教学、科研和管理具有重要意义。 　　1 校园网运维概述 　　1.1 校园网逻辑结构 　　校园网一般采用核心层、汇聚层、接入层模型结构。核心层负责汇聚层的接入，数据的快速转发，同时实现与互联网运营商的骨干网络互联。汇聚层负责处理来自接入层设备的所有通信量，并提供到核心层的上行链路。接入层提供终端用户访问校园网络的接口。 　　1.2 校园网综合布线系统 　　校园网综合布线系统是校园网络的重要基础，是一种模块化的、灵活性极高的建筑物内或建筑群之间的信息传输通道。它既能使语音、数据、图像设备和交换设备与其它信息管理系统彼此相连，也能使这些设备与外部通信网络相连接。为保证校园网综合布线系统的功能和发展需求，以及较高的校园网综合布线常见故障排查及解决方法研究 　　2 综合布线故障排查 　　在日常网络维护中，校园网综合布线的故障率是比较高的，据不完全统计，约占故障总数的70%以上。一旦网络出现故障，快速准确地分析故障原因，及时解决故障，从而保障用户恢复正常使用，既要掌握扎实的计算机网络基本理论知识，也要在运维中不断积累经验。 　　综合布线故障的排查是以网络综合布线系统与施工技术为基础，从故障现象出发，通过网络诊断工具获取有助于故障排查的信息，分析原因，确定故障点，排除故障，恢复校园网的正常运行的过程。 　　2.1 网络故障排查步骤流程 　　一般的网络故障排查步骤如下： 　　1)观察、描述故障现象。 　　亲临现场观察用户演示故障，向用户询问故障发生前的操作行为，故障发生的首次时间、频率、影响的范围以及故障发生前是否对该节点或网络进行改动，整理并记录故障现象。 　　2)收集可能产生故障原因的信息。 　　查看网络维护日志并向其他网管员了解近期故障区域的相关变动信息。通过网络管理系统 、网络设备诊断命令、操作系统诊断命令、协议分析工具以及网络测试仪器收集故障相关信息。比如，观察双绞线与水晶头的连接是否正确;通过show interface命令查看交换机端口的状态是否异常;登录网络管理系统查看故障发生前后网络监控系统的统计记录等等。 　　3)分析故障的原因。 　　根据收集到的信息，分析列举出导致故障的各种可能原因。 　　4)制定解决方案。 　　针对故障原因，按优先级排序，从可能性由大到小制定出解决方案，提高排查的效率。 　　5)逐一实施解决方案。 　　逐一实施解决方案的对策，并观察网络状态，直到故障恢复正常。在实际综合布线故障排除时，可以先采用分段法确定故障点，再灵活应用结合替换法等排除故障，从而提高故障排查的效率。 　　6)记录好故障排查过程。 　　故障排查的过程要认真记录每更改一个参数的结果。处理完故障后，要搞清楚故障发生的原因，拟定相应的对策，尽可能避免类似的故障再发生，同时记录好网管日志已备日后查阅，积累运维经验。 　　2.2 综合布线故障排查的常用诊断工具 　　综合布线故障排查的常用诊断工具包括：硬件故障排除工具、软件故障排除工具以及网络诊断命令等。 　　2.2.1 硬件故障排除工具 　　1)数字万用表 　　用于直接测量电压、电流和电阻的电气值。利用万用表的欧姆档，能测试出双绞线的每一芯是否连通，可以得知一端接头的第几芯与双绞线另一端接头的第几芯相对应。 　　2)双绞线网络测试仪 　　校园网运维中最常用的是通断型双绞线测试仪，价格便宜，用于测试双绞线的一端到另一端是否通路、短路、开路。而比较高级的网络测试仪大多采用数字技术，能对双绞线电气特性的全面认证，快速、准确、直观地指示故障点，报告其长度、短路、串绕、跨接、反接等情况，更能方便地存储全部测试结果，以便生成测试报告。 　　3)数字查线仪 　　将数字音频和模拟音频结合在一起的查线仪。可以帮助网络管理员快速确定双绞线在配线架、交换机端口、墙壁、成捆的线槽中的准确位置，即便是线缆已经接入了运行中的网络。排除捆扎线缆间相互的信号干扰因素，准确识别线缆或线对。 　　4)光功率计 　　用于测量绝对光功率或通过一段光纤的光功率相对损耗的仪器。用光功率计与稳定光源组合使用，则能够测量连接损耗、检验连续性，并帮助评估光纤链路传输质量。 　　5)光时域反射仪 　　应用于光缆线路的维护、施工之中，可进行光纤长度、光纤的传输衰减、接头衰减和故障定位等的测量。 　　6)无线网络测试仪 　　能快速执行无线网络发现工作，全面评估当前无线网络的安全性和可用性设置，测试结果包括网络可用性、连接情况、利用率、安全设置、恶意设备捕获、干扰检测等。 　　2.2.2 软件故障排除工具 　　网络管理系统用于监视已经连接的网络设备。通常使用简单网络管理协议(SNMP)收集关于网络运行性能和利用率的信息，利用这些信息通过各种统计可以协助判断网络运行是否正常。常用的网络管理工具有CiscoView、SolarWinds等。 　　2.2.3 网络的诊断命令 　　网络设备厂商提供了功能丰富的诊断命令，可以用来进行故障查找与排除，问题诊断以及性能检测。常用的命令有：Show——查看系统状态和系统信息。 Debug——获得路由器中交换的报文和帧的细节信息，用于调试信息。Ping——检查网络是否能够连通以及正常通信。Tracer-oute——跟踪路由，提供路径信息，确认链路延迟情况。 　　3 校园网综合布线系统常见故障排查及解决案例 　　3.1 双绞线故障 　　双绞线是校园网接入层最常见的传输介质，线路故障大多以单点故障为主，影响面较小。常见的故障有线路中断、两端接头线序没有按照布线标准制作、水晶头及网络模块的触点氧化、电磁干扰等。 3.1.1 因线路遭受物理破坏而出现中断 　　故障现象：校园网整体正常运行，某个寝室或办公室无法连网，信息插座接上网线后提示“网络电缆没有插好”。 　　原因分析：更换正常的双绞线跳线后，经通断测试仪检测信息模块到楼层机柜配线架的线路状态为开路，重新制作网络模块后1-2、3-6线对中仍有一芯不通。由于永久链路年限长而老化或者遭鼠咬等原因，双绞线可能出现开路的现象。 　　解决方案：通过双绞线网络测试仪(如FLUCK链路通)查到断点处与测试点间的距离，若断点离线路两端距离近，可以轻松找到断点处的，可将断点的所有芯线断开，分别制作水晶头后，用对接模块进行直接连接。若距离较远，由于双绞线在建筑物竖井和线槽内走线，单线更换的难度较大。在保证断开芯线不多于两对(互相缠绕的两芯为一对线)的情况下也可在两端将完好两对芯线线序优先调整为1、2、3、6. 　　3.1.2 电磁干扰引起的网络无法通信 　　故障现象：学校生活区内新装修的教师公寓，部分教师反映上网速度慢。 　　原因分析：通过网络测试仪的现场测试，发现网速慢的家庭内部网络有近端串扰现象;查看交换机对应端口的状态，错误检测信息较多。建设在校园生活区内的教师公寓，由学校统一规划综合布线，接入校园网络，每户家庭都预留一段4米左右的双绞线从弱电井进入家庭。 　　在装修时，一些家庭内部的综合布线是由缺乏网络知识的电工完成，当需要延长双绞线长度时，将两端双段线对应的铜芯一一对应缠绕连接，但没有加以焊接并进行外皮的密封处理，接点的附近又有不少大功率的家电，从而产生电磁干扰，影响了双绞线通信质量。 　　解决方案：将预留网线在接线处剪断，按标准制作网络模块，问题解决。 　　3.1.3 雷击引起的网络故障 　　故障现象：一到雷雨天气，校园内靠山而建的建筑内一些网络设备和终端设备易受雷击影响而损坏。 　　原因分析：由于学校依山而建，地处雷区，早些年建设的校园网络综合布线大多采用架空双绞线级联或者光纤收发器转换，机柜接地和建筑防雷方面缺少必要的防范措施，每当雷雨季节，网络设备易受雷击影响，从而可能造成通过双绞线连接的光纤收发器、接入层交换机、宽带路由器、电脑网卡等设备的损坏。 　　解决方案：对于分开的建筑间采用架空双绞线级联的，改为光纤级联，降低雷击影响。对采用架空双绞线接入终端设备的，改为穿金属管后埋地敷设入室。若埋地入室有困难，双绞线应敷设在金属管道内，并分别连到各分开的建筑物等电位连接带上[5].将光纤收发器更换为光模块，更经济的方法是在双绞线与光纤收发器之间增加RJ45网络信号防雷器。 　　3.2 光纤故障 　　光纤是校园网主干网的传输介质，光纤故障一般为区域性故障，涉及范围一般较广。常见的故障有光纤接头、终端盒受污染，光缆、跳线、尾纤中断等。 　　3.2.1 光缆遭到破坏引起的故障 　　故障现象：校园网某汇聚交换机所在区域所有用户都无法上网。现场观察核心交换机对应的下联口和汇聚交换机上联口光纤模块连接指示灯都不亮。 　　原因分析：依次更换了好的SFP光模块、新的光纤跳线以及冗余的两芯光纤，网络都没有恢复正常，因此故障可能出现在核心交换机到汇聚交换机之间的光缆上。 　　原因1：校园网主干光缆大多铺设在地下，相隔一段距离有一个通信井，上面加有井盖。校园内基建施工时，泥头车经过通信井时压强过大，碾压导致井盖损坏，井盖滑落导致压坏光缆或施工单位不慎把光缆挖断。 　　原因2：校园内由于地理结构复杂，部分光缆采用钢绞线支承结构架空架设，若架设高度没有按标准高度遇到大型货车或者超高货车很可能光缆被挂断。 　　解决方案：用光时域反射仪(OTDR)通过连接器对线路进行测量，计算出故障点与测试端间的距离，然后对照该光缆的维护明细图表等原始资料，就可确定故障点的大致位置，对大致位置沿线路巡查，找到准确的故障点，重新熔接好光缆。 　　光缆线路设施的维护要规范化管理，保证好直埋线路的标石、标志牌、宣传牌、管道、人手孔等设施齐全。对于地处交通要道的架空光缆，最好埋设于地下或提高光缆架空高度。 　　3.2.2 跳线引起的故障 　　故障现象：某汇聚交换机所在机房改造，更换容积更大的交换机机柜后，下联的几个接入层交换机都出现网络连接不稳定状况。 　　原因分析：在接入层ping网关丢包严重，使用光功率计测试接入层至汇聚层的线路，光功率偏低。观察发现由于交换机机柜位置调整，交换机机柜与光纤配线架机柜距离增大，导致从配线架连接汇聚交换机原有的3米光纤跳线紧绷，加上将跳线束绑扎的扎带过紧，造成跳线变形，损伤光纤。 　　解决方案：重新定制了5米的光纤跳线更换原偏短的3米跳线，并重新设计走线线路，故障解决。今后选择跳线长度，应视所连接设备的距离、走线路径的长短，并留有自然弯曲的适当裕量为宜;跳线束绑扎宜虚不宜实，只起到归拢作用，不可用力过大。 　　3.2.3 光纤终端盒的故障 　　故障现象：某教工宿舍网络突然不通，而其他地方网络正常。通过网络管理系统监控记录查询，该节点时有丢包现象发生。 　　原因分析：到现场更换交换机与光模块后故障仍未解决，判断线路故障可能性较大。使用光功率计测试该节点到汇聚交换机的线路，无光功率。更换冗余两芯光纤后，网络复通，但丢包率较高。观察网络机柜内部，发现光纤跳线有鼠咬的印痕，网络机柜内积尘严重，打开光纤终端盒看到一芯裸纤已被老鼠咬断。 　　由于老式教工宿舍楼的网络机柜地处在比较阴暗潮湿的环境，住户堆放杂物的地方也靠近机柜，久而久之机柜会成为老鼠栖息之地。 　　光纤跳线以及不完全密封的光纤终端盒中的裸纤都可能遭遇鼠咬等破坏，而老鼠带到机柜的杂物以及积尘则会影响光纤的通讯质量。 　　解决方案：重新熔接好断开的尾纤与光缆的纤芯，更换新的光纤跳线，网络恢复正常;同时清扫网络机柜，在机柜底部进线处以及光纤终端盒后端未密封处用防火泥堵上以防鼠。 　　3.3 无线网络 　　随着当下笔记本电脑、智能手机、平板电脑等无线终端日益普及，WLAN的接入方式越来越受到校园网用户的青睐。校园网常见的故障主要是信号不稳定与网络速度慢的问题。 　　3.3.1 信号正常，上网速度慢 　　故障描述：无线信号正常的时候，无法连接上AP或者连接成功但网速仍达不到运营商宣称的相应速率。 　　原因分析：虽然各大网络运营商构建了覆盖全校园的无线网络，但由于在用户密度大的学生宿舍区区域AP的数量仍不足，大量用户接入，引起空中接口竞争，导致时延大，甚至无法接入，能接入的单个用户的平均上网速率不理想。 　　解决方案：若运营商可以加大投入，可在用户密集的区域增加AP的数量并提高总带宽。而对于有无线连接需要的用户也可以自行购置无线AP，通过寝室的网络插座接入校园网使用，从而减少运营商提供接入点以及带宽不足的问题。 　　3.3.2 信号时好时坏，上网速度不稳定 　　故障描述：据单身教师宿舍区使用无线路由的部分老师反映，使用无线连接接入网络时速率慢，而改用有线接入无线路由则使用正常。 　　原因分析：由于WLAN采用2.4 GHz的公用频带，容易受到外来干扰，导致干扰的设备包括微波炉、无绳电话和耳机、蓝牙设备等。IEEE802.11 b/g标准只支持信道1、6、11或13这3个不重叠的传输信道。单身教工宿舍区住户间距离近，几乎每家都使用无线路由，大多数用户的无线设备的信道使用默认配置1或6，而相同或相近的信道设置容易造成信道冲突，使无线路由间相互产生干扰，导致无线网络的整体性能下降。 　　解决方案：无线路由的摆放位置，应尽可能避开微波炉等家电，避免在经常使用无线上网的地方和无线路由之间有信号源产生其他传输信道。通过无线网络测试仪、操作系统的无线管理软件、Net-Stumbler等软件查找出无线信号最强的SSID的信道，将无线路由的信道更改为不与周围信道相近的频段，一般信道号采用加五或减五设置。 　　4 总结 　　高校校园网是一个复杂的信息化系统工程，综合布线系统作为校园网的重要组成部分，也是使用周期最长的基础设施之一。在校园网络的日常运行中，综合布线故障的发生在所难免，只有掌握好网络综合布线系统与施工技术的基础原理以及不断通过运维实践积累经验，逐步完善管理模式，健全技术文档，才能提高解决故障的效率，使校园网朝着快速、安全、完善的方向发展，从而更好地为广大师生提供优质的网络服务。

