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

在当今互联网的浪潮下，网络给人们带来了巨大的经济效益和便利。广告商通过判断网络用户的位置来推送精确的广告；网络安全人员通过定位IP位置来确定网络故障的所在，及时排除故障。因此对于IP地址的实体地理位置定位技术的研究就显的愈发的重要。　　随着IP定位技术的发展，集成的IP定位系统就是将国内外优秀的IP定位数据库汇集到一起，附加抓取一些WHOIS和DNS.LOC

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

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

一、网络各个协议：TCP/IP、SOCKET、HTTP等网络七层由下往上分别为物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。其中物理层、数据链路层和网络层通常被称作媒体层，是网络工程师所研究的对象；传输层、会话层、表示层和应用层则被称作主机层，是用户所面向和关心的内容。http协议  对应于应用层  tcp协议  对应于传

前言：在网络取证领域,网络攻击溯源一直是一个重要的追踪方式。近年来，网络安全事件层出不穷，各种网络攻击给国家、社会和个人带来了严重的危害，如分布式拒绝服务攻击（DDoS)、基于僵尸网络（Botnet）的高级可持续攻击（APT)、利用远程控制木马的信息窃取等。在这些攻击方法中，攻击者会向目标主机，也就是受害主机，发送特定的攻击数据包。从受害主机的角度来看，能够

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