OSI模型中，数据是怎样传输的？
OSI模型中的通信过程。主机A向主机B发送数据，该数据的产生肯定是一个应用层的程序产生的，如IE浏览器或者Email的客户端等等。这些程序在应用层需要有不同的接口，IE是浏览网页的使用HTTP协议，那么HTTP应用层为浏览网页的软件留下的网络接口。Email客户端使用smtp和pop3 协议来收发电子邮件，所以smtp和pop3就是应用层为电子邮件的软件留下的接口。我们假设A向B发送了一封电子邮件，因此主机A会使用smtp协议来处理该数据，即在数据前加上SMTP的标记，以便使对端在收到后知道使用什么软件来处理该数据。应用层将数据处理完成后会交给下面的表示层，表示层会进行必要的格式转换，使用一种通信双方都能识别的编码来处理该数据。同时将处理数据的方法添加在数据中，以便对端知道怎样处理数据。表示层处理完成后，将数据交给下一层会话层，会话层会在A主机和B主机之间建立一条只用于传输该数据的会话通道，并监视它的连接状态，直到数据同步完成，断开该会话
用法gis设计一个应用模型，从空间数据、分析方法、过程结果方面说明。具体内容见补充
1、首先获得人口数据，利用ARCGIS里面制图功能，制作人口密度图，
2、制作铁路5公里的缓冲区
3、利用该缓冲区剪切土地类型要素，并将剪切的成果再继续导出类型为草原畜牧的。
4、重采样坡度数据，重分类，小于10的分为一类，大于10的分为一类，并且导出小于10的那一类。
5、利用3成果，剪切4成果，导出新图层。
6、利用5成果剪切1成果，导出新图
7、利用6，重采样，将人口密度小于100的导出，结果就是了。
整个操作很难，自己看书就行，主要这些数据有点难的获取。
python中怎么将模型训练的准确率与召回率
搜一下：python中怎么将模型训练的准确率与召回率
什么叫训练数据(training data)?
这个是讲AI的artificial neural network时候用的。 例如说你要做一个AND logic。在你建立了一个artificial neural network以后，它是一个没有任何功能的空白network。这时候你需要training data来train你的network。这个时候的training data，就是已经准备好的，正确的AND logic的input跟output，让这个artificial neural network来学习这个input和output的关系从而模仿AND logic(Hence artificial intelligence)。 在train好了以后，你要确认你的network时候符合你的training data的要求，你就选一组testing data(比training data数量要少很多，可以是training data的一部分)，来test你的network是不是真的被train好了
求助STATA面板数据模型分析的详细步骤和命令
面板数据回归模型基本操作流程 1单位根检验，用unitroot命令 2豪斯曼检验，用hausman命令 3回归操作，用xtreg命令
如何用matlab+caffe训练数据
建议使用已有model进行finetune，新手从头开始做经常会不收敛。进一步的话可以在现有的比较好的网络结构上进行修改，使之符合自己的需求。最难的就是从零开始设计训练网络模型。题主可以体验一下从零开始设计训练模型，但是不要陷太深。1.把数据转化成leveldb或者是lmdb格式2.编写好net和solver的prototxt文件3.在命令行下输入caffe.exe train -solver XX.prototxt（solver的文件）或者在bat文件里输入那个指令并运行基本是这样，不是很难，自己参照example里面的文件多试几次就好
chatgpt模型训练数据的详细过程 发布者：luotuoemo，转转请注明出处：https://www.chatairc.com/17403/