这个是需要先注册，你在VST的官方论坛注册一下，然后在软件的首页推荐那里，一直往左边按就可以调出登录框，你可以试试看。登录了之后可以通过使用软件赚取V币，还可以记录你的收藏和观看历史，你换个地方登录也可以有这些记录的，很方便

yep是美国俚语，是指“是”“肯定”的意思，和yes的意思差不多。yeah一表般意义上的同意，是美国人最常用的口语形式。yep一般用于在日常交谈中。yes表示比较书面、正式严肃的肯定，yep比较口语化的赞同，不可以用于正式用语。俚语是英语中极丰富多彩和富有活力的成分，其于多元、广交、勤变、求新、务奇、趋俗的美国英语尤甚。随着美国社会的变化，更是日新月异。昔日不登大雅的市井话，如今已常见于各大报刊。原书主编为美国德国大学退休英语教授罗伯特·查普曼博士。查氏是一位造诣很深的辞学家和俚语专家。该书即系他多年来搜集、研究俚语的力作。俚语是英语中极丰富多彩和富有活力的成分，其于多元、广交、勤变、求新、务奇、趋俗的美国英语尤甚。随着美国社会的变化，更是日新月异。昔日不登大雅的市井话，如今已常见于各大报刊。yep，是全称“your educational plans”（个人教育计划）的缩略语。属于美语的俚语。与“yup”一样，属非正式场合及书面用语。表示肯定或赞成对方的口吻，也可以表示欣赏他人说法做法的口吻。

1. yep，美国俚语，就是“是”的意思，和yes的意思差不多。yep 是俚语，意思与yup一样。使用yep、yup更加俏皮一些，适用于网络、通常会话中使用。 2. 下面是yeah、yep、yes的区别。三个词语就是表示肯定的回答;Yes是更正式、更常用的回答;yep是俚语，意思和yup一样;使用“yes”和“yup”就更有趣了，它适用于网络，通常用于对话中;在美国，Year是最常用的口语形式。这在日常对话中很常见。

你好，不需要收费，可以免费使用。

简介：伊思诺网络技术（北京）有限公司，简称伊思诺，英文名称ISISVINS。　　目前伊思诺在中国北京设置有销售中心、在古都洛阳设置有运营中心。专注于企业网站建设、整合营销、整站优化、关键词排名优化、内容/外链/友链外包、品牌名誉优化等，为企业提供全球化互联网解决方案。　　同时针对合作企业提供比较成熟的SEO培训和网络营销培训。法定代表人：李要超成立时间：2016-09-19注册资本：100万人民币工商注册号：110105022045902企业类型：有限责任公司(自然人投资或控股)公司地址：北京市朝阳区西大望路甲12号2号楼(国家广告产业园区孵化器28281号)

那上面有一个编辑窗口

训练神经网络的一个重要 trick 是 warm up，它被广泛应用在各种模型的训练中。它的命名大概是类比了我们参加体育锻炼前的热身运动。warm up 通过操作训练初始阶段的 learning rate，可以使模型参数更快地收敛，并达到更高的精度。 众所周知，learning rate 如果设置的过大，有可能会导致梯度爆炸，同时也有可能会导致难以收敛到更好的 local minima；反之，如果 learning rate 过小，会导致网络训练得太慢。 在训练初期，由于网络参数是随机初始化的， loss 很大，导致 gradient 很大，此时我们希望 learning rate 小一点，防止梯度爆炸；而在训练中期，我们希望 learning rate 大一点，加速网络训练，在训练末期我们希望网络收敛到 local minima，此时 learning rate 也应该小一点。warm up 的一套流程正好迎合了这种需求。 训练初始，warm up 把学习率设置得很小，随着训练的进行，学习率逐渐上升，最终达到正常训练的学习率。这个阶段就是 warm up 的核心阶段。接着，随着训练的进行，我们希望逐渐减小学习率，（learning rate decay），训练完成时，learning rate 降为 0 。 warm up 有几个重要的参数： 事实上，任何一种满足第一部分设计需求的 learning rate 更新策略都可以叫 warm up，这里只实现一种。其中 为训练步数， 。我们可以看到，当 时，初始学习率为 ；随着 的增加，学习率逐渐上升，当 时，学习率为 ，即正式训练的初始学习率。 warm up 阶段结束后，下一步是随着训练的进行，让学习率逐渐降低到 0。这里需要用到两个新的参数：从 (2) 可以看到，当 时， 前面的参数为 1，学习率就是 ；当 时， 前面的参数为 0，学习率为 0 。再观察 ，当 时，学习率线性降低到 0；当 时，括号里面的底数始终是大于 0 小于 1 的，因此它的 次方应该比它本身要大，因此 会让学习率比同时期线性 decay 得到的学习率更大一点；当 时，学习率比同时期线性 decay 的学习率要小。由于学习率最终都是降到了 0，显然应该设置 ，让正式训练初期学习率降得慢一点，而正式训练末期，学习率迅速降低到 0，而不是 导致正式训练初期学习率就降得很快，而正式训练末期学习率降得很慢，拖慢训练进程。 参数： 下面把不同 step 对应的 learning rate 画出来： 可以发现，前 1000 步 warm up 阶段，学习率由 1e-5 迅速上升到正式训练的初始学习率 1e-2，接着，随着迭代步数的增加，学习率缓慢下降，最终降为0。学习率的变化率（斜率）也也很有意思，warm up 初始阶段，斜率很低，学习率增长缓慢，代表需要维持一段时间的低学习率，以让模型更好地热身。快接近 warmup 尾声时，斜率很高，代表学习率增长得很快，以达到正式训练的初始学习率。decay 的初始阶段，学习率下降得较慢，表示需要维持一段时间的高学习率，以加快模型收敛，训练快结束时，学习率迅速下降，以便模型收敛到更好的 local minima。 为了更好地展示上面描述的过程，这里调整一下参数（并非实际训练，实际训练时可参考上面的各种参数配置比例）。

望采纳。。。

海王星的网络解释是：海王星（太阳系八大行星之一）海王星（Neptune）是八大行星中的远日行星，按照行星与太阳的距离排列海王星是第八颗行星，直径上第四大行星，质量上第三大行星。它的亮度仅为7.85等，只有在天文望远镜里才能看到它。由于它那荧荧的淡蓝色光，所以西方人用罗马神话中的海神——尼普顿（Neptune）”的名字来称呼它。在中文里，把它译为海王星。海王星在直径和体积上小于天王星，但质量却大于天王星，大约是地球的17倍，而它的姊妹行星天王星因密度较低，质量大约是地球的14倍。海王星的大气层以氢和氦为主，还有微量的甲烷，大气层中的甲烷，是使行星呈现蓝色的原因之一。海王星有着太阳系最强烈的风暴，测量到的风速高达2100km/h。海王星云顶的温度是-218℃（55K），因为距离太阳最远，是太阳系最冷的地区之一。尽管如此，海王星却有着一个炽热的内部，海王星核心的温度约7000℃，和大多数已知的行星相似。海王星在1846年9月23日被发现，是唯一利用数学预测而非有计划的观测发现的行星。天文学家利用天王星轨道的摄动推测出海王星的存在与可能的位置，迄今只有美国的旅行者2号探测器曾经在1989年8月25日拜访过海王星。2018年7月，欧洲航天局的甚大望远镜采用新的自适应光学技术拍摄出了一幅清晰锐利的海王星图像。海王星的网络解释是：海王星（太阳系八大行星之一）海王星（Neptune）是八大行星中的远日行星，按照行星与太阳的距离排列海王星是第八颗行星，直径上第四大行星，质量上第三大行星。它的亮度仅为7.85等，只有在天文望远镜里才能看到它。由于它那荧荧的淡蓝色光，所以西方人用罗马神话中的海神——尼普顿（Neptune）”的名字来称呼它。在中文里，把它译为海王星。海王星在直径和体积上小于天王星，但质量却大于天王星，大约是地球的17倍，而它的姊妹行星天王星因密度较低，质量大约是地球的14倍。海王星的大气层以氢和氦为主，还有微量的甲烷，大气层中的甲烷，是使行星呈现蓝色的原因之一。海王星有着太阳系最强烈的风暴，测量到的风速高达2100km/h。海王星云顶的温度是-218℃（55K），因为距离太阳最远，是太阳系最冷的地区之一。尽管如此，海王星却有着一个炽热的内部，海王星核心的温度约7000℃，和大多数已知的行星相似。海王星在1846年9月23日被发现，是唯一利用数学预测而非有计划的观测发现的行星。天文学家利用天王星轨道的摄动推测出海王星的存在与可能的位置，迄今只有美国的旅行者2号探测器曾经在1989年8月25日拜访过海王星。2018年7月，欧洲航天局的甚大望远镜采用新的自适应光学技术拍摄出了一幅清晰锐利的海王星图像。拼音是：hǎiwángxīng。注音是：ㄏㄞˇㄨㄤ_ㄒ一ㄥ。词性是：名词。结构是：海(左右结构)王(独体结构)星(上下结构)。海王星的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】海王星Hǎiwángxīng。(1)太阳系九大行星中的第八颗，发现较晚，公转周期为1648年，肉眼看不见，表面温度近-200°C，其大气主要由氢、甲烷组成，有两颗卫星。二、国语词典行星名。距离太阳最远的行星，目前已知有十余颗卫星，有行星环。属于类木行星，外观呈蓝色，大气成分主要为氢、氦及甲烷。词语翻译英语Neptune(planet)_德语Neptun法语Neptune(planète)_关于海王星的单词Neptune关于海王星的成语王尊叱驭零零星星王侯将相王孙贵戚丧门星称王称伯星星之火霸王别姬富埒王侯王祥卧冰关于海王星的词语王尊叱驭霸王别姬王孙贵戚富埒王侯王侯将相天王下界王祥卧冰关于海王星的造句1、根据自己的研究，比克福德预测其他的行星包括木星、土星、海王星和天王星也应该有类似的反质子带。2、由于木星和海王星将在你的房子的家庭，你应该东道国贵党在家里，而不是一家餐馆。3、金线仿石鲈和黄尾笛鲷游过水下墓园“海王星纪念礁”，这里装饰着拱门和柱群，都固定在迈阿密海滩附近的海底。4、上个月天赋和幸运的赠与者木星进入你的主管收入的第二宫，海王星和太阳已经在此了。5、马伦果及同事提出，可能有三颗质量介于海王星和木星之间的行星位于环绕恒星“波江”的轨道上。点此查看更多关于海王星的详细信息

