1樓：艾皓萇冰冰
其實就是指任何擁有唯一網路地址的裝置，你比如說**、網路傳真機、網路印表機、檔案伺服器等等，另外，由於每一張網路卡在出廠的時候都會被廠家分配一個地址，因此使用者是不可能變更此地址的。
地址安排就如我們日常的家庭地址一樣，是用來區分各自的身份的。
您的網路必須有能力去區別這一個地址有別於其它的地址。在網路裡面，有很多資料封包會由一個網路節點傳送到另一個網路節點，就像驛站一樣，同時要確定封包會被正確的傳達目的地，而這個目的地就必須依靠這個網路卡地址來認定了。
2樓：賁遐思胥月
每一臺連上網路的計算機都是一個網路節點
整個網路就是由這許許多多的網路節點組成的
至於資料庫節點指的應該就是用資料庫軟體例如oracle提交資料庫時的一個記錄點，當你下次再次訪問資料庫的時候，所提取的就是這個點的資料
3樓：勞資字易巧
一個城市的網路是有多個環行網構成的，多個環行網會出現重疊，重疊出一般是資訊處理比較密集的位置。一般網路運營商會在這個資訊密集出設立機房，而這個機房所在的位置就叫做節點。
網路中的節點是什麼意思?
4樓：0o壹次心
網路節點是指一臺電腦或其他裝置與一個有獨立地址和具有傳送或接收資料功能的網路相連。
節點可以是工作站、客戶、網路使用者或個人計算機，還可以是伺服器、印表機和其他網路連線的裝置。
每一個工作站﹑伺服器、終端裝置、網路裝置，即擁有自己唯一網路地址的裝置都是網路節點。
整個網路就是由這許許多多的網路節點組成的，把許多的網路節點用通訊線路連線起來，形成一定的幾何關係，這就是計算機網路拓撲。
5樓：匿名使用者
每一臺連上網路的計算機都是一個網路節點
整個網路就是由這許許多多的網路節點組成的
6樓：匿名使用者
是不是路由器之類的？
請問：什麼是網路節點？和資訊點是什麼關係
7樓：爾東安精
一個城市的網路是有多個環行網構成的，多個環行網會出現重疊，重疊出一般是資訊處理比較密集的位置。一般網路運營商會在這個資訊密集出設立機房，而這個機房所在的位置就叫做節點。
什麼是網路節點？
8樓：酷娛記
網路節點，是一臺電腦或其他裝置與一個有獨立地址和具有傳送或接收資料功能的網路相連。節點可以是工作站、客戶、網路使用者或個人計算機，還可以是伺服器、印表機和其他網路連線的裝置。
網路節點的重要性質有度中心性，一個節點直接相連的節點的個數；緊密中心性，一個節點到其他所有節點的最短距離的加和，或者是加和的倒數；中介中心性，一個點位於網路中多少個兩兩聯通節點的最短路徑上，就好像「咽喉要道」一樣，中介中心性刻畫了一個節點掌握的資源多少。
9樓：木卜宣
其實就是指任何擁有唯一網路地址的裝置，你比如說**、網路傳真機、網路印表機、檔案伺服器等等，另外，由於每一張網路卡在出廠的時候都會被廠家分配一個地址，因此使用者是不可能變更此地址的。
地址安排就如我們日常的家庭地址一樣，是用來區分各自的身份的。
您的網路必須有能力去區別這一個地址有別於其它的地址。在網路裡面，有很多資料封包會由一個網路節點傳送到另一個網路節點，就像驛站一樣，同時要確定封包會被正確的傳達目的地，而這個目的地就必須依靠這個網路卡地址來認定了。
什麼是網路節點攻擊？
10樓：酷悟集
網路節點，是一臺電腦或其他裝置與一個有獨立地址和具有傳送或接收資料功能的網路相連。節點可以是工作站、客戶、網路使用者或個人計算機，還可以是伺服器、印表機和其他網路連線的裝置。
