号称能打败MLP的KAN到底行不行？数学核心原理全面解析
Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 是一种新型神经网络架构，挑战了多层感知器（mlp）的基础，通过在权重而非节点上使用可学习的激活函数（如b样条），提高了准确性和可解释性。KANs利用Kolmogorov-Arnold表示定理，将复杂函数分解为简单函数的组合，简化了神经网络的近似过程。与mlp相比，KAN在参数量较少的情况下能达到类似或更好的性能，并能直观地可视化，增强了模型的可解释性。尽管仍需更多研究验证其优势，KAN为深度学习领域带来了新的思路。
网络抓包分析【IP，ICMP，ARP】以及 IP数据报，MAC帧，ICMP报和ARP报的数据报格式
本文详细介绍了如何使用网络抓包工具Wireshark进行网络抓包分析，包括以太网v2 MAC帧、IP数据报、ICMP报文和ARP报文的格式，以及不同网络通信的过程。文章通过抓包分析展示了IP数据报、ICMP数据报和ARP数据报的具体信息，包括MAC地址、IP地址、ICMP类型和代码、以及ARP的硬件类型、协议类型、操作类型等。通过这些分析，可以更好地理解网络协议的工作机制和数据传输过程。