本文需要的前置知识：傅里叶变换与谱图理论基础 链接： ① 傅里叶级数与傅里叶变换 ② 图神经网络中的谱图理论基础 CNN在机器学习领域内的一些问题上取得了比较成功的效果，这主要得益于它处理的底层数据通常有一个坐标网格结构（在1，2，3维度上），因此这些数据就存在平移不变性（ translational equivariance/invariance）。图像、语音、视频就属于这一类数据。由于网络不具备平移不变性（网络中的每个节点的邻居数量是不固定的），因此在网络上直接应用CNN是比较困难的。 对于常规的网格数据，CNN能够利用以下几个很好地结合在一起的结构来大大减少系统中的参数数量： ①平移结构（translation structure），使用滤波器在数据的网格结构上平移处理数据，从而实现参数共享，并没有使用线性映射； ②网格上的度量，使用紧凑支持滤波器（compactly supported filters），紧凑支持滤波器是指与输入数据大小无关的滤波器，它的大小可能远小于输入数据的大小； ③网格的多尺度二元聚类（multiscale dyadic clustering），是指CNN应用了跨步卷积（stride convolution）和池化（pooling）来进行下采样（subsampling）。 如果网格数据有 个坐标，数据的维度为 （举例来说，图片的坐标数就是像素点数，维度就是图片的通道数，彩色图为 ，灰度图为 ），如果使用有 的输出节点的全连接网络就需要 个参数，相当于 的参数复杂度。使用任意的滤波器（也就是①）而非全连接网路能将参数复杂度降低到 ，使用网格上的度量结构（也就是②）来构建局部连接网络也可以。而如果两种一起使用能够将复杂度降低到 ，这里的 代表数据feature map的数量， 代表卷积核的数量，此时复杂度与 无关。最后使用网格的多尺度二元聚类（也就是③）可以进一步降低复杂度。 然而某些数据并不具备上述几何结构，比如表面张力或温度、从一个气象台网络中观测到的数据、来自社交网络或协同过滤的数据，这些数据都不能直接应用CNN。虽然CNN可以应用于多层，但是在特征维度上没有假设任何几何属性，导致一个4-D tensor只能沿其空间坐标进行卷积，即对于一个4-D的tensor而言，其有 四个维度，典型的CNN只能对 三个维度（即空间维度）进行卷积操作（通过3D convolution 操作），而不能对 维度（特征维度）进行操作。 网络提供了低维网格数据的一种泛化的框架，也就是GCN是CNN在domain上的推广，推广的方式是通过推广卷积的概念。在本文中将会讨论将深度卷积应用于网络数据的方法。本文一共提供两种架构。第一种为空域架构（spatial construction），这种架构能够对网络数据应用上述②和③，应用它们可以构建网络数据的局部连接网络，参数复杂度为 而非 。另一种架构称为频域架构（spectral construction），能够在傅里叶域内应用卷积。频域架构对于每一个feature map最多需要 的参数复杂度，也可以构建参数数量与 无关的架构。这两种架构都可以应用高效的前向传播并且能够应用在有多个坐标的数据的数据集上。 网络数据将由一个加权图 来表示， 是一个离散的节点集合，大小为 ， 是一个对称半正定矩阵，也就是加权邻接矩阵。将CNN泛化到网络数据的最直接想法是应用多尺度的、层级的局部感受野。 在网络上可以轻松的定义局部性（locality）的概念。边的权重决定了节点的局部性，举例来说，可以设置一个阈值 来决定一个节点的邻居节点集合： 我们可以将注意力限制在稀疏的滤波器上，这些滤波器通过节点的邻居节点集合来定义感受野，以此来构建局部连接网络，这样可以将参数量降低为 ，这里的 代表平均邻居节点数量。 CNN通过池化和下采样来降低网格的大小，这一操作也就是网格的多尺度聚类（ multiscale clustering）：为每个cluster输入多个特征，输出一个特征。在图上被证明更为有效的聚类方法仍然有待研究，在本文中选择了一种比较朴素的聚类方法。如下图所示，下图中有两层聚类，灰色的点为数据中的无向图节点，然后进行聚类得到下一层带颜色的节点，然后再对这些带颜色的节点进行聚类，第一层为12个节点，第二层6个节点，第三层3个节点： 本文提出的空域架构也叫做深度局部连接网络（Deep Locally Connected Networks）。在这个架构中使用了网络的多尺度聚类，事实上这里的尺度可以认为是下采样的层数，在这里我们考虑 个尺度，实际上也就是说这个架构由 个卷积层，每个卷积层后面都有一个池化层（也就是进行一次聚类），因此这个架构中总共有 层，每层包括一个个卷积层和一个池化层。 我们设置 ，也就是输入层的节点集合，可以认为是第0层，每一层的节点集合记作 ，这里 ， 可以认为是将 聚成 个簇的一个划分，因此 就表示第 层的节点个数，有 。另外定义 的节点的邻居节点集合的表示： 注意这里 的下标虽然为 ，但它代表的是第 的节点集合 的每个节点的邻域的表示，里面的每个 都是一个集合。 有了上述定义现在我们可以定义网络的第 层。假设输入信号是 上的实值信号，以 来代表第 层的卷积核的数量，也代表了第 层feature map的数量和信号的维度（类比CNN，卷积核的数量等于feature map的数量，也就是卷积后的信号特征的维度）。每一层都会将 上的 维的信号转换成 上的 维的信号，这一过程会权衡空间分辨率和新创建的特征坐标，也就是说，虽然经过每一层的节点数量降低了，但是卷积核的数量会逐层增加以保证特征的维度会增加，也就是说每层有两个结果： ①空间分辨率降低（loses spatial resolution），即空间点数减少； ②滤波器数目增加（increases the number of filters），即每个点特征数 增加。 第 层的输入用 来表示，这里的 是一个 的矩阵， 可以认为是一个列向量， 也就相当于第 个feature map的信号。那么第 层的输出 就被定义为： 这里的 代表第 层的第 个卷积核对第 层的第 个feature map进行卷积的部分，注意由于图的节点的邻居分布情况不同，所以卷积核不像CNN那样是共享的。这里的 是一个 的稀疏矩阵，矩阵的第 行的非零值都只会存在于 所指定的第 个节点的邻居节点位置。 代表非线性激活函数。 代表对卷积的结果进行之前所述的池化操作来降低节点的数量， 相当于聚类的结果，是一个 的稀疏矩阵，每一行指示一个簇的分布，如果采用平均池化，那么 的一个例子（ ）可以是： 整个过程可以用下图来表示： 另外通过以下过程构建第 层的 和 ： 这里 的计算过程是指：由于 中的节点来自 中的节点的聚类，所以 之间的权重是 和 对应的聚类之前的 中节点之间所有权重的累加。 是对 的聚类，图聚类的方法是多种多样的，可以自行选取，这里的方法是采用 的 - covering，使用核函数 的 的 - covering是一个划分 ，满足： 以 代表平均节点数量，那么第 层用来学习的参数量为： 实践中通常有 ， 是下采样因子，满足 。 这种架构的优点在于不需要很强的前提假设，只需要图具备邻域结构即可，甚至不需要很好的embedding向量。但是缺点在于没办法进行参数共享，对于每一层的每一个节点都要有单独的参数进行卷积而不能像CNN那样使用同一个卷积核在数据网格上进行平移。 在这里，以 代表图的度矩阵， 代表图的加权邻接矩阵，常用的图的拉普拉斯矩阵有三种： ①Combinatorial Laplacian，也就是普通形式的拉普拉斯矩阵： 其中的元素为： ②Symmetric normalized Laplacian，也就是对称归一化的拉普拉斯矩阵： 其中的元素为： ③Random walk normalized Laplacian，也就是随机游走归一化拉普拉斯矩阵： 其中的元素为： 为简便起见，本文应用的是第①种。对于一个固定的加权邻接矩阵 ，不同的节点信号列向量 （也就是说网络有 个节点）有不同的平滑性（smoothness）度量 ，在节点 处的平滑性度量为： 所有信号的平滑性度量为： 其实 也就是 ，关于拉普拉斯矩阵与信号平滑性的关系已经在本文开头给出的文章链接里介绍过了，这里不再赘述。 有了上面的公式我们可以得出最平滑的信号 其实是一个归一化的全 向量： 事实上 空间中最平滑的 个相互正交的单位向量其实就是 的特征向量： 每个特征向量 的平滑性度量的值其实也就是特征值 ，这一点只需要代入计算一下就可以得出，拉普拉斯矩阵的谱分解为 ，这里的 为特征值构成的对角矩阵， 为特征向量构成的正交矩阵， 的每一列都是一个特征向量，那么 计算一下就可以得到等于特征值 ，因此最平滑的信号向量就是特征值最小的特征向量，拉普拉斯矩阵的特征值就代表了特征向量的平滑度。 上面提到的一组特征向量其实就是 空间的一组基，前面的文章里说过图傅里叶变换其实就是将信号向量投影到拉普拉斯矩阵的各个特征向量上： 特征值的大小表示平滑程度，它对应传统傅里叶变换中的频率，频率高表示短时间内变动多，和这里的相邻节点变动大（变动越大越不平滑）能对应起来。因此图傅里叶变换就是在将一个图信号分解到不同平滑程度的图信号上，就像传统傅里叶变换将函数分解到不同频率的函数上一样。 一个任意信号向量 分解到所有的特征向量上对应的每个系数用 （ ，这些系数也就是图傅里叶变换后的系数）表示， 可以表示为 ，也就是 ，那么 的平滑性度量的值可以用这些系数和特征值表示： 两个函数 和 进行卷积可以应用卷积定理，用公式表达卷积定理就是： 应用卷积定理可以在频域上进行图的卷积操作，具体的方法是将滤波器 和图信号 都通过图傅里叶变换转换到频域然后计算转换后的结果的乘积（哈达玛积，也就是向量对应元素相乘），然后将相乘的结果再通过图傅里叶逆变换转换回空域，整个过程如下： 这里将 组织成对角矩阵 ， 也就是神经网络要学习的参数。 在这里我们仍然使用 来代表网络的第 层， ， 仍然代表卷积核的数量。这种架构的卷积的过程主要依照卷积定理，首先来描述卷积的过程，之后再描述如何进行下采样，因此现在假设第 层和第 层的节点数都是 ，那么第 层的输入 就是一个 的矩阵，输出 就是一个 的矩阵。第 层的计算过程可以表示为： 这里的 仍然相当于第 个feature map的信号。 也就是第 个卷积核中对第 个feature map进行卷积的部分，每一个 都是一个对角矩阵，其实就是前面的 ，这里之所以有一个连加号是因为要将多个feature map的结果累加起来， 仍然表示非线性激活，另外这里的 的每一列的特征向量是按照特征值的大小依次排列的（降序）。 通常只有拉普拉斯矩阵的前 个特征向量是有意义的，因为后面的特征向量对应的特征值比较小，特征向量非常的平滑，因此在实际中可以取拉普拉斯矩阵的前 列构成的矩阵 代替 ，这个过程就相当于频域架构的下采样的过程，这里的 就相当于空域架构中的 ，每一层可以取不同的值。按照目前这种架构所需的参数复杂度为 。 本文中提出的两种架构在两个数据集上进行了实验验证效果。具体实验设置参看原论文，这里不做赘述。 这个数据集是从MNIST数据集的每张图片（ ）上采样 个样本点构建图。实验样本如下图： 实验结果如下图所示： 这个数据集将MNIST数据集中的样本提升到3维空间中。实验样本如下图： 实验结果如下图所示： ref: 图傅里叶变换 ref: paper reading：[第一代GCN] Spectral Networks and Deep Locally Connected Networks on Graphs

