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  • 我看了不少云服务器都是支持PHP要不就是java的,那支持C++开发的cs架构。...目前需要付月租费的腾讯云服务器可以满足你的要求,支持很多...呵呵,楼主是做cs的啊,我正好做的是bs的,怎么说呢在目前情况cs和bs各有优...

    我看了不少云服务器都是支持PHP要不就是java的,那支持C++开发的cs架构。

    如你所述,据我所知 新浪的SAE的云服务器只支持php,python和jsp这三种脚本语言。目前需要付月租费的腾讯云服务器可以满足你的要求,支持很多语言的开发,不过环。

    有点疑惑了,以前一直做cs架构软件的,三年了。对bs了解甚少,最近了解了。

    呵呵,楼主是做cs的啊,我正好做的是bs的,怎么说呢在目前情况cs和bs各有优势,cs在图形的表现能力上以及运行的速度上肯定是强于bs模式的,不过缺点就是他需要运。

    1.CS(Client/Server):客户端----服务器结构。C/S结构在技术上很成熟,它的主要特点是交互性强、具有安全的存取模式、网络通信量低、响应速度快、利于处理大量数据。

    1、内网如果能上网的话只能借住浩方平台或其他一类的游戏平台建立模拟的局域网。 有密码别人也就不能打扰你和朋友的游戏了。) 2、架设服务器:如果你下的是CS1.5中。

    软件中的CS架构指什么?

    CS架构是指服务器-客户机。服务器-客户机,即Client-Server(C/S)结构。C/S结构通常采取两层结构。服务器负责数据的管理,客户机负责完成与用户的交互任务。客户机。

    需要在你电脑上安装就是CS直接在云服务器上运行,你电脑上不需要任何安装的,就是BS传统的CS架构有很多在做,BS架构的现在只看到x8酒店管理系统这款是的

    用最简单的话,让我明白区别就给分。不要复制的!

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  • 大学应该怎么做cs

    2012-04-17 14:53:31
    当然学习这些知识需要循序渐进的过程,也不能一口吃成大胖子,但自己要重视,要适当超前学习,这样你才有时间学习些实用技能,如Java、.Net、C++、PHP这些。因为基础知识是帮助你发展和再学习的,但是实用技能是真切...
    大学期间努力学好基础知识,算法、数据结构、操作系统原理、数据库、计算机组成原理、软件工程、OOA&D、软件测试等等。当然学习这些知识需要循序渐进的过程,也不能一口吃成大胖子,但自己要重视,要适当超前学习,这样你才有时间学习些实用技能,如Java、.Net、C++、PHP这些。因为基础知识是帮助你发展和再学习的,但是实用技能是真切地能帮你找工作的

    有时候我会觉得别人的建议听多了,反而会迷茫。你现在还是大二,首要的任务还是学习,等你学习到足够的知识,对这个行业有了属于自己的理解后,结合前辈的意见,你才会更清晰地知道自己以后应该做什么

    感觉这个挺对的

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  • 工作上用Lora,需要开发相关模块,分享一下学习的内容:Lora:博主是IT的,对Lora不了解。简单理解为LPWAN(LowPowerWideAreaNetwork)中一种技术,目前主要是中兴在推广;国内主要对手是NB-IOT,华为在推广。CLAA:...

    工作上用Lora,需要开发相关模块,分享一下学习的内容:

    Lora:

    博主是做IT的,对Lora不了解。简单理解为LPWAN(Low Power Wide Area Network)中一种技术,目前主要是中兴在推广;国内主要对手是NB-IOT,华为在推广。

    CLAA:

    中国LoRa应用联盟(China Lora Application Alliance),是中兴推广的具体形式。对于IT开发人员来说,目前可免费用中兴服务器,申请免费网关。

    -----------------------------------------------------------------------------

    TES-005-CLAA对网络运营商服务器外部服务接口定义 学习

    协议定义了MSP(可以理解为中兴服务器)与CS(我们)如何通讯。

    7b2887482cf2ac86d33e4583d6c9a299.png

    这份协议还是非常详细的(个人觉得写的很好,比某家写的好多了),包含如何建立通讯,如何向设备下CMD,以及中兴服务器如何上传数据给我们。

    在物联网通讯中,安全很重要。CLAA在这部分是怎么做的呢:

    1.基于IPSec的TCP通讯。

    2.SSL/TLS安全通信。

    3.身份验证:CS端口有一个AppEui(相当于ID),一个认证密钥Key,一个用AppKey生成的挑战字。MSP收到请求后,用自己保存的AppKey也生成挑战字,两个挑战字一致认证成功。

    最后,协议中提到很多有用的功能,但是...

    2917e36884849c107bb27fab19a3945a.png

    a3c20b51c681039c1560a2378e56dde6.png

    总的来说,希望中兴可以越做越好~

    ps:如果有CLAA方面的交流可以进群:614073209,本宝宝就是群主

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  • 原文: http://cs231n.stanford.edu/vecDerivs.pdf本文让大家更好地学习使用向量、矩阵和高阶张量的求导。1 简化,简化再简化很多关于数组的求导的困惑来自于一次性想太多事。这些事包括同时对多个部分求导,和式...

