梯度消失本质梯度消失的根本原因是链式法则的反复相乘导致梯度逐渐趋近于零。具体体现在：在反向传播中，梯度通过链式法则计算：这意味着：前面层的参数更新很慢（因为梯度太小）。训练网络时，后面的层学得还不错，但前面的层几乎学不到东西。为什么会产生小于1的值？激活函数的导

对大量ip进行批量ping检测的python脚本importsubprocessdefping_host(host,is_windows):"""发送一个ping请求到指定的主机，并返回ping的结果。"""#根据操作系统类型选择ping命令和参数ifis_windows:params=['ping','-n',&

publicstaticstringIPV4CIDR(stringipstart,stringipend){varsl=ipstart.Split('.');varel=ipend.Split(".");StringBuildersbs=newStringBuilder();StringBuildersbe=newStringBuilder();List<char>

@{ViewData["Title"]="IPList";Layout="~/Views/Shared/_Layout_layui.cshtml";}@sectionCss{}<divclass="demoTablelayui-form"style="padding:10px;background-color:#D4E7F0;">

目录python提取csv内容脚本python提取csv内容脚本提取csv的内容脚本，这里只是提取了单个csv文件的内容，也没有写入新的文件，也没有把数据处理成json，临时模版，比较简陋，方便

staticCStringGetLocalIp(){structhostent*phost;charip[20];charhostname[50];gethostname(hostname,50);phost=gethostbyname(hostname);char*

   主机监控和资产管理应该是一套完整的系统，但当公司还不具规模或系统建设不完善。两套数据相互独立。可能会漏掉部分主机监控，出现故障就显得尤为尴尬（如磁盘满了，未及时