视频分析网络模型第34页

pytorch统计模型参数量并输出

有时候需要统计我们自己构建的模型参数,与baseline的网络比较统计神经网络模型参数方式一:defget_parameter_number(net):total_num=sum(p.numel()forpinnet.parameters

xidaoliang123·2023-08-26 02:21

《从零开始学架构》读书笔记八：可扩展的模式

，常见的拆分思路有三种：1.面向流程拆分（分层架构）2.面向服务拆分（SOA，微服务）3.面向功能拆分（微内核架构）我们以TCP/IP协议为例来说明流程，服务，功能的区别和联系，所谓流程就好比对应五层网络模型应用

李子悟·2023-08-25 22:35

协议的分层结构

协议为了使各种不同的计算机之间可以互联，ARPANet指定了一套计算机通信协议，即TCP/IP协议(族).注意TCP/IP协议族指的不只是这两个协议而是很多协议，只要联网的都使用TCP/IP协议族为了减少协议设计的复杂度，大部分网络模型均采用分层的方式来组织

橘子味的茶二·2023-08-25 18:18

毕业设计医学数据分析人体肠道细菌数据分析

数据预处理导入工具包预处理缺失值情况3数据可视化4特征工程人工预先筛选最大信息系数MIC距离相关系数dcorr筛选MIC是0.04，dcorr是0.06逻辑关系是且(或也可以尝试)递归xgboostXGBOOST递归筛选5神经网络模型网络的架构超参数的确定

DanCheng-studio·2023-08-25 18:25

古豪·2023-08-25 13:51

自编码网络模型

自编码网络模型是一种输出和输入相等的模型。它是典型的非监督学习模型。输入的数据在网络模型中经过一系列特征变换，但在输出时还与输入时一样。自编码网络模型虽然对单个样本没有意义，但对整体样本却很有价值。

HaigLee·2023-08-25 11:46

利用语义属性来进行时序知识图谱的补全

目录摘要部分张量分解超平面投影超平面投影超平面投影的应用数学表示正则化引言部分TKG嵌入方法举例相关工作SKG嵌入方法评判事实合理性的评分函数模型平移模型TransETransE例子张量分解模型RESCAL神经网络模型

BIT_mk·2023-08-25 11:54

Packet_Tracer的使用

一、实验目的：通过该实验了解PacketTracer的使用方法，能够用PacketTracer建立和模拟网络模型。二、主要任务：1.熟悉PT的界面，了解按键用途。

诚威_lol_中大努力中·2023-08-25 10:09

GNS3的使用

一、实验目的：了解GNS3的使用方法，能够用GN3建立和模拟网络模型，并且将GNS3关联wireshark，进行抓包二、预备知识和主要步骤：GNS3就是一个可以构建虚拟网络的软件1．熟悉GNS3的界面，

诚威_lol_中大努力中·2023-08-25 10:02

基于PyTorch框架下网络模型的使用与修改

目录1损失函数和反向传播1.1损失函数1.2反向传播2优化器3现有网络模型的使用及修改4网络模型的保存与读取4.1网络模型的保存4.2网络模型的读取（加载）5完整的模型训练套路6利用GPU训练模型7完整的模型验证套路

JiA-Bai·2023-08-25 09:55

计算机网络模型，HTTP协议以及TCP/IP协议三次握手的理解

(一)为什么计算机网络模型有七层和四层之说？

祈心无尘·2023-08-25 08:15

bp神经网络预测模型优点,bp神经网络缺点及克服

是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统,就是使用人工神经网络方法实现模式识别.可处理一些环境信息十分复杂,背景知识不清楚,推理规则不明确的问题,神经网络方法允许样品有较大的缺损和畸变.神经网络的类型很多,建立神经网络模型时

小浣熊的技术·2023-08-25 01:48

基于GRU门控循环网络的时间序列预测matlab仿真,对比LSTM网络

.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览LSTM:GRU2.算法运行软件版本matlab2022a3.部分核心程序%构建GRU网络模型

简简单单做算法·2023-08-24 23:50

基于贝叶斯优化混合核支持向量机的回归方法

那么要想模型效果好，手动调参少不了，机器学习算法如SVM就有gamma、kernel、ceof等超参数要调，而神经网络模型有learning_rate、optimizer、L1/L2normalization

