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2024年05月

• 01.17 15:04:35
  发表了文章 2024-01-17 15:04:35

  EVE-NG安装设备组件

  EVE-NG实际上是一个Linux虚拟机，上面运行各种网络设备对EVE来说也是虚拟机，但是安装起来要简单得多。
• 01.16 14:51:09
  发表了文章 2024-01-16 14:51:09

  EVE-NG的Windows客户端安装

  EVE-NG提供Windows的客户端，集成了Wireshark、VNC、putty等软件，主要为完成配套EVE-NG的WEB浏览中的数据抓包等功能。 我的EVE-NG的Windows客户端安装包为EVE-NG-Win-Client-Pack.exe。
• 01.11 16:34:27
  发表了文章 2024-01-11 16:34:27

  EVE-NG初次启动及WEB客户端访问

  本章从虚拟机Eve模拟器启动、模拟器的启动配置、浏览器访问三个步骤讲解EVE-NG的首次启动。 1.启动模拟器 打开虚拟机环境，启动安装好的EVE-NG虚拟机，进入如下界面。
• 01.10 10:50:09
  发表了文章 2024-01-10 10:50:09

  一分钟带你安装EVE-NG

  Eve-NG是一种网络模拟工具，它可以在虚拟网络环境中测试和验证网络设备和网络安全性。以下是关于Eve-ng安装的步骤和注意事项。 首先，要准备安装Eve-ng，你需要在电脑上安装好虚拟机，虚拟机的安装请自行去网上搜索，小编安装的是VMware Station 17。 接下来，需要准备的安装包。目前网上可以找到的有Pro专业版和Community社区版两个版本。
• 01.05 14:26:20
  发表了文章 2024-01-05 14:26:20

  EVE-NG是不是一种强大的网络模拟器和实验平台呢？

  随着网络技术的飞速发展，网络安全和网络性能问题越来越受到人们的关注。在这个领域，EVE-NG是一种广受欢迎的网络模拟器和实验平台。
• 01.04 15:31:09
  发表了文章 2024-01-04 15:31:09

  深度学习算法：从模仿到创造

  深度学习是一种受到生物学启发的机器学习方法，其目标是通过构建多层神经网络来模拟人脑的工作原理。它在过去几十年来取得了巨大的进展，并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性的成果。 深度学习的核心思想是模仿人脑的神经网络。人脑中的神经元通过连接起来形成庞大的神经网络，用来处理感知、思维和决策等任务。深度学习的神经网络也是由许多层次的神经元组成，每一层都能够从上一层中学习到更加抽象的特征表示。通过训练数据，深度学习模型能够自动学习到最优的特征表示，并用于解决各种复杂的任务。
• 01.03 14:40:41
  发表了文章 2024-01-03 14:40:41

  降维算法了解一下

  在机器学习中，随着数据特征的增加，需要更大的计算资源来训练模型。这可能导致模型的训练时间和内存消耗增加，甚至可能导致模型无法训练或训练结果不准确。 为此，降维算法成为机器学习领域中的一种重要技术，它可以将高维空间中的数据点映射到低维空间中。降维算法可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构，提高模型的效果和性能。 降维算法主要分为线性降维和非线性降维两种。
• 01.02 13:37:30
  发表了文章 2024-01-02 13:37:30

  K-最近邻算法（KNN）是什么？

  K-最近邻算法（K-Nearest Neighbor，KNN）是一种经典的有监督学习方法，也可以被归为懒惰学习（Lazy Learning）方法。它基于“物以类聚”的原理，假设样本之间的类别距离越近则它们越有可能是同一类别。 KNN算法的工作原理简单且直观，当需要将一个测试样本分类时，它首先会计算测试样本与所有训练样本之间的距离，然后根据距离的递增关系进行排序。接着，它会选择距离最小的前K个样本，并统计这K个最近邻样本中每个样本出现的次数。最后，它会选择出现频率最高的类标号作为未知样本的类标号。 在KNN算法中，K值的选择是关键。如果K值较小，只有当需要进行预测的样本和训练的样本较接近时，才能
• 12.29 15:32:47
  发表了文章 2023-12-29 15:32:47

  什么是支持向量机（SVM）

  支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类问题的监督算法。主要用于二分类和多分类问题。其基本思想是找到一个超平面，能够将不同类别的样本点尽可能地分开，并使得离超平面最近的样本点尽可能远离超平面，从而实现较好的分类效果。 SVM的关键是找到一个最优的超平面，这个超平面可以通过使得最靠近超平面的样本点之间的间隔最大化来定义。这些最靠近超平面的样本点被称为支持向量。SVM的优化目标可以表示为一个凸二次规划问题，可以通过求解对应的拉格朗日函数来得到最优解。
• 12.28 15:25:37
  发表了文章 2023-12-28 15:25:37

  逻辑回归算法

  逻辑回归（Logistic Regression）是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。它根据给定的自变量数据集来估计事件的发生概率。变量的范围在0和1之间，通常用于二分类问题，最终输出的预测是一个非线性的S型函数，称为logistic function, g()。 逻辑递归（Recursive Logic）是一种在逻辑学中使用的推理方法，它基于递归定义和递归推理规则，用于描述和推导关于递归结构的命题。用于研究自指的悖论和不完全性定理。它是基于自我引用和递归定义的思想，将逻辑和计算理论相结合，形成了一种强有力的推理工具。
• 12.27 14:38:03
  发表了文章 2023-12-27 14:38:03

  流行的机器学习算法——线性回归

  线性回归（Linear Regression）是非常流行的机器学习算法。线性回归可以用来确定两种或两种以上变量之间的定量关系。具体来说，线性回归算法可以根据一组样本数据，拟合出一个线性模型，并通过对该模型的参数进行估计和预测，达到对未知数据进行预测的目的。 这种算法最常用的技术是最小二乘法（Least of squares）。这个方法计算出最佳拟合线，以使得与直线上每个数据点的垂直距离最小。总距离是所有数据点的垂直距离的平方和。其思想是通过最小化这个平方误差或距离来拟合模型。
• 12.26 16:43:35
  发表了文章 2023-12-26 16:43:35

  上升到人生法则的贝叶斯理论

  贝叶斯定理在数据分析、机器学习和人工智能等领域有广泛的应用。贝叶斯定理（Bayes' theorem）是一种用于计算条件概率的重要定理，它基于条件概率的定义，描述了在已知某一条件下，另一个条件发生的概率。
• 12.22 15:07:05
  发表了文章 2023-12-22 15:07:05

  深度学习算法：从模仿到创造

  深度学习是一种受到生物学启发的机器学习方法，其目标是通过构建多层神经网络来模拟人脑的工作原理。它在过去几十年来取得了巨大的进展，并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性的成果。 深度学习的核心思想是模仿人脑的神经网络。人脑中的神经元通过连接起来形成庞大的神经网络，用来处理感知、思维和决策等任务。深度学习的神经网络也是由许多层次的神经元组成，每一层都能够从上一层中学习到更加抽象的特征表示。通过训练数据，深度学习模型能够自动学习到最优的特征表示，并用于解决各种复杂的任务。 深度学习有许多典型的算法，其中包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CN

2023年11月

• 11.02 14:49:35
  发表了文章 2023-11-02 14:49:35

  单模光纤与多模光纤是什么？

  一般来说，光纤可分为单模光纤和多模光纤，单模光纤传输一个模式的信号波，多模光纤能传输多个模式的信号波，作为光波的传输介质，均广泛应用于通信领域。