应用场景：应用于语音识别语音翻译机器翻译RNNRNN（RecurrentNeuralNetworks,循环神经网络）不仅会学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息。由于其特殊的网络模型结构解决了信息保存的问题。所以RNN对处理时间序列和语言文本序列问题有独特的优势。递归神经网络都具有一连串重复神经网络模

本篇文章是我在学习高并发问题时接触到的网络I/O相关知识，比较底层且纯理论，整合以作参考。下面长文预警。高并发基本表现为单位时间内系统能够同时处理的请求数核心是对CPU资源的有效压榨。注意，有效很重要。C10K问题C10K问题本质上是操作系统的问题。对于Web1.0/2.0时代的操作系统而言，传统的同步阻塞I/O模型都是一样的，

简单理解LSTM神经网络https://blog.csdn.net/shijing\_0214/article/details/52081301(https://blog.csdn.net/shijing_0214/article/details/52081301)递归神经网络在传统神经网络中，模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于

1.简单介绍retrofit事实上就是对okhttp做了进一步一层封装优化。我们仅仅须要通过简单的配置就能使用retrofit来进行网络请求了。Retrofit能够直接返回Bean对象，比如假设我们进行一个网络接口的请求。返回来一串json字符串。那么这个时候一般我们都要拿到这个json字符串后进行解析得到相应的Bean对象，Ret

微信公众号：\中间件兴趣圈\作者简介：《RocketMQ技术内幕》作者从本节开始将深入学习Dubbo网络通讯的底层实现细节，在深入学习Dubbo网络模型时，首先应从整体上了解Dubbo的网络通讯模型、线程模型是怎样的？下图是Dubbo官方给出的线程模型：!(https://oscimg.oschina.net/osc

题记：Linux网络配置这个问题。常常在配置，但仍然常出错。希望这次做一个整体梳理，能够解决日后遇见的大体问题。在搭建Hadoop集群的过程中，由于一次意外关机，之后启动集群中的三台Linux虚拟机master、node1、node2，网络连接失败。三台虚拟机之间互相都ping不同，也ping不同外网和网关。只能ping通localhost和127.

前言我们的很多服务大都是部署在Linux服务器上的，我们在生产中可能会遇见很多问题，如网络慢，访问卡等，那么就需要对Linux的机器的网络流量进行监控，这样我们才能分析排查问题。接下来介绍几个比较好用的小工具，iftop和nethogs，用于排查linux机器的网络问题。iftopiftop用于网卡机器级别的流量监控

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/c04e0e6747974f0a93074e15184bc37f.png)1、write命令write用户名：给指定在线用户发送信息，回车后就可以编辑需要发送的信息，编辑信息完信息后以CtrlD或CtrlC保存结束并发送（最好是在新的一行保存发送）。

深入了解神经网络本章将介绍用于解决实际问题的深度学习架构的不同模块。前一章使用PyTorch的低级操作构建了如网络架构、损失函数和优化器这些模块。本章将介绍用于解决真实问题的神经网络的一些重要组件，以及PyTorch如何通过提供大量高级函数来抽象出复杂度。本章还将介绍用于解决真实问题的算法，如回归、二分类、多类别分类等。本章将讨论如下主题：详解神经网络的不

深入了解神经网络本章将介绍用于解决实际问题的深度学习架构的不同模块。前一章使用PyTorch的低级操作构建了如网络架构、损失函数和优化器这些模块。本章将介绍用于解决真实问题的神经网络的一些重要组件，以及PyTorch如何通过提供大量高级函数来抽象出复杂度。本章还将介绍用于解决真实问题的算法，如回归、二分类、多类别分类等。本章将讨论如下主题：详解神经网络的不