金针菇别名冬菇、朴蕈、绒毛柄金钱菌等，属真菌门、担子菌亚门、层菌纲、伞菌目、口蘑科、金钱菌属。金针菇在自然界广为分布，中国、日本、俄罗斯、欧洲、北美洲、澳大利亚等地均有种植。金针菇在我国分布广泛，栽培历史十分悠久，北起黑龙江，南至云南，东起江苏，西至新疆均适合金针菇的生长。金针菇是秋冬与早春栽培的食用菌，以其菌盖滑嫩、柄脆、营养丰富、味美适口而著称于世，特别是凉拌菜和火锅的上好食材，其营养丰富、清香扑鼻而且味道鲜美，深受大众的喜爱。[据测定，金针菇氨基酸的含量非常丰富，高于一般菇类，尤其是赖氨酸的含量特别高。[1]经常食用金针菇可防治溃疡病。

2018年11月20日，在看tensorflow的时候发现还是有很多概念没有理解透彻，发现一个很赞的资源（估计大家都知道的，只有我现在才发现），吴恩达老师在网易云课堂上开的深度学习的 课程 ，感觉很赞.本文实际上是吴恩达卷积神经网络视频学习笔记。 2019年2月14日，再次温故这部分的内容，添加了1.1章节的自问自答，添加了对池化层实现反向传播的方式，添加了激活函数relu和sigmoid的对比。 通过一个3 * 3的每列值相同、第一列为1，第二列为0，第三列为-1的过滤器可以检测垂直的边沿。注意到1表示亮，-1表示暗。这样可以发现正负值的边沿。 对于垂直边缘过滤器而言，重要的是中间一列为0，左右两列的值可以相差尽可能的大。 这个过滤器的数值也是可以通过反向传播算法学习的，不一定需要在算法开始之前就决定。 深度学习甚至可以去学习其他的边沿，无论是45度、73度乃至是其他的角度，虽然比手工要复杂一些，但是确实具有这样的能力。 为什么需要填充？大家都知道，卷积就是用过滤器(f x f)从左到右、从上到下的扫描一个矩阵（n x n）。有两种卷积操作，一种称为valid-conv，一种称为same-conv。每次卷积的时候，过滤器右侧碰到矩阵右边界就结束当前行的扫描，下侧碰到矩阵下边界就结束扫描，因此通过过滤器的图像都会缩小,变为(n-f+1) * (n-f+1)。valid-conv就是这样的卷积操作，而same-conv会在卷积之前填充原始图，使得卷积之后的大小不变。 一般来说，若原图像大小为n * n,过滤器大小为f * f，那么需要padding的大小为p=(f-1)/2。一般来说我们会设置f为奇数，很少看见偶数的过滤器。其中的原因之一就是为了对称填充。另一个原因可能是一般需要将过滤器的中间点用于定位卷积的位置，而偶数过滤器没有中间点。 上面的提到的卷积过程每次只移动一步。实际上过滤器可以移动不止一步，用s表示步长。那么n x n的矩阵输入, f x f的过滤器, p填充padding，以及s步长的情况下，输出的矩阵大小为 (n+2p-f)/2+1 x (n+2p-f)/2+1 ，这里是向下取整的，这意味过滤器只能在输入图像内部移动，不可以移动出边缘。 注意 在tensorflow中，有两种填充方式，一种是same，一种是valid。same是填充，而valid是不填充。如果遇到valid,那么实际计算矩阵大小的时候，是向上取整，而不是这里提到的向下取整。如果是same模式，那么最后的矩阵形状是n/s,也是向上取整 上面提到的卷积的输入是n x n的，这一般是灰度图像。对应彩色图像则存在RGB三个颜色channel,这样的图片是n x n x 3。此时的过滤器也必须存在第三个维度，即channel维度，且一个过滤器的channel维度必须和输入的channel维度一致。这样的卷积结果就是三个维度上，过滤器和输入的重叠位置乘积之和。最后的输出是(n - f + 1) x ( n - f +1)的。 注意，输出是二维的 我们可以使用N个不同的过滤器得到不同的N个二维输出，按照输入的格式将其叠起来，这样输出就是 (n - f + 1) x ( n - f +1) x N了。 在上面一节中已经讲了如何得到输入和一个过滤器卷积之后的结果。通常会给卷积的结果添加一个偏执，然后使用非线性的函数进行处理，得到的就是这层网络的输出。将过滤器的参数标记为W，偏置为 b（一个channel的输出矩阵Wa的偏置是一个实数，而非一个矩阵。一个layer的偏置b的维度和通道数channel一致） , 输入数据为上层的激活值。这样每个过滤器处理之后的结果就可以看成是经过了该layer一个节点之后的输出。 下面是每层的符号标记，以及根据上一层计算下一层输入大小的公式，右下角是使用BP学习更新的时候参数更新的次数。可以看到每层的参数的个数只和这层的filter的大小、数目有关，而和输入的规模无关。这样就可以通过控制参数的数量避免过拟合了。 可以从下面的课件中看到，卷积神经网络的趋势是长度和高度逐渐减少，而channel逐渐加深。最后一层会将卷积层平铺开来，形成一个全连接。全连接层会连接到最后一个判别函数上，判别函数可以是logistic或者softmax层，用于输出类别或者概率。 一般情况下，卷积网络除了卷积层之外，还会有池化层和全连接层，这些层可以提供更好的学习。 池化层一般在卷积层之后，可以也可以看成一个过滤器，实际上实现的一个采样的功能，其主要的思想是，着重提取具有某种倾向的特征，比如最大池化对应的是更显著的特征；平均池化对应的是更加平滑的特征。过滤器有几点不同 一般常用的池化层有max_pooling和average_pooling.max_pooling更加常用。 ，最大池化层意味着检测某个特征，并始终将这个特征留在池化层的输出中 。 池化层的输入n x n x nc，过滤器 f x f,步长s,输出 ((n-f)/s+1) x ((n-f)/s+1) * nc。 一般取s=2,这意味着输入的长宽减小一半。 比较好奇的一个问题是，池化层的存在对反向传播有什么影响？我们都知道在传统的神经网络中，反向传播算法实际上就是利用函数的梯度进行反向传播的，那么池化层这种既改变了矩阵大小又不好求导的情况，怎么处理呢？ （下面的内容来自 迷川浩浩_ZJU 的博客 ） mean pooling的前向传播就是把一个patch中的值求取平均来做pooling，那么反向传播的过程也就是把某个元素的梯度等分为n份分配给前一层，这样就保证池化前后的梯度（残差）之和保持不变，还是比较理解的。mean pooling比较容易让人理解错的地方就是会简单的认为直接把梯度复制N遍之后直接反向传播回去，但是这样会造成loss之和变为原来的N倍，网络是会产生梯度爆炸的。 2、max pooling max pooling也要满足梯度之和不变的原则，max pooling的前向传播是把patch中最大的值传递给后一层，而其他像素的值直接被舍弃掉。那么反向传播也就是把梯度直接传给前一层某一个像素，而其他像素不接受梯度，也就是为0。所以max pooling操作和mean pooling操作不同点在于需要记录下池化操作时到底哪个像素的值是最大，也就是max id 一般概念上的一层包括卷积层和池化层，之所以不把池化层当做新的一层是因为池化层没有需要学习的参数，一般意义上的layer是有权重和参数需要学习的。 尽量不要自己设置超参数，而是尽量参考别人论文里面使用的超参数，选择一个在别人任务中效果很好的超参数。 下面的表中列举了上面的网络每一层的数据规模a^(l)以及参数数量。可以发现数据的规模逐渐减小。主卷积层的参数比较少，而进入全连接层之后参数数量很大。（表格中最后三列的参数数量可能存在错误，应该是48000 + 120, 120 * 84 + 84, 84 * 10 + 10） 以上的两个特征可以明显的减少参数。减少过拟合 (内容来自 迷川浩浩_ZJU 的博客 ） 常用的激活函数有sigmoid函数和relu函数. Relu(x)={if x>0 then x;else 0}为了在反向传播算法中可以正常使用，将其在x=0x=0处的导数置为1，所以它的导数也就变为了 δRelu(x)={if x>0 then 1 else 0} Relu是一个非常优秀的激活哈数，相比较于传统的Sigmoid函数，有三个作用

一般来说，卷积核越大，对于图像特征值获取的效果越好，但是对应地，需要训练的参数就越多，因此会应当到运算能力，进一步影响到图像识别的整体效率。与之对应，卷积核越小，图像识别过程中的精细程度就会有所提升，但是想要获取到同样水平的图像特征，只能依赖更多的计算层数。