    3792700890b8c2a119a9c43ca393a632.png

    原文: http://cs231n.stanford.edu/vecDerivs.pdf

    本文让大家更好地学习使用向量、矩阵和高阶张量的求导。

    1 简化,简化再简化

    很多关于数组的求导的困惑来自于一次性想做太多事。这些事包括同时对多个部分求导,和式的求导,和应用链式法则。同时做这么多事情,至少在我们还没有足够熟练之前,那就很容易会出现错误。

    1.1 对每个部分展开式子成显式求和及等式

    为了简化一个给定的计算,通常将对于输出的一个简单的标量元素使用标量变量展开成显式公式。一旦我们对于输出的单个标量元素有了一个显式的用其他标量值表达的公式后,我们可以利用基本的微积分知识进行求导了,这里就避免将复杂的矩阵数学,求和及求导同时进行了。

    例子. 假设我们有一个列向量

    其长度为

    1.2.1 雅克比(Jaccobian)矩阵

    我们最初的愿望是计算

    每个部分关于
    的每个部分的导数,注意到会有
    这么多对。他们可以被写成一个矩阵,形如:

    这个矩阵被成为雅克比矩阵。

    注意到对于等式:

    关于
    的偏导数就是
    。如果你观察一些其他的部分,你也能发现,对于所有的
    .

    这意味着偏导数的矩阵为:

    所以,其实就是

    本身。

    我们现在可以给出结论:对于

    ,我们有
    .

    2 行向量

    在使用不同的神经网络库的时候需要慎重对待权重矩阵、数据矩阵等的排列。例如,如果一个数据矩阵

    包含很多不同的向量,每个向量代表一个输入,要弄清楚每个数据向量是数据矩阵的行还是列。

    在上节例子中,我们处理的向量

    是列向量。然后,你可以使用类似的方法解决行向量情形的求导。

    2.1 例2

    为有
    个元素构成的行向量,由另一个有
    个元素的行向量
    矩阵
    相乘而得:

    尽管两个向量的元素事相同的,但这里的矩阵则是前面例1的矩阵的转置。我们现在左乘

    ,所以必须转置才能匹配。

    这里我们写成:

    ,因此:

    这和上面的例子不同的就是坐标对换了。不过如果写出整个雅克比矩阵,我们仍然能得到:

    .

    3 处理超过二维的情形

    现在我们来试试另一个相关的问题,计算:

    这个例子中

    沿着一个坐标轴变化,而
    是两个坐标轴。所以,整个导数就会包含在三维数组中。我们不使用三维矩阵这样的说法,因为在其上并没有良好定义的矩阵乘法及其他运算。

    处理三维数组,找到展示他们的方式可能会添上更多的麻烦而不是便利。所以,我们应该简单地定义结果作为公式,这个公式可以在我们想要针对目标三维数组计算结果时候直接使用。

    让我们再来计算一个标量导数,

    的一个元素
    的一个元素
    . 我们写下相应的计算式。用标量值来表示
    ,给出
    在其中扮演的角色。

    然而,我们在这个过程中看到

    并没有什么作用,因为

    换言之,

    不过,

    关于
    的第三列元素的偏导数肯定是非零的。例如,
    关于
    的导数为
    ,这个从上面的展开式很容易得出。

    一般情况下,当

    组成部分的索引与
    的第二个索引相同时,对应的导数将会非零,否则全为零。我们可以写成这样:
    ,其他三维数组的元素就是零。若令
    为三维数组表示
    关于
    的导数,其中:
    那么
    其他
    的项均为零。

    最后,如果我们定义新的二维数组

    ,我们可以看到关于
    所有需要的信息都已经存放在
    中了,
    的非平凡部分实际上就是二维的,而不是三维的。

    将导数矩阵的重要部分以一种紧致的方式存放是神经网络高效实现中非常关键的。

    4 多数据点

    重复练习前面的例子,使用

    多个样例形成一个矩阵
    。让我们假设每个
    是一个行向量,其长度为
    ,所以
    就是
    列的二维数组。
    列的矩阵。
    ,形状为
    列。所以
    的每行将会给出一个关联于输入
    对应行的行向量。

    根据之前的经验,我们写下给定输出的表示,

    .

    我们可以轻易发现,在导数

    中,除非
    其他均为零。因为Y的每个组成部分仅使用
    对应行进行计算得出,在
    的不同行部分之间的导数都是零。

    另外,我们发现

    不依赖于我们在比对的
    哪一行。

    实际上,矩阵

    包含了所有这些偏导数,我们仅仅需要记住根据上式进行索引,获得我们想要的指定偏导数。

    如果我们令

    的第
    行,令
    的第
    行,那么我们有:
    .

    5 向量和矩阵中组合链式法则

    我们已经解决了一些基本的例子,现在把这些想法组合上链式法则。假设

    为列向量,让我们从下面的方程开始:
    ,目标是计算
    关于
    的导数。我们观察到
    其实就是另一个矩阵,记作
    ,所以

    不过,我们想要使用链式法则的过程来定义中间结果,所以我们可以看到如何在非标量导数中的应用。

    我们定义中间结果

    ,于是就有
    .

    我们可以使用链式法则写成

    .

    但是,我们应该对右侧如何分解呢?我们使用链式法则的方法是将 y 的改变量关于每个标量中间变量,关于 x 的标量中间变量。特别地,如果

    的部分,那么我们写成

    回想一下我们前面的向量关于一个向量的导数求法:

    就是
    ,而
    就是
    . 所以我们可以写成

    这其实就是

    的组成表达式,我们最初的答案。

    总结一下,我们可以在向量和矩阵的导数计算中使用链式法则

    1. 清晰地陈述中间结果和用来表达他们的变量
    2. 对最终导数的单独的组成部分表达链式法则
    3. 对在链式法则中的中间结果合理地求和
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