//===========================情形一：===============================//在网络上传递User1类对象时info属性值在网络的另一端能够接收到！publicclassUser1implementsSerializable{publicStringinfo=nul...

在运行Wireshark工具抓包时，需要有管理员用户权限。如果是普通用户启动的话，将会提示找不到网络接口。 ...

背景：最近搬家，所以把网络转移到新家，发现如下问题，问题：所有播放器，包括优酷播放器，搜狐播放器打开均提示网络加载失败，    IE浏览器打不开网页，百度浏览器有时候浏览器还打不开网页，google浏览器，360浏览器都可以用，可以上网，带宽也够解决方式：1.百度，看看人家遇到过...

我们知道大多数的Android应用程序都是通过和服务器进行交互来获取数据的。如果使用HTTP协议来发送和接收网络数据，就免不了使用HttpURLConnection和HttpClient，而Android中主要提供了上述两种方式来进行HTTP操作。并且这两种方式都支持HTTPS协议、以流的形式进行上传和下载、配置超时时...

通常使用的网络是在TCP/IP协议族的基础上运行的，http属于它内部的一个子集。TCP/IP协议族按层次分别分为：应用层、传输层、网络层和数据链路层。分层的好处在于各司其职，任何一层的改动不影响整体效果。应用层应用层决定了向用户提供应用服务时通信的活动，如FTP（FileTransferProtocl,文件传输协议）...

　　大家好，今天我们讲一下如何使用Volley框架请求网络，为何要使用Volley框架，这就要先说一下使用Volley框架请求网络的优点了，volley是易于定制的，即你可以根据需求来设定volley框架，还有volley框架支持请求的优先级设定，即你可以自主设定网络请求的优先级，还有就是volley框架请求支持取消单...

包含一个隐含层的全连接神经网络结构如下：                       &n...

基础在参考①中我们详细介绍了没有隐含层的神经网络结构，该神经网络只有输入层和输出层，并且输入层和输出层是通过全连接方式进行连接的。具体结构如下：我们用此网络结构基于MNIST数据集（参考②）进行训练，在MNIST数据集中每张图像的分辨率为28*28，即784维，对应于上图中的x;而输出为数字类别，即0~9，因此上图中的...

神经网络解决多分类问题最常用的方法是设置n个输出节点，其中n为类别的个数。对于每一个样例，神经网络可以得到一个n维数组作为输出结果。数组中的每一个维度（也就是每一个输出节点）对应一个类别，通过前向传播算法得到的输出层每个维度值代表属于这个类别的可能性大小。  也就是说，任意事件发生的概率都在0和1之...

序列化与反序列化在网络上客户端与服务之间通过数据交换来通信，消息被当作字节序列来传输，它们是没有结构的，仅仅只是一串字节流。但是我们需要传输的数据可能是高度结构化的，所以在传输前必须进行序列化，需要有合适的协议来约定传输的内容的含义。在传输之前将要(有类型的)数据序列化成字节流，接收到字节流时，将需要将字节流反序列化成...

原文链接事件驱动为广大的程序员所熟悉，其最为人津津乐道的是在图形化界面编程中的应用；事实上，在网络编程中事件驱动也被广泛使用，并大规模部署在高连接数高吞吐量的服务器程序中，如http服务器程序、ftp服务器程序等。相比于传统的网络编程方式，事件驱动能够极大的降低资源占用，增大服务接待能力，并提高网络传输效率。关于本文提...

作者：邴越原文链接：计算机网络高频面试题解析（含书籍推荐）网络原理是工程师的必须了解的计算机基础知识，先推荐下两本好书，《图解HTTP》和《图解TCP/IP》。《图解TCP/IP》讲解网络基础知识、TCP/IP基础知识、数据链路、IP协议、IP协议相关技术、TCP与UDP、路由协议、应用协议、网络安全等内容，《图解HT...

从神经网络到卷积神经网络（CNN）我们知道神经网络的结构是这样的：那卷积神经网络跟它是什么关系呢？其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。 卷积神经网络的层级结构   •数据...

　　只要模型是一层一层的，并使用AD/BP算法，就能称作BP神经网络。RBF神经网络是其中一个特例。本文主要包括以下内容：什么是径向基函数RBF神经网络RBF神经网络的学习问题RBF神经网络与BP神经网络的区别RBF神经网络与SVM的区别为什么高斯核函数就是映射到高维区间前馈网络、递归网络和反馈网络完全内插法一、什么是...

　　给定数据集train.csv，要求使用卷积神经网络CNN，根据每个样本的面部图片判断出其表情。在本项目中，表情共分7类，分别为：（0）生气，（1）厌恶，（2）恐惧，（3）高兴，（4）难过，（5）惊讶和（6）中立（即面无表情，无法归为前六类）。所以，本项目实质上是一个7分类问题。数据集介绍：　　（1）、CSV文件，大...