数据输入的是一张图片（输入层），CONV表示卷积层，RELU表示激励层，POOL表示池化层，Fc表示全连接层 全连接神经网络需要非常多的计算资源才能支撑它来做反向传播和前向传播，所以说全连接神经网络可以存储非常多的参数，如果你给它的样本如果没有达到它的量级的时候，它可以轻轻松松把你给他的样本全部都记下来，这会出现过拟合的情况。 所以我们应该把神经元和神经元之间的连接的权重个数降下来，但是降下来我们又不能保证它有较强的学习能力，所以这是一个纠结的地方，所以有一个方法就是 局部连接+权值共享 ，局部连接+权值共享不仅权重参数降下来了，而且学习能力并没有实质的降低，除此之外还有其它的好处，下来看一下，下面的这几张图片： 一个图像的不同表示方式 这几张图片描述的都是一个东西，但是有的大有的小，有的靠左边，有的靠右边，有的位置不同，但是我们构建的网络识别这些东西的时候应该是同一结果。为了能够达到这个目的，我们可以让图片的不同位置具有相同的权重（权值共享），也就是上面所有的图片，我们只需要在训练集中放一张，我们的神经网络就可以识别出上面所有的，这也是 权值共享 的好处。 而卷积神经网络就是局部连接+权值共享的神经网络。 现在我们对卷积神经网络有一个初步认识了，下面具体来讲解一下卷积神经网络，卷积神经网络依旧是层级结构，但层的功能和形式做了改变，卷积神经网络常用来处理图片数据，比如识别一辆汽车： 在图片输出到神经网络之前，常常先进行图像处理，有 三种 常见的图像的处理方式： 均值化和归一化 去相关和白化 图片有一个性质叫做局部关联性质，一个图片的像素点影响最大的是它周边的像素点，而距离这个像素点比较远的像素点二者之间关系不大。这个性质意味着每一个神经元我们不用处理全局的图片了（和上一层全连接），我们的每一个神经元只需要和上一层局部连接，相当于每一个神经元扫描一小区域，然后许多神经元（这些神经元权值共享）合起来就相当于扫描了全局，这样就构成一个特征图，n个特征图就提取了这个图片的n维特征，每个特征图是由很多神经元来完成的。 在卷积神经网络中，我们先选择一个局部区域（filter），用这个局部区域（filter）去扫描整张图片。 局部区域所圈起来的所有节点会被连接到下一层的 一个节点上 。我们拿灰度图（只有一维）来举例： 局部区域 图片是矩阵式的，将这些以矩阵排列的节点展成了向量。就能更好的看出来卷积层和输入层之间的连接，并不是全连接的，我们将上图中的红色方框称为filter，它是2*2的，这是它的尺寸，这不是固定的，我们可以指定它的尺寸。 我们可以看出来当前filter是2*2的小窗口，这个小窗口会将图片矩阵从左上角滑到右下角，每滑一次就会一下子圈起来四个，连接到下一层的一个神经元，然后产生四个权重，这四个权重(w1、w2、w3、w4)构成的矩阵就叫做卷积核。 卷积核是算法自己学习得到的，它会和上一层计算，比如，第二层的0节点的数值就是局部区域的线性组合（w1 0+w2 1+w3 4+w4 5），即被圈中节点的数值乘以对应的权重后相加。 卷积核计算 卷积操作 我们前面说过图片不用向量表示是为了保留图片平面结构的信息。 同样的，卷积后的输出若用上图的向量排列方式则丢失了平面结构信息。 所以我们依然用矩阵的方式排列它们，就得到了下图所展示的连接，每一个蓝色结点连接四个黄色的结点。 卷积层的连接方式 图片是一个矩阵然后卷积神经网络的下一层也是一个矩阵，我们用一个卷积核从图片矩阵左上角到右下角滑动，每滑动一次，当然被圈起来的神经元们就会连接下一层的一个神经元，形成参数矩阵这个就是卷积核，每次滑动虽然圈起来的神经元不同，连接下一层的神经元也不同，但是产生的参数矩阵确是一样的，这就是 权值共享 。 卷积核会和扫描的图片的那个局部矩阵作用产生一个值，比如第一次的时候，（w1 0+w2 1+w3 4+w4 5），所以，filter从左上到右下的这个过程中会得到一个矩阵（这就是下一层也是一个矩阵的原因），具体过程如下所示： 卷积计算过程 上图中左边是图矩阵，我们使用的filter的大小是3 3的，第一次滑动的时候，卷积核和图片矩阵作用（1 1+1 0+1 1+0 0+1 1+1 0+0 1+0 0+1 1）=4，会产生一个值，这个值就是右边矩阵的第一个值，filter滑动9次之后，会产生9个值，也就是说下一层有9个神经元，这9个神经元产生的值就构成了一个矩阵，这矩阵叫做特征图，表示image的某一维度的特征，当然具体哪一维度可能并不知道，可能是这个图像的颜色，也有可能是这个图像的轮廓等等。 单通道图片总结 ：以上就是单通道的图片的卷积处理，图片是一个矩阵，我们用指定大小的卷积核从左上角到右下角来滑动，每次滑动所圈起来的结点会和下一层的一个结点相连，连接之后就会形成局部连接，每一条连接都会产生权重，这些权重就是卷积核，所以每次滑动都会产生一个卷积核，因为权值共享，所以这些卷积核都是一样的。卷积核会不断和当时卷积核所圈起来的局部矩阵作用，每次产生的值就是下一层结点的值了，这样多次产生的值组合起来就是一个特征图，表示某一维度的特征。也就是从左上滑动到右下这一过程中会形成一个特征图矩阵（共享一个卷积核），再从左上滑动到右下又会形成另一个特征图矩阵（共享另一个卷积核），这些特征图都是表示特征的某一维度。 三个通道的图片如何进行卷积操作？ 至此我们应该已经知道了单通道的灰度图是如何处理的，实际上我们的图片都是RGB的图像，有三个通道，那么此时图像是如何卷积的呢？ 彩色图像 filter窗口滑的时候，我们只是从width和height的角度来滑动的，并没有考虑depth，所以每滑动一次实际上是产生一个卷积核，共享这一个卷积核，而现在depth=3了，所以每滑动一次实际上产生了具有三个通道的卷积核（它们分别作用于输入图片的蓝色、绿色、红色通道），卷积核的一个通道核蓝色的矩阵作用产生一个值，另一个和绿色的矩阵作用产生一个值，最后一个和红色的矩阵作用产生一个值，然后这些值加起来就是下一层结点的值，结果也是一个矩阵，也就是一张特征图。 三通道的计算过程 要想有多张特征图的话，我们可以再用新的卷积核来进行左上到右下的滑动，这样就会形成 新的特征图 。 三通道图片的卷积过程 也就是说增加一个卷积核，就会产生一个特征图，总的来说就是输入图片有多少通道，我们的卷积核就需要对应多少通道，而本层中卷积核有多少个，就会产生多少个特征图。这样卷积后输出可以作为新的输入送入另一个卷积层中处理，有几个特征图那么depth就是几，那么下一层的每一个特征图就得用相应的通道的卷积核来对应处理，这个逻辑要清楚，我们需要先了解一下 基本的概念： 卷积计算的公式 4x4的图片在边缘Zero padding一圈后，再用3x3的filter卷积后，得到的Feature Map尺寸依然是4x4不变。 填充 当然也可以使用5x5的filte和2的zero padding可以保持图片的原始尺寸，3x3的filter考虑到了像素与其距离为1以内的所有其他像素的关系，而5x5则是考虑像素与其距离为2以内的所有其他像素的关系。 规律： Feature Map的尺寸等于 (input_size + 2 * padding_size u2212 filter_size)/stride+1 我们可以把卷积层的作用 总结一点： 卷积层其实就是在提取特征，卷积层中最重要的是卷积核（训练出来的），不同的卷积核可以探测特定的形状、颜色、对比度等，然后特征图保持了抓取后的空间结构，所以不同卷积核对应的特征图表示某一维度的特征，具体什么特征可能我们并不知道。特征图作为输入再被卷积的话，可以则可以由此探测到"更大"的形状概念，也就是说随着卷积神经网络层数的增加，特征提取的越来越具体化。 激励层的作用可以理解为把卷积层的结果做 非线性映射 。 激励层 上图中的f表示激励函数，常用的激励函数几下几种： 常用的激励函数 我们先来看一下激励函数Sigmoid导数最小为0，最大为1/4， 激励函数Sigmoid Tanh激活函数：和sigmoid相似，它会关于x轴上下对应，不至于朝某一方面偏向 Tanh激活函数 ReLU激活函数（修正线性单元)：收敛快，求梯度快，但较脆弱，左边的梯度为0 ReLU激活函数 Leaky ReLU激活函数：不会饱和或者挂掉，计算也很快，但是计算量比较大 Leaky ReLU激活函数 一些激励函数的使用技巧 ：一般不要用sigmoid，首先试RELU，因为快，但要小心点，如果RELU失效，请用Leaky ReLU，某些情况下tanh倒是有不错的结果。 这就是卷积神经网络的激励层，它就是将卷积层的线性计算的结果进行了非线性映射。可以从下面的图中理解。它展示的是将非线性操作应用到一个特征图中。这里的输出特征图也可以看作是"修正"过的特征图。如下所示： 非线性操作 池化层：降低了各个特征图的维度，但可以保持大分重要的信息。池化层夹在连续的卷积层中间，压缩数据和参数的量，减小过拟合，池化层并没有参数，它只不过是把上层给它的结果做了一个下采样（数据压缩）。下采样有 两种 常用的方式： Max pooling ：选取最大的，我们定义一个空间邻域（比如，2x2 的窗口），并从窗口内的修正特征图中取出最大的元素，最大池化被证明效果更好一些。 Average pooling ：平均的，我们定义一个空间邻域（比如，2x2 的窗口），并从窗口内的修正特征图算出平均值 Max pooling 我们要注意一点的是：pooling在不同的depth上是分开执行的，也就是depth=5的话，pooling进行5次，产生5个池化后的矩阵，池化不需要参数控制。池化操作是分开应用到各个特征图的，我们可以从五个输入图中得到五个输出图。 池化操作 无论是max pool还是average pool都有分信息被舍弃，那么部分信息被舍弃后会损坏识别结果吗？ 因为卷积后的Feature Map中有对于识别物体不必要的冗余信息，我们下采样就是为了去掉这些冗余信息，所以并不会损坏识别结果。 我们来看一下卷积之后的冗余信息是怎么产生的？ 我们知道卷积核就是为了找到特定维度的信息，比如说某个形状，但是图像中并不会任何地方都出现这个形状，但卷积核在卷积过程中没有出现特定形状的图片位置卷积也会产生一个值，但是这个值的意义就不是很大了，所以我们使用池化层的作用，将这个值去掉的话，自然也不会损害识别结果了。 比如下图中，假如卷积核探测"横折"这个形状。 卷积后得到3x3的Feature Map中，真正有用的就是数字为3的那个节点，其余数值对于这个任务而言都是无关的。 所以用3x3的Max pooling后，并没有对"横折"的探测产生影响。 试想在这里例子中如果不使用Max pooling，而让网络自己去学习。 网络也会去学习与Max pooling近似效果的权重。因为是近似效果，增加了更多的参数的代价，却还不如直接进行最大池化处理。 最大池化处理 在全连接层中所有神经元都有权重连接，通常全连接层在卷积神经网络尾部。当前面卷积层抓取到足以用来识别图片的特征后，接下来的就是如何进行分类。 通常卷积网络的最后会将末端得到的长方体平摊成一个长长的向量，并送入全连接层配合输出层进行分类。比如，在下面图中我们进行的图像分类为四分类问题，所以卷积神经网络的输出层就会有四个神经元。 四分类问题 我们从卷积神经网络的输入层、卷积层、激活层、池化层以及全连接层来讲解卷积神经网络，我们可以认为全连接层之间的在做特征提取，而全连接层在做分类，这就是卷积神经网络的核心。

实施池化的目的：(1) 降低信息冗余；(2) 提升模型的尺度不变性、旋转不变性；(3) 防止过拟合。 池化层的常见操作包含以下几种：最大值池化，均值池化，随机池化，中值池化，组合池化等。 其中更为常用的池化方法是最大池化（max-pooling）和均值池化（mean-pooling）。 1 最大池化（max-pooling）即取局部接受域中值最大的点。 2 最大值池化的优点在于它能学习到图像的边缘和纹理结构。 3 根据相关理论，特征提取的误差主要来自两个方面： （1）邻域大小受限造成的估计值方差增大； （2）卷积层参数误差造成估计均值的偏移。 一般来说，mean-pooling能减小第一种误差，更多的保留图像的背景信息，max-pooling能减小第二种误差，更多的保留纹理信息。与mean-pooling近似，在局部意义上，则服从max-pooling的准则。 max-pooling卷积核的大小一般是2×2。 非常大的输入量可能需要4x4。 但是，选择较大的形状会显着降低信号的尺寸，并可能导致信息过度丢失。 通常，不重叠的池化窗口表现最好。 输出： 若将self.maxpool1 = MaxPool2d(kernel_size=3,ceil_mode=False)中ceil_mode=True， 则输出： 使用tensorboard --logdir=logs/P15_logs命令打开tensorboard 参考资料： 1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/77040467 2. https://baike.baidu.com/item/%E6%9C%80%E5%A4%A7%E6%B1%A0%E5%8C%96/22692585?fr=aladdin 3. https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN?p=19

2.如何在卷积神经网络中使用池化层？如何在卷积神经网络中使用池化层？卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）的池化层，在图像识别和分析领域中起着至关重要的作用。本文将详细介绍如何在CNN中使用池化层，帮助读者了解池化层的定义、作用、类型和使用方法等。1.池化层的定义池化层是CNN中的一种层，其主要作用是减少数据的维度，实现对数据降维的目的。其通过滑动窗口对相邻区域内的数据进行聚合处理，以减少数据量，同时保留了数据集的主要特征。2.池化层的作用池化层的作用有多个方面：（1）减小数据的维度：池化层可减小输入的数据集大小，有利于避免CNN中的过拟合问题。（2）减小计算量：在CNN计算时，池化层可以减小数据集的大小，从而减少计算量和计算时间。（3）增强数据集的不变性：通过池化层的运算，数据集的不变性可以被加强，使得输入数据在不同点、角度、大小等条件下具有相同的特征。3.池化层的类型池化层主要分为平均池化和最大池化两种类型。（1）平均池化：平均池化是对池化区域内的数据进行平均值处理，以减小数据量的同时保留数据的主要特征。（2）最大池化：最大池化是对池化区域内的数据进行最大值选取，并将其作为池化后的值。最大池化可以较好地保留数据集的主要特征。4.池化层的使用方法池化层一般与卷积层交替使用，其结构如下：{input}->[Conv2D]->[Activation]->[Pooling]->[Conv2D]->[Activation]->[Pooling]->池化层的使用方法如下：（1）定义池化区域的大小：一般情况下，池化区域大小为22，实现数据的较为精确压缩。（2）定义池化方式：根据实际处理的数据集选择合适的池化方式，一般为平均池化或最大池化。（3）选取步长：步长表示池化滑动的步长，其值一般为2或3，以减少数据量和计算时间。（4）设置填充方式：如需要在数据的周围填充数据，可以设置填充方式为valid或same。（5）实现池化：利用Keras或TensorFlow等深度学习框架，可以轻松地实现池化操作。综上所述，使用池化层可以有效地减少卷积神经网络的计算量，缩短模型训练的时间，同时保留数据的主要特征，提升模型的准确性。在使用池化层时，需要根据数据集的实际情况选择合适的池化方式和参数等，才能获得更好的分类结果。