机器鱼·2023-08-24 16:05

甜椒叶病害识别（Python代码，pyTorch框架，深度卷积网络模型，很容易替换为其它模型，带有GUI识别界面）

文件夹存放的是未被划分训练集和测试集的原始照片picture文件夹存放的是经hf.py对data文件夹处理后，生成的训练集和测试集照片CNN.pth存放的是经train.py训练后的模型参数GUI.py可以调用训练好的网络模型参数对多张照片连续进行识

深度学习的奋斗者·2023-08-24 04:50

苹果叶病害识别（Python代码，pyTorch框架，深度卷积网络模型，很容易替换为其它模型，带有GUI识别界面）

代码运行要求：Torch>=1.13.1即可1.数据集介绍：AppleScab类文件夹图片BlackRot类文件夹图片CedarAppleRust文件夹healthy文件夹2.整个项目data文件夹存放的是未被划分训练集和测试集的原始照片picture文件夹存放的是经hf.py对data文件夹处理后，生成的训练集和测试集照片CNN.pth存放的是经train.py训练后的模型参数GUI.py可以调

深度学习的奋斗者·2023-08-24 04:20

海普应急指挥决策系统平台介绍

海普应急指挥平台是一套融合了成熟的3S技术、无线通讯技术、智能视频分析技术，基于最新GIS平台，结合基础地理信息数据库、林业地理信息数据库、卫星遥感影像数据库等空间数据库的综合应用系统。

海普软件·2023-08-24 00:38

聊聊网络模型

OSI七层模型网络七层协议，英文OpenSystemInterconnection，简称OSI。OSI七层协议模型主要是：应用层（Application）、表示层（Presentation）、会话层（Session）、传输层（Transport）、网络层（Network）、数据链路层（DataLink）、物理层（Physical）。模型图1：image.png模型图2：image.png模型图3：

Gallrax·2023-08-23 13:23

PSP - 基于开源框架 OpenFold Multimer 蛋白质复合物的结构预测与BugFix

spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/132410296AlphaFold2-Multimer是一个基于AlphaFold2的神经网络模型

SpikeKing·2023-08-23 08:18

总结记录Keras开发构建神经网络模型的三种主流方式：序列模型、函数模型、子类模型

Keras提供了高级API，使得用户能够轻松地定义和训练神经网络模型，无论是用于分类、回归还是其他任务。

Together_CZ·2023-08-23 07:24

STP生成树协议

一、STP是什么STP协议概述生成树协议(spanningtreeprotocol)，是一种工作在OSI网络模型中第二层(数据链路层)的通信协议，是一种由交换机运行的，基本应用是防止交换机冗余链路产生的环路

tang_jun_yi·2023-08-22 21:31

茶叶病害识别(Python代码，pyTorch框架，深度卷积网络模型，很容易替换为其它模型，带有GUI识别界面)

代码运行要求：Torch库>=1.13.1即可1.茶叶病害数据集(7类病害和1种正常)1.茶叶病害数据集介绍(这个茶病数据集包含茶叶，显示了茶的7种常见疾病：红叶斑藻类叶斑birdeyespot；灰枯病；白点；炭疽病；褐色枯萎病。茶叶病害数据集还包含一类健康茶叶。每个类都包含100多个图像)2.每类照片展示3整体文件夹data文件夹存放的是未被划分训练集和测试集的原始照片picture文件夹存放的

深度学习的奋斗者·2023-08-22 17:50

番茄（西红柿）叶病害识别（Python代码，pyTorch框架，深度卷积网络模型，很容易替换为其它模型，带有GUI识别界面）

代码运行要求：Torch>=1.13.1即可1.数据集介绍：每一个文件夹里装有一类病害叶子的照片，一共10种类别，每种类别下有1100张照片从第一类到第十类分别如下图所示2.整体文件夹data文件夹存放的是未被划分训练集和测试集的原始照片picture文件夹存放的是经hf.py对data文件夹处理后，生成的训练集和测试集照片CNN.pth存放的是经train.py训练后的模型参数GUI.py可以调