網路節點的重要性質有度中心性，一個節點直接相連的節點的個數；緊密中心性，一個節點到其他所有節點的最短距離的加和，或者是加和的倒數；中介中心性，一個點位於網路中多少個兩兩聯通節點的最短路徑上，就好像「咽喉要道」一樣，中介中心性刻畫了一個節點掌握的資源多少。
11樓：凡說複雜
網路攻擊（cyber attacks，也稱賽博攻擊）是指標對計算機資訊系統、基礎設施、計算機網路或個人計算機裝置的，任何型別的進攻動作。
12樓：
攻擊者在突破一臺主機後，往往以此主機作為根據地，攻擊其他主機(以隱蔽其入侵路徑，避免留下蛛絲馬跡)。他們能使用網路監聽方法，嘗試攻破同一網路內的其他主機；也能通過ip欺騙和主機信任關係，攻擊其他主機。
13樓：北極雪
隨著威脅形勢的不斷髮展，建立全面的網路安全解決方案需要外圍安全性和主動的網內防禦 。隨著網路攻擊的範圍，規模和頻率不斷增加，網路衛生正變得越來越重要。
與個人衛生相似，網路衛生是指旨在幫助維護系統整體健康小型實踐和習慣。通過養成良好的網路衛生習慣，您可以減少整體漏洞，使自己不易受到許多最常見的網路安全威脅的影響。
14樓：
網路攻擊是指標對計算機資訊系統、基礎設施、計算機網路或個人計算機裝置的，任何型別的進攻動作。
什麼是神經網路的節點數？
15樓：許詩文
隱層節點數
在bp 網路中，隱層節點數的選擇非常重要，它不僅對建立的神經網路模型的效能影響很大，而且是訓練時出現「過擬合」的直接原因，但是目前理論上還沒有一種科學的和普遍的確定方法。 目前多數文獻中提出的確定隱層節點數的計算公式都是針對訓練樣本任意多的情況，而且多數是針對最不利的情況，一般工程實踐中很難滿足，不宜採用。事實上，各種計算公式得到的隱層節點數有時相差幾倍甚至上百倍。
為儘可能避免訓練時出現「過擬合」現象，保證足夠高的網路效能和泛化能力，確定隱層節點數的最基本原則是：在滿足精度要求的前提下取儘可能緊湊的結構，即取儘可能少的隱層節點數。研究表明，隱層節點數不僅與輸入/輸出層的節點數有關，更與需解決的問題的複雜程度和轉換函式的型式以及樣本資料的特性等因素有關。
在確定隱層節點數時必須滿足下列條件：
（1）隱層節點數必須小於n-1（其中n為訓練樣本數），否則，網路模型的系統誤差與訓練樣本的特性無關而趨於零，即建立的網路模型沒有泛化能力，也沒有任何實用價值。同理可推得：輸入層的節點數（變數數）必須小於n-1。
(2) 訓練樣本數必須多於網路模型的連線權數，一般為2~10倍，否則，樣本必須分成幾部分並採用「輪流訓練」的方法才可能得到可靠的神經網路模型。
總之，若隱層節點數太少，網路可能根本不能訓練或網路效能很差；若隱層節點數太多，雖然可使網路的系統誤差減小，但一方面使網路訓練時間延長，另一方面，訓練容易陷入區域性極小點而得不到最優點，也是訓練時出現「過擬合」的內在原因。因此，合理隱層節點數應在綜合考慮網路結構複雜程度和誤差大小的情況下用節點刪除法和擴張法確定。
16樓：匿名使用者
神經網路中的bp神經網路每一層網路可以不止1個神經元，也有幾個神經元就有幾個節點，節點數越多越容易逼近函式
17樓：陳學陽
某層的神經元個數與節點數是一個意思。按你的假設：雖是3層神經網路，但是去叫做兩層bp網路，因為輸入層一般不算做一層。
按你的假設，n就該取2，s1就是隱含層節點數，選取的公式是hornik 提出的公式，可以算的s1取值範圍，到時自己選取合適職，s2就是你輸出層節點數，也就是輸出維數。
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