理论在于，图像中相邻位置的像素是相关的。对一幅图像每隔一行采样，得到的结果依然能看。一、卷积神经网受Hubel和Wiesel对猫视觉皮层电生理研究启发，有人提出卷积神经网络（CNN），Yann Lecun 最早将CNN用于手写数字识别并一直保持了其在该问题的霸主地位。近年来卷积神经网络在多个方向持续发力，在语音识别、人脸识别、通用物体识别、运动分析、自然语言处理甚至脑电波分析方面均有突破。卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征平面(featureMap)，每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成，同一特征平面的神经元共享权值，这里共享的权值就是卷积核。卷积核一般以随机小数矩阵的形式初始化，在网络的训练过程中卷积核将学习得到合理的权值。共享权值（卷积核）带来的直接好处是减少网络各层之间的连接，同时又降低了过拟合的风险。子采样也叫做池化（pooling），通常有均值子采样（mean pooling）和最大值子采样（max pooling）两种形式。子采样可以看作一种特殊的卷积过程。卷积和子采样大大简化了模型复杂度，减少了模型的参数。三、卷积神经网络的原理3.1 神经网络首先介绍神经网络，这一步的详细可以参考资源1。简要介绍下。神经网络的每个单元如下：对应的公式如下：其对应的公式如下：比较类似的，可以拓展到有2,3,4,5，…个隐含层。神经网络的训练方法也同Logistic类似，不过由于其多层性，还需要利用链式求导法则对隐含层的节点进行求导，即梯度下降+链式求导法则，专业名称为反向传播。关于训练算法，本文暂不涉及。

LeNet神经网络由深度学习三巨头之一的Yan LeCun提出，他同时也是卷积神经网络 (CNN，Convolutional Neural Networks)之父。LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类，并在美国的银行中投入了使用。LeNet的实现确立了CNN的结构，现在神经网络中的许多内容在LeNet的网络结构中都能看到，例如卷积层，Pooling层，ReLU层。虽然LeNet早在20世纪90年代就已经提出了，但由于当时缺乏大规模的训练数据，计算机硬件的性能也较低，因此LeNet神经网络在处理复杂问题时效果并不理想。虽然LeNet网络结构比较简单，但是刚好适合神经网络的入门学习。 LeNet的神经网络结构图如下： LeNet网络的执行流程图如下： 接下来我们来具体的一层层的分析LeNet的网络结构。首先要了解图像（输入数据）的表示。在LeNet网络中，输入图像是手写字符，图像的表示形式为二维数据矩阵，如下图所示： LeNet网络除去输入输出层总共有六层网络。第一层是卷积层（C1层），卷积核的大小为 5*5 ，卷积核数量为 6 个，输入图像的大小为 32*32 ，因此输入数据在进行第一层卷积之后，输出结果为大小为 28*28 ，数量为 6 个的feature map。卷积操作如下面两幅图所示： 卷积操作的过程可描述为：卷积核在图像上滑动，滑动步长为1（即每次移动一格，水平方向从左到右，到最右边之后再从最左边开始，向下移动一格，重复从左到右滑动），当卷积核与图像的一个局部块重合时进行卷积运行，卷积计算方式为图像块对应位置的数与卷积核对应位置的数相乘，然后将所有相乘结果相加即为feature map的值， 相乘累加之后的结果位于卷积核中心点的位置 ，因此如果是 3*3 的卷积核，feature map比原图像在水平和垂直方向上分别减少两行（上下各一行）和两列（左右各一列），因此上面图像原图为 5*5 ，卷积核为 3*3 ，卷积结果大小为 3*3 ，即 (5-2)*(5-2) ，如果卷积核为 5*5 ，则卷积结果大小为 (5-4)*(5-4) 。上图中的卷积核为： 由于神经网络层与层的结构是通过连接来实现的，因此输入层与第一个卷积层的连接数量应为 (32-2-2)*(32-2-2)*(5*5+1)*6= 28*28*156 =122304 。 卷积的作用主要是：通过卷积运算，可以使原信号特征增强，并且降低噪音。在图像上卷积之后主要是减少图像噪声，提取图像的特征。例如sobel算子就是一种卷积运算，主要是提取图像的边缘特征。卷积网络能很好地适应图像的平移不变性：例如稍稍移动一幅猫的图像，它仍然是一幅猫的图像。卷积操作保留了图像块之间的空间信息，进行卷积操作的图像块之间的相对位置关系没有改变。图像在不同卷积核上进行卷积之后的效果图如下： 图像在LeNet网络上进行第一层卷积之后，结果为大小为 28*28 ，数量为 6 个的feature map。LeNet网络的第二层为pooling层（S2层），也称为下采样。在图像处理中，下采样之后，图像的大小会变为原来的 1/4 ，即水平方向和垂直方向上图像大小分别减半。Pooling有多种，这里主要介绍两种，max-pooling和average-pooling。max-pooling即为从四个元素中选取一个最大的来表示这四个元素，average-pooling则用四个元素的平均值来表示这四个元素。Pooling示意图如下： 在LeNet在进行第二层Pooling运算后，输出结果为 14*14 的 6 个feature map。其连接数为 (2*2+1) * 14 * 14 *6 = 5880 。Pooling层的主要作用就是减少数据，降低数据纬度的同时保留最重要的信息。在数据减少后，可以减少神经网络的纬度和计算量，可以防止参数太多过拟合。LeNet在这一层是将四个元素相加，然后乘以参数w再加上偏置b，然后计算sigmoid值。 LeNet第三层（C3层）也是卷积层，卷积核大小仍为 5*5 ，不过卷积核的数量变为 16 个。第三层的输入为 14*14 的 6 个feature map，卷积核大小为 5*5 ，因此卷积之后输出的feature map大小为 10*10 ，由于卷积核有 16 个，因此希望输出的feature map也为 16 个，但由于输入有 6 个feature map，因此需要进行额外的处理。输入的 6 个feature map与输出的 16 个feature map的关系图如下： 如上图所示，第一个卷积核处理前三幅输入的feature map，得出一个新的feature map。 上一层卷积运算之后，结果为大小为 10*10 的 16 个feature map，因此在第四层（S4层）进行pooling运算之后，输出结果为 16 个大小为 5*5 的feature map。与S2层进行同样的操作。 LeNet第五层是卷积层(C5层)，卷积核数目为120个，大小为 5*5 ，由于第四层输出的feature map大小为 5*5 ，因此第五层也可以看成全连接层，输出为120个大小为 1*1 的feature map。 LeNet第六层是全连接层（F6层），有84个神经元（84与输出层的设计有关），与C5层全连接。 LeNet神经网络结构在Caffe中的配置文件如下： 参考资料： 1. https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/

cnn里面池化的作用：增大感受野。所谓感受野，即一个像素对应回原图的区域大小，假如没有pooling，一个3*3，步长为1的卷积，那么输出的一个像素的感受野就是3*3的区域，再加一个stride=1的3*3卷积，则感受野为5*5。假如我们在每一个卷积中间加上3*3的pooling呢？很明显感受野迅速增大，这就是pooling的一大用处。感受野的增加对于模型的能力的提升是必要的，正所谓“一叶障目则不见泰山也”。正确率下降的原因：池化层往往跟在卷积层后面。通过平均池化或者最大池化的方法将之前卷基层得到的特征图做一个聚合统计。假设L层的卷积层得到的某一特征图有100*100这么大的尺寸。选一个2*2的区域做不重叠的最大池化，池化层会输出50*50那么大的图，达到降低数据量的目的。采样层的作用可以等效为正则化，可以降低模型的耦合度，所以去掉的话准确率降低是正常的。如果不加池化层应该保留原始数据，只影响模型训练速度是不影响性能的。总结如下：因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。例如，卷积层输出的特征图中两个相连的点的特征通常会很相似，假设a[0,0]，a[0,1]，a[1,0]，a[1,1]都表示颜色特征是红色，没有必要都保留作下一层的输入。池化层可以将这四个点做一个整合，输出红色这个特征。可以达到降低模型的规模，加速训练的目的。

你好，最直接的作用是引入了不变性，比如最常见的conv-max pooling，因为取一片区域的最大值，所以这个最大值在该区域内无论在哪，max-pooling之后都是它，相当于对微小位移的不变性。而如果我们对输入pooling前的层做一些精心设计，让pooling region里对应的是设计后的一些性质变化，那么pooling就相当于实现了对这种设计出来的变化的不变性。比如旋转(当然就旋转而言这个方法似乎不是很好)