深度学习的奋斗者·2023-08-22 17:46

LSTM数学计算公式

在训练一般神经网络模型时，通常用,其中W为权重，X为输入，b为常数。LSTM包含三个门，每个都需要一次类似上面的计算，除此之外还需要计算当前状态。下面时详细计算公式。

沉醉不知处·2023-08-22 16:24

贝锐蒲公英：助力企业打造稳定高效的智能安防监控网络

然而，企业在搭建安防监控系统的过程中，可能会面临一些难点，包括以下几个方面：1.监控设备多样化：安防监控系统可能涉及到多种设备和技术，如摄像头、传感器、视频分析软件等。

贝锐·2023-08-22 13:11

nginx代理静态资源返回404问题解决过程

问题起因由于系统是两台服务器集群部署，同时运行了视频分析程序，会截取视频中的图片提供给前端访问，但是两台服务器截取的图片不能共享，所以想到了使用nginx做一个静态资源共享的代理。

weixin_45087884·2023-08-22 12:54

STP知识总结

、802.1D接口状态收敛时间结构变化802.1D缺点2、PVSTcisco私有3、PVST+缺点4、快速生成树快速原理边缘接口5、MSTP/MST/802.1S生成树协议生成树协议是一种工作在OSI网络模型中第二层

陳浩难·2023-08-22 07:58

《TCP IP网络编程》((韩)尹圣雨) - 网络编程、服务器网络模型

在这里面，作者层层深入，从基本的网络概念，到网络模型；从简单的服务器到高并发服务器；读者可以充分感受到网络编程的魅力。

紫菜(Nori)·2023-08-22 05:40

select，poll，epoll

简单概述select，poll，epoll都是用来实现IO多路复用的机制，在Linux网络模型中对应着IO复用模型Unix上的IO模型select：最大支持1024个文件描述符，在描述符较多情况下性能较差

叫我pony也行·2023-08-22 05:40

网络协议详解

网络模型OSI七层模型：学习用的五层模型:路由器中只有下三层（网络层，链路层，物理层）。协议和数据：交换机是多接口的网桥，全双工通信，有自学习MAC地址的能力。

橙子砰砰枪·2023-08-22 02:35

R语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32198最近我们被客户要求撰写关于神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。多元时间序列建模一直是吸引了来自经济，金融和交通等各个领域的研究人员的主题（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。多元时间序列预测的一个基本假设是，其变量相互依赖。在本文中，我们专门针对客户的多元时间序列数据设计了神经网络框架，拟合单隐层神经网络，可能存在跳跃层连接。

·2023-08-21 22:46

五种IO网络模型

文章目录前言阻塞式IO模型非阻塞I/O模型多路复用I/O模型信号驱动I/O模型异步非阻塞IO(asynchronousIO)容易混淆前言网络IO的本质是socket的读取，socket在linux系统被抽象为流，IO可以理解为对流的操作。刚才说了，对于一次IO访问(以read举例)，数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中，然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。所以说，当一个rea

it噩梦·2023-08-21 19:06

嵌入式大赛-海思赛道训练+部署记录（mmpose）

cardio_guidance·HiSpark/2023_hisilicon_embedded_competition-码云-开源中国(gitee.com)训练篇首先，能不训练就不训练，所以最开始，我的目标是找到一个预训练好的网络模型

京雨·2023-08-21 19:03

八股文之计算机网络

TCP/IP网络模型有哪几层该模型用来解决不同设备间的进程通信，就需要网络通信，该模型就应运而生。

openallzzz·2023-08-21 19:21

Pytorch训练Resnet101，显存爆炸

最近需要把caffe上的resnet101网络模型迁移到pytorch上，caffe上显存还够使，一到pytorch上就不够用了，即使是resnet50也不够用。

逆风g·2023-08-21 16:13

LEQNet: Light Earthquake Deep Neural Network for Earthquake Detection and Phase Picking 论文阅读笔记

LEQNet:LightEarthquakeDeepNeuralNetworkforEarthquakeDetectionandPhasePicking论文阅读笔记摘要本文设计一个轻量级的深度神经网络模型该模型可以在轻量级边缘设备运行使用更深的瓶颈递归结构深度可分离卷积减少了深度学习模型的大小使用斯坦福地震数据集训练对标