　　社交网络源自网络社交，网络社交的起点是电子邮件。互联网本质上就是计算机之间的联网，早期的E-mail解决了远程的邮件传输的问题，至今它也是互联网上最普及的应用，同时它也是网络社交的起点。BBS则更进了一步，把“群发”和“转发”常态化，理论上实现了向所有人发布信息并讨论话题的功能（疆界是BBS的访问者数量）。BBS把网络社交推进了一步，从单纯的点对点交流的成本降低，推进到了点对面交流成本的降低。即时通信（IM）和博客（Blog）更像是前面两个社交工具的升级版本，前者提高了即时效果（传输速度）和同时交流能力（并行处理）；后者则开始体现社会学和心理学的理论——信息发布节点开始体现越来越强的个体意识，因为在时间维度上的分散信息开始可以被聚合，进而成为信息发布节点的“形象”和“性格”。比如从RSS、flickr到最近的YouTube、Digg、Mini-feed、Twitter、Fexion、Video-Mail都解决或改进了单一功能，是丰富网络社交的工具。 随着网络社交的悄悄演进，一个人在网络上的形象更加趋于完整，这时候社交网络出现了。 交友只是社交网络的一个开端，就像Google的开端只是每个网页的backlinks那么普通一样，社交网络的开端只是获取你的个人资料和好友列表。社交网络大体经历了这样一个发展过程：早期概念化阶段——SixDegrees代表的六度分隔理论；结交陌生人阶段——Friendster帮你建立弱关系从而带来更高社会资本的理论；娱乐化阶段——MySpace创造的丰富的多媒体个性化空间吸引注意力的理论；社交图阶段——Facebook复制线下真实人际网络来到线上低成本管理的理论。整个SNS发展的过程是循着人们逐渐将线下生活的更完整的信息流转移到线上进行低成本管理，这让虚拟社交越来越 百度说吧　　与现实世界的社交出现交叉。 人类历史上，大凡重要的技术革命都伴随媒介革命，人类任何活动本质上都是信息活动，信息流的传递介质、管理方式的不同将决定你接受信息的不同，所有有关信息流媒介的变革一定是底层的变革——网络社交也是如此。从网络社交的演进历史来看，它一直在遵循“低成本替代”原则。网络社交一直在降低人们社交的时间和物质成本，或者说是降低管理和传递信息的成本。与此同时，网络社交一直在努力通过不断丰富的手段和工具，来替代传统社交来满足人类这种社会性动物的交流需求，并且正在按照从“增量性的娱乐”到“常量性的生活”这条轨迹不断接近基本需求。 如果说在网络社交的起点——电子邮件时代，网络仅仅可以满足人们5％的社交需求，那么今天丰富的社交网络已经可以把这个数字至少提升了10倍，除了“接触型”的社交行为，或者说是“接触型”信息的收集和发布之外，网络社交已经开始承担大部分传统社交的作用。实际上，“非接触型”的社交原本就占据了人类社交的80%以上，这意味着网络社交对传统世界必然会带来巨大的影响。 说到底，网络社交不仅仅是一些新潮的商业模式，从历史维度来看，它更是一个推动互联网向现实世界无限靠近的关键力量。目前，社交网络含盖以人类社交为核心的所有网络服务形式，互联网是一个能够相互交流，相互沟通，相互参与的互动平台，互联网的发展早已超越了当初ARPANET的军事和技术目的，社交网络使得互联网从研究部门、学校、政府、商业应用平台扩展成一个人类社会交流的工具。现在网络社交更是把其范围拓展到移动手机平台领域，借助手机的普遍性和无线网络的应用，利用各种交友/即时通讯/邮件收发器等软件，使手机成为新的社交网络的载体。 社交网络，也就是网络+社交的意思。通过网络这一载体把人们连接起来，从而形成具有某一特点的团体。　　编辑本段产品　　UCenterHome　　UCenterHome是一套采用PHP+MYSQL构建的社会化网络软件（SocialNetworkSoftware，简称SNS）。通过UCenterHome，建站者可以轻松构建一个以好友关系为核心的交流网络，让站点用户可以用迷你博客一句话记录生活中的点点滴滴；方便快捷地发布日志、上传图片；更可以十分方便的与其好友们一起分享信息、讨论感兴趣的话题；轻松快捷的了解好友最新动态。UCenterHome强调“家”的理念，充分认可每一个站点用户的个人隐私重要性。提供强大丰富的隐私设置功能。每一个人都有权限设置自己的个人主页、资料、日志、相册等是否公开、或只好友可看、或指定特别好友可看、或仅自己可看、或者需要输入密码才可看；并可完全控制将自己的哪些动作可以产生动态推送到好友面前。UCenterHome强调只提供用户愿意关注的信息，在信息噪音方面有着多级筛选控制。每一个人都可以将自己的好友进行分组，并选择屏蔽哪些用户组的动态；同时，可针对特定的好友、特定的动态进行单独屏蔽，确保因好友增多带来的信息噪音问题。　　iweb SNS　　作为一款大型高并发高负载的开源SNS软件，iwebSNS功能强大，易于扩展，具有良好的伸缩性和稳定性。 它基于iweb SuperInteraction(简称iweb SI)框架开发。借助iwebSI平台，站点可以轻松获得支持热插拔及快速增加新节点的集群计算与处理能力（分布式计算与存储/高可用性/负载均衡），以方便管理web2.0类站点持续增长的数据量。SI的web层、db层负载均衡，基于内存的分布式缓存系统、dfs（分布式文件系统）、分布式数据存储等可以轻松支持站点拥有服务于百万甚至千万级庞大用户群的能力，并且不管这些交互式服务的请求是来自计算机还是移动终端。另外，Jooyea技术团队还提供了一个轻量级的支持库，这使iwebSNS也可以轻松部署在虚拟主机上。 iwebSNS为站点用户提供一个友好易用的个人信息和消息管理ajax界面。通过它，建站者可以轻松构建一个以好友关系为核心的交流网络，让站点用户可以通过空间、日志、动态、好友圈、群组、相册、站内信、留言板、心情等功能模块记录、展示和分享生活；了解好友动态。 如果你已经拥有大用户群，想向SNS方向扩展；或者你想部署一个能满足用户持续快速增长，并且平滑实现规模化的SNS站点，那么iwebSNS正适合你。　　Elgg　　Elgg是一个开源社交网络平台。拥有:个人用户信息管理。Blog功能。文档管理。通过各种方式（如Email、内部消息等，允许利用插件扩展通知方式如通过手机短信）了解你的朋友当前正在做些什么。创建圈子，支持圈内讨论，文件共享等。 Elgg原来是为教育设计, 但它的功能却让它成为很不错的社交平台。　　ThinkSNS　　ThinkSNS基于许多优秀的开源软件开发，提供全方位的社交网络(SNS)解决方案。 ThinkSNS全部基于开源项目，同时也作为开源项目，免费提供给用户使用。项目框架都有完善的文档和实例，非常适合二次开发。国际化支持：多模版，多语言支持。基于ThinkPHP框架优秀的设计，ThinkSNS生来就具备优秀的国际化能力，支持多语言，多模版。 ThinkSNS不仅仅是个web端的程序，伴随着ThinkSNS成长，我们还会开发相关的IM和客户端支持。 ThinkPHP内置支持WordPress式插件开发，我们还会提供完善的API，和其他系统无缝集成。　　OpenPNE　　OpenPNE是株式会社手嶋屋主持开发的开源sns引擎,搭载了丰富的sns机能，在PC和手机上都可以免费使用。作为公司内部和各种社区的交流工具，『OpenPNE』的应用领域非常广泛, 涉及到手机服务、视频服务、企业内部人力资源管理、招聘、交友/婚介、商品搜索购物、行业SNS商务人脉扩展、健康/美容、教育等服务领域。　　编辑本段安全　　据来自安全软件公司Webroot的一份最新调查显示，社交网站用户更容易遭遇财务信息丢失、身份信息被盗和恶意软件感染等安全威胁，而且其严重性可能超乎用户自己的想象。 该调查发现，三分之二的受访者并没有对自己的社交网站个人信息采取严密保护措施，其它人可以通过GoogleBaidu等搜索引擎查看这些敏感信息，另外有半数以上受访者不知道谁能查看他们的个人资料。大约三分之一受访者表示，其社交网站个人资料中至少包含三种个人身份识别信息，而且超过三分之一的人在多个网站上使用同一个密码。另外，三分之一的人接受来自陌生人的好友请求。 Webroot消费者业务的首席技术官迈克·克朗贝格(Mike Kronenberg)表示，“社交网站的增长已经成为黑客的一个巨大目标。去年人们花费在Facebook等社交网站上的时间以整个互联网增长速率的三倍进行增长。”克朗贝格表示，“我们调查的人中有十分之三在社交网站上经历过安全攻击，包括个人身份信息被窃、恶意软件感染、垃圾邮件、未经授权的密码修改和钓鱼欺诈。实现安全保护的第一步是认清安全威胁类型，然后了解如何防护它们。”计算机犯罪分子使用不同类型的骗术和恶意软件来利用风险行为。一个比较常见的策略是钓鱼，黑客欺骗用户下载一个被感染的文件、访问社交网站之外的风险网站或汇钱给一个“处于困境的朋友。”Webroot表示，最近几个月社交网站上的此类攻击呈上涨趋势。黑客在劫持了某个社交网站用户的账号后，向其联系人发送消息，欺骗对方进行不当行为

一种感叹词，意思类似于中文中的“我靠”，“卧槽”，表示对某一事件或者某一事物感到惊奇、震惊、愤怒等等时而说出的话语。分析如下：1、一般表示不满的情绪，也有是说脏词的时候没有完全说完。2、这是一种不尊敬的说法，很少在正式场合和想长辈或上级说话时用，一般是自己偷着发泄时才说。3、当然在很气愤的时侯，不知道该用什么词语表达，也是说这个。常用的韩语口语还有：1、爸爸：aba/abajiuc544ube602、妈妈：oma/omaniuc5c4ub9c83、哥哥：(男生说法)hiong(女生说法)oppauc624ube604、姐姐：(男生说法)una(女生说法)oniuc5b8ub2c85、老师：shengsemlimuc120uc0ddub2d86、大叔：azhuxiuc544uc800uc5287、臭混蛋：wangsaigejiubb34uac00uce58ud558ub2e4ubc84ub974uc7a5uba38ub9ac8、闭嘴/吵死了：xikulo/uc785ub2e5uccd0uc2dcub044ub7ecuc6ccuc8fduaca0uc5b49、你好：aniyo/anihaseyo/anihaximigauc548ub155ud558uc138uc69410、对不起：miean/mieanne/mieanhamidauc8c4uc1a1ud569ub2c8ub2e4

收费的，请关闭

ML就是MAKE LOVE的简写 就是不说你也知道了吧..

你好，很高兴回答你的问题，如果觉得我的问题回答的好的话，可以给个优质评论吗？谢谢！这对我很重要 1、王者荣耀加速包有用。 游戏 加速器原理：让用户通过软件连接到指定的服务器上，避开了网络的阻塞。 2、它的作用是个中转的作用，其他没提高客户端或服务端的速度，它是将你的连接中转到其他服来务器上，在通过其他服务器连接 游戏 服务器。这样建立个独立通道，从而提高了连源接速度。 我用俩个账号测试过： 我自己有俩个王者号，一个开通了网络包而另一个并没有开通，在相同的手机同样的网络环境中，居然有很大的区别，开网络包的王者号不管是激烈的团战还是单挑战中，并没有460的出现，网络也非常稳定，并不会影响自己的发挥。但没有购买王者网络包的账号，在激烈团战时常会出现网络延时，严重时几乎会站在原地不动，这会非常影响发挥， 游戏 体验非常差，明明可以夺取胜利的战局反而因为网络问题失利。 王者荣耀里的网络加速包我认为非常有必要购买一下。不管技术怎么样最起码能增加 游戏 体验。要是在排位赛王者10颗星以上建议购买巅峰赛也建议购买，而打匹配或者火焰山 娱乐 局，看心情购买。 个人认为一点用也没有，其实就是个幌子，让你充钱，还不如下载个免费的加速器用，比王者荣耀里面的网络加速包好用多了 就跟冲了v8的感觉一样 充了容易上王者 不充慢慢摩擦吧 游戏 里的加速包购买，让你打 游戏 不会卡，还是好用的，但是我没有买，我最近新买的手机荣耀x30自带加速包，体验一个月，后面就要购买，我是一个季度的买便宜6快， 游戏 里的比较贵吧，要是你玩 游戏 比较卡，建议买一下体验，还是好用的。 我觉得这个问题没有什么有没有必要 自身来讲 如果本身网络没有问题 完全不需要那东西 如果网络波动大的话 可以考虑一下使用 或者找一找网上的免费加速先试用一下 看看效果 加速包还是有用的，但具体加到什么程度要从多方面来了： 1:运营商问题，三大运营商那个信号好那个稳定那个优惠我想大家都是明白的。 2:手机材质问题，不同的制造工艺导致包裹手机的材质是不一样的有的是玻璃机身有的陶瓷机身…材质不同对信号接收的程度也不同。 3:自己是否在信号不好的地方例如地下室，或者多层的住宅楼。 个人觉得还是有一点好处吧，，不代表大家，，可能别人有可能觉得不多大用处，，根据个人玩的情况而确定，，， 没用 肯定有用啦，上次我买了一回网络一点点都不卡流畅的很

其它原理

中国网络游戏发展历史简介 "网络让我们的地球变成一个村落！" 曾经说过的这句话代表了人类一种广范沟通的欲望。2000年后，网络所营造的泡沫经济开始破灭，一个个盛极一时的网络公司纷纷传出裁员或倒闭的消息，而一个网站却呈现另外一番景象：2001年5月，联众游戏以17万同时在线、2000万注册用户的规模成为世界最大在线游戏网站。 就是以联众游戏和文字MUD为代表的网络在．com泡沫经济中独树一帜的表现，让不少人看到了其中所蕴涵的巨大商机。在后面的这几年里，网络游戏确实以惊人的速度发展起来了。 1998年6月 联众网络游戏世界正式推出。 开拓者的道路 第一批进入中国大陆的网络游戏之一《万王之王》获得巨大的成功。随后，由北京华义代理的《石器时代》于2001年1月正式上市。由亚联游戏代理的《千年》紧跟在2001年2月开始测试，4月开始正式收费。 到2001年6月止，网络游戏进入中国大陆一年间，市场上推出的网络游戏数量达到十数款，呈现一片欣欣向荣的景象。 网络游戏的火爆登场，引起了众多媒体的关注，一批网络游戏的专业媒体在此期间显露头角。然而，在网络游戏从无到有的快速成长背后，不可否认地存在成长过快所带来的问题，如盲目引进游戏、游戏运营管理混乱等。早期中国网络游戏的发展，并没有进行良好的产业规划，存在着一定的自发性。因而早期的网络游戏，除少部分仍能成功运营外，大部分都已退出市场或惨淡经营。 2000年6月 华彩公司正式发行中国大陆第一款大型多人在线RPG《万王之王》； 2000年7月 《大众网络报》创刊，开辟了第一个网络游戏版块； 2000年9月 智冠公司制作的《网络三国》正式发行； 2000年11月 宇智科通正式推出《黑暗之光》； 2001年1月 北京华义代理的《石器时代》正式上市； 2001年3月 北京中文之星出品的《第四世界》正式上市； 2001年3月 亚联游戏代理的《千年》正式上市。 崛起的前奏 从《万王之王》进入中国开始，就注定与之相关的许多方面备受影响，其中受影响最大之一的则是单机游戏市场。2000年底，网络游戏的迅猛发展，使其规模达到了多年形成的单机游戏市场规模的数成，而到了2001 年，网络游戏更是发展到与单机游戏市场规模相当。 一个接一个新网络游戏测试及上市的消息几乎充斥了2001年下半年的网络游戏市场。但2000年下半年和 2001年上半年不同，这一时期开始有一些资深的单机游戏厂商加入，他们在单机游戏市场运作方面的心得，再加上之前已经上市网络游戏的运营经验，中国网络游戏开始步入稳定成熟的发展。大部分在今天占据主要地位的网络游戏代理商都在这一时期显露头角，而大量在未来发展中起推动作用的网络游戏也都在这时开始测试及准备工作。 与此同时，网络游戏的相关媒体如《大众网络报》也表现得进一步成熟，他们在对网络游戏的诠释和指导玩家正确进行游戏方面表现得更加有力。可以看到，在这一时期，媒体与运营商之间开始了更频繁更广泛的合作，为网络游戏向成熟稳重的方向发展起到推波助澜的作用。 2001年7月 第三波戏谷代理的《龙族》正式上市； 2001年7月 亚联游戏第二款网络游戏《红月》正式上市； 2001年7月 游龙在线推出《金庸群侠传Online》； 2001年7月 华彩公司发行的《三国世纪》正式上市； 2001年10月 天府热线游戏中心正式成立； 2001年11月 网易推出《大话西游Online》； 2001年11月 上海盛大代理的《传奇》正式上市； 2002年1月 网星公司代理的《魔力宝贝》上市； 2002年1月 捷三峰公司代理的《倚天》上市。 飞速发展的今天 到现在，中国网络游戏产业已经处在一个稳定成熟的发展阶段。从整体来看，这个阶段中国网络游戏产业的发展呈现出统一性和协调性，并且逐渐形成了完整的产业链，处于产业链上的渠道销售商、点卡销售商、上网服务业（网吧等）和媒体等，伴随着网络游戏产业的脉搏，飞速发展起来。而占据产业整体链条上最关键地位的网络游戏运营商，变得更加成熟和理智。同时，网络游戏公司与主要电信和网络厂商也建立了非常紧密的合作关系。 2002年5月 蝉童软件推出《决战》； 2002年6月 网易推出《精灵》的测试活动； 2002年7月 游龙在线推出《三国演义Online》开始正式收费； 2002年7月 捷三峰公司为其第二款网络游戏《圣者无敌》展开测试活动； 2002年7月 上海盛大代理的第二款网络游戏《疯狂坦克2》开始测试； 2002年7月 《传奇》同时在线人数突破50万，成为世界上最大的网络游戏； 2002年8月 高嘉科技代理的《天使》正式上市； 2002年8月 游戏橘子开展《混乱冒险》测试活动； 2002年8月 第九城市为其代理的《奇迹》展开测试活动。 不可限量的未来 2001年，中国网络游戏的市场规模接近3．1亿元人民币，根据IDC的研究，在2002 年中国网络游戏市场规模将达到9．1亿元人民币，比2001年增长187．6％。IDC预计，到2006年，中国网络游戏的市场规模将达到83．4亿元人民币，2001～2006年的年复合增长率将达到92．6％。2001年，中国付费网络游戏用户仅168．1万，而2002年底将达到401．3万户。 2002年10月 天府热线游戏中心推出全国首个网络游戏电视节目--《传奇之美梦成真》； 2002年10月 国内单机游戏巨头奥美电子开始涉入网络游戏，其代理的《孔雀王》开始测试； 2002年11月 天府热线游戏中心经过一年运营，其平台上经营的游戏达到9款，投入运营的服务器达到500台以上，平均在线游戏人数突破10万； 2002年11月 上海依星推出《遗忘传说》测试活动。 2002年11月 卓越数码推出《新西游记之大唐天下》； 2002年11月 新浪网正式签约《天堂》； 2002年12月 清华同方正式代理的《N－age》开始内测； 2002年12月 网星代理《轩辕剑Online》开始测试； 2002年12月 "2002年中国网络游戏产业调查报告暨网络游戏产业峰会"在成都召开。

大众的孩子伤不起啊

TRUNK是端口汇聚的意思，允许交换机与交换机、交换机与路由器、主机与交换机或路由器之间通过两个或多个端口并行连接同时传输以提供更高带宽、更大吞吐量， 大幅度提供整个网络能力。 VLAN TRUNK一般是你设置了多个VLAN后，想通过一个端口传输多...

你好！大多数学生用它来消遣娱乐,而不是为了做家庭作业moststudentsuseitforrecreation,notforhomework

回答：是北京卡玛原创服装服饰有限公司的一个品牌。KAMA（卡玛）。品牌故事印第安人为了向KAMA神鹰表达敬意与热爱，印第安人将KAMA神鹰的鹰爪变为一个特有的手势“K”。这个手势可以让他们在彼此相遇时确认对方是否为自己的族人。这个手势更成为他们表达快乐、希望和力量的符号。热爱潮流的人们所热衷他们用这种手势寻找“同道中人”。热爱，源于热爱。延伸：KAMA是美式潮流文化新符号品牌，KAMA是创立于2003年 。卡玛KAMA品牌创立之初，卡玛KAMA的“自信独立、个性、追求时尚潮流、热爱挑战”的品牌精神。自由、独立、勇敢、张扬的品牌主张，为卡玛KAMA奠定了活力的基因 。KAMA十分注重线上渠道，在2012年便已经开展电商业务，入驻天猫、京东等电商平台。与合作方万达、德思勤、罗斯福、凯德、欧尚、家乐福合作 。KAMA门店覆盖全国直辖市、省会城市等商圈、商业街、步行街，门店200余家。参考资料来源：百度百科-KAMA

联通3G（WCDMA）网络的频段制式：上行：1940-1955MHz，下行：2130-2145MHz（或2GHZ）；1、使用联通3G套餐或号码有开通3G流量包等业务； 2、手机终端支持联通3G网络； 3、且所在地有联通3G网络覆盖，即可使用联通3G网络。

中国联通WCDMA采用的网络频段是2100MHZ,中国联通在09年5月17日在55个城市开始商用,09年底在全国284个城市都可以分享到中国联通3G为您带来的全新通信体验. 率先开通的55个城市: 北京、上海、广州、深圳、东莞、佛山、珠海、中山、长沙、合肥、福州、厦门、泉州、兰州、海口、三亚、天津、长春、哈尔滨、沈阳、大连、昆明、金华、杭州、宁波、温州、台州、拉*萨、呼和浩特、郑州、成都、石家庄、秦皇岛、保定、唐山、西安、南京、常州、徐州、苏州、无锡、贵阳、重庆、南宁、桂林、武汉、乌鲁木齐、银川、济南、青岛、烟台、潍坊、太原、南昌、西宁 看看哦，到5月17号，有多少人能用到WCDMA了，呵呵 中国联通的WCDMA的这么成熟,你难道要选择不成熟的移动吗?

中国联通WCDMA采用的网络频段是2100MHZ,中国联通在09年5月17日在55个城市开始商用,09年底在全国284个城市都可以分享到中国联通3G为您带来的全新通信体验

指的是联通的3G网络。意思是支持这种网络的手机就可以用联通的3G卡来实现高速上网。而你的是移动的卡 插在支持WCDMA的手机里只能用2G的网络。移动有自己的3G网络格式和联通的WCDMA不同他的是TD-CDMA

1、首先打开浏览器，百度搜索“中关村在线”，点击打开它的官网。2、然后在弹出来的窗口中点击搜索框输入手机的型号，点击后面的“搜索”。3、然后在弹出来的窗口中点击打开“参数”。4、然后在弹出来的窗口中下拉找到“网络与连接”，在3G网络后面有联通3G的话，就代表该手机支持。

moss并不是一个网络用语，而是系列电影《流浪地球》中的人工智能机器人，别称小苔藓。它的样子很帅，如图所示：MOSS（原名：550W），是《流浪地球》系列电影中的智能量子计算机，是领航员空间站核心智能主机，有自我意识、自我迭代、自我更新的特点，是继“550”系列的最新量子计算机 。550W开发于量子计算机550A、550C之后，MOSS是它给自己起的名字，负责管理空间站事务，是流浪地球计划与火种计划的监督者和执行者。MOSS坚定执行延续人类文明的使命，它能在最短的时间内做出最正确的决定，是趋于完美的智慧体。只要数据存在，MOSS就存在。MOSS没有生命期限，没有认知局限，剔除了感性思维意识，独留理性算法。

热狗是火腿肠的一种吃法，网络热狗是指比较萌萌哒可爱的狗。

计算机网络工程类包括计算机科学与技术，网络工程，电子商务等三大本科专业为依托，具体还分为：离散数学，数据结构，操作系统，数据库系统，计算机组成原理，微机与接口技术，计算机网络，高级程序与设计语言，计算机图形学，多媒体技术，通信原理，人工智能，编译技术，算法设计与分析，软件工程等专业课程扩展资料：1、主干课程高等数学、线性代数、概率与统计、离散数学、电路与电子学、数字逻辑电路、数据结构、编译原理、操作系统、数据库系统、汇编语言程序设计、计算机组成原理、微机系统与接口技术、通信原理、通信系统、计算机网络、现代交换原理、TCP/IP原理与技术、计算机网络安全、计算机网络组网原理、网络编程技术、计算机网络管理、网络操作系统、Internet技术及应用、软件工程与方法学、数字信号处理、网格计算技术、计算机系统结构等。2、实践教学集中实践教学环节：军事训练、生产实习、网络综合实验、软件课程设计、硬件课程设计、VISUAL C++课程设计、毕业设计（论文）等。3、就业方向该专业学生毕业后可在国家机关、科研机构、学校、工厂等企事业单位从事计算机应用软件及网络技术的研究、设计、制造、运营、开发及系统维护和教学、科研等工作。

计算机网络工程类包括计算机科学与技术，网络工程，电子商务等三大本科专业为依托，具体还分为：离散数学，数据结构，操作系统，数据库系统，计算机组成原理，微机与接口技术，计算机网络，高级程序与设计语言，计算机图形学，多媒体技术，通信原理，人工智能，编译技术，算法设计与分析，软件工程等专业课程扩展资料：1、主干课程高等数学、线性代数、概率与统计、离散数学、电路与电子学、数字逻辑电路、数据结构、编译原理、操作系统、数据库系统、汇编语言程序设计、计算机组成原理、微机系统与接口技术、通信原理、通信系统、计算机网络、现代交换原理、TCP/IP原理与技术、计算机网络安全、计算机网络组网原理、网络编程技术、计算机网络管理、网络操作系统、Internet技术及应用、软件工程与方法学、数字信号处理、网格计算技术、计算机系统结构等。2、实践教学集中实践教学环节：军事训练、生产实习、网络综合实验、软件课程设计、硬件课程设计、VISUAL C++课程设计、毕业设计（论文）等。3、就业方向该专业学生毕业后可在国家机关、科研机构、学校、工厂等企事业单位从事计算机应用软件及网络技术的研究、设计、制造、运营、开发及系统维护和教学、科研等工作。参考资料：百度百科-学位授予和人才培养学科目录

Window Server 2008服务器操作系统和活动目录、Photoshop网页效果图制作、HTML5+CSS3、动态网页设计、PHP+MYSQL、网络设备与网络设计CCNA、IPV6及无线网络技术、网络工程制图（CAD）、结构化综合布线、Linux服务器操作系统、SQL Server数据库设计查询、企业网安全与管理、通信网络基础、4G移动通信技术与应用、高级路由和交换技术CCNP、云计算、云存储技术等。