MoonpieXia·2023-08-21 13:59

以太网功能调试

网络设备基本结构网络设备的系统框图如下所示：mac：工作在网络模型的数据链路层，通过rgmii或rmii接口连接phy，mac控制器中的mdio控制器提供mdio接口，用于访问phy寄存器。

o^free·2023-08-21 10:22

PReLU——Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification

2.介绍在过去几年，随着更强大网络模型的构建和有效防止过拟合策略的设计，我们在视觉识别任务上取得了长足的进步。

seniusen·2023-08-21 10:21

PyTorch学习笔记（十六）——利用GPU训练

一、方式一网络模型、损失函数、数据（包括输入、标注）找到以上三种变量，调用它们的.cuda()，再返回即可iftorch.cuda.is_available():mynn=mynn.cuda()iftorch.cuda.is_available

小乖路路通·2023-08-21 02:02

初识网络原理（笔记）

目录编辑局域网网络通信基础IP地址端口号协议协议分层TCP/IP五层网络模型网络数据传输的基本流程发送方的情况：接收方的情况局域网搭建网络的时候，需要用到交换机和路由器路由器上，有lan口和wan口虽然路由器只有

馒头警告·2023-08-20 22:28

【NEW】视频云存储EasyCVR平台H.265转码配置增加分辨率设置

关于视频分析EasyCVR视频汇聚平台的转码功能，我们在此前的文章中也介绍过不少，感兴趣的用户可以翻阅往期的文章进行了解。

Black蜡笔小新·2023-08-20 13:33

答疑解惑：开发者必须彻底搞懂的 SSL/TLS 协议

SSL协议作用于网络模型的哪一层？你知道CSDN，博客园正在使用的是什么类型的SSL证书吗？SSL，TLS,mTLS之间是什么关系？

郭麻花·2023-08-20 09:13

计算机网络

OSI七层模型OSI七层网络模型TCP/IP四层概念模型1.PNG图解计算机网络imageTCP/UDPTCP（TransmissionControlProtocol，传输控制协议）是面向连接的协议，也就是说

关耳木水·2023-08-20 09:51

计算机竞赛卷积神经网络手写字符识别 - 深度学习

2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构

Mr.D学长·2023-08-20 06:16

DETR，YOLO模型计算量(FLOPs)参数量(Params)

计算量：FLOPs，FLOP时指浮点运算次数，s是指秒，即每秒浮点运算次数的意思，考量一个网络模型的计算量的标准。越小越好参数量：Params，是指网络模型中需要训练的参数总数。

彭祥.·2023-08-20 02:00

神经网络基础-神经网络补充概念-42-梯度检验

在深度学习中，通过梯度检验可以帮助验证你的神经网络模型是否正确地计算了梯度，从而减少可能的错误。

丰。。·2023-08-20 01:23

Alexnet网络相比于基本神经网络的改进（思维导图&手写笔记）

本文主要是对AlexNet网络模型的基本构成的分析笔记，五层卷积+池化+标准化以及三层全连接层暂不作笔记。只记下前五层输出特征图像的计算过程。

10生万物·2023-08-19 19:32

实践-传统深度学习

简介与安装2训练自己的数据集整体流程3数据加载与预处理4搭建网络模型5学习率对结果的影响6Drop-out操作7权重初始化方法对比8初始化标准差对结果的影响9正则化对结果的影响10加载模型进行测试TensorFlow

longerVR·2023-08-19 17:39

TCP-select网络模型

#include"main.h"/*1.打开网络库*2.校验网络库版本*3.创建SOCKET*4.绑定IP地址和端口*5.开始监听*6.创建客户端socket/接受链接*7.与客户端收发消息*8.(6.7)两步的函数accept，send,recv有堵塞，可以用select解决，这种函数可以处理小型网络*/intcreate(constchar*IpAdress){WORDwVersionRequ

老白_·2023-08-19 10:11

PyTorch学习笔记（十三）——现有网络模型的使用及修改

torchvision.models.vgg16(weights=False)vgg16_true=torchvision.models.vgg16(weights=True)设置为False的情况，相当于网络模型中的参数都是初始化的

小乖路路通·2023-08-19 08:12

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