MPLS网络模型

YOLOv8优化策略：轻量级Backbone改进 | 高效模型 (Efficient MOdel, EMO),现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023

本文改进：面向移动端的轻量化网络模型——EMO，它能够以相对较低的参数和FLOPs超越了基于CNN/Transformer的SOTA模型，支持四个版本EMO_1M,EMO_2M,EMO_5M,EMO_6MYOLOv8
会AI的学姐·2023-11-19 17:03

图像分类(四) 全面解读复现GoogleNet_InceptionV1-V4

当时VGG获得了2014ILSVRC图像分类的第二名，今天来看一下第一名，也就是大名鼎鼎的Googlenet，，并且这篇论文还是后续各种神经网络模型改版的基础，
小酒馆燃着灯·2023-11-19 17:45

2022-08-27

通过病理切片推导预后和组织病理学特征原创huacishu图灵基因2022-08-2716:05发表于江苏收录于合集#前沿生物大数据分析撰文：huacishuIF=29.234推荐度：⭐⭐⭐⭐⭐亮点：1、作者设计了一个神经网络模型
图灵基因·2023-11-19 16:22

第七章 解析PyTorch中Hook函数(工具)

为了更深入地理解神经网络模型，有时候我们需要观察它训练得到的卷积核、特征图或者梯度等信息，这在CNN可视化研究中经常用到。
小酒馆燃着灯·2023-11-19 14:41

（二）Pytorch快速搭建神经网络模型实现气温预测回归(代码+详细注解)

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、数据集二、导入数据以及展示部分1.导入数据集以及对数据集进行处理2.展示数据（看看就好）三（1）、搭建网络进行预测（理解版）三（2）、搭建网络进行预测（应用版）四、对预测结果进行一个展示，蓝色真实值，红色预测值总结前言深度学习pytorch系列第二篇，第一篇实现的是分类任务，这篇是回归任务，大差不差，重在理解，具体的理
爱吐泡泡的小鱼苗·2023-11-19 14:08

神经网络进行权重分析

x3*w3=y，已知x1,x2,x3和y，求w1,w2,w3这是一个三元一次方程，正常需要三组数据就能准确求出解，但是如果要在仅有两组数据的情况下进行求解，除使用暴力法外，采用神经网络是一个不错的选择，网络模型图如下
不会爬树的猫_17e5·2023-11-19 09:17

RT-DETR优化策略：轻量级Backbone改进 | 高效模型 (Efficient MOdel, EMO),现代倒残差移动模块设计|ICCV2023

本文改进：面向移动端的轻量化网络模型——EMO，它能够以相对较低的参数和FLOPs超越了基于CNN/Transformer的SOTA模型，支持四个版本EMO_1M,EMO_2M,EMO_5M,EMO_6M
会AI的学姐·2023-11-19 04:41

RT-DETR优化改进：轻量级Backbone改进 | VanillaNet极简神经网络模型 | 华为诺亚2023

本文改进：一种极简的神经网络模型VanillaNet，支持vanillanet_5,vanillanet_6,vanillanet_7,vanillanet_8,vanillanet_9,vanillanet
会AI的学姐·2023-11-19 04:38

动手学深度学习——循环神经网络（原理解释与代码详解）

文章目录一、循环神经网络1.无隐状态的神经网络2.有隐状态的循环神经网络3.基于循环神经网络的字符级语言模型4.困惑度5.小结二、循环神经网络的从零开始实现1.独热编码2.初始化模型参数3.循环神经网络模型
緈福的街口·2023-11-19 01:36

动手学深度学习——循环神经网络的从零开始实现（原理解释+代码详解）

文章目录循环神经网络的从零开始实现1.独热编码2.初始化模型参数3.循环神经网络模型4.预测5.梯度裁剪6.训练循环神经网络的从零开始实现从头开始基于循环神经网络实现字符级语言模型。
緈福的街口·2023-11-19 01:06

usb cdc 协议

根据CDC类所针对通信设备的不同，CDC类又被分成以下不同的模型：USB传统纯电话业务（POTS）模型，USBISDN模型和USB网络模型。
饭小粒·2023-11-19 01:04

机器学习——神经网络模型

在“M-P神经元模型”中，神经元接收到来自个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过“激活函数”处理以产生神经元的输出。常用Sigmoid函数作为激活函数。把许多个这样的神经元按一定额层次结构连接起来，就得到了神经网络。事实上，从计算机科学的角度看，我们可以先不考虑神经网络是否真的模拟了生物神经网络，只需将一个神经
Eureka丶·2023-11-19 00:54

开源 LLM （大语言模型）整理（一）

LLM通常基于神经网络模型，使用大规模的语料库进行训练，比如使用互联网上的海量文本数据。这些模
u013250861·2023-11-18 22:09

开源大语言模型完整列表

LLM通常基于神经网络模型，使用大规模的语料库进行训练，比如使用互联网上的海量文本数据。
ejinxian·2023-11-18 22:02

OSI网络模型与TCP/IP协议

OSI，OpensystemInterconnectionReferenceModel开放式系统互联通信参考模型。是国际标准化组织在1984年定义的一个概念框架，用于协调制定进程间通信标准。OSI作为一个协议规范集，定义了七个层次，包括层次之间的相互关系及各层次所包含的可能的服务。OSI作为一个框架来协调组织各层所提供的服务。这个通信标准制定了以下七层：物理层：定义了系统的电气、机械、过程和功能标
WongKyunban·2023-11-18 20:12

YOLOv8-Seg改进：轻量级Backbone改进 | 高效模型 (Efficient MOdel, EMO),现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023

本文改进：面向移动端的轻量化网络模型——EMO，它能够以相对较低的参数和FLOPs超越了基于CNN/Transformer的SOTA模型，支持四个版本EMO_1M,EMO_2M,EMO_5M,EMO_6M
会AI的学姐·2023-11-18 19:06

YOLOv8-Seg改进：轻量级Backbone改进 | VanillaNet极简神经网络模型 | 华为诺亚2023

本文改进：一种极简的神经网络模型VanillaNet，支持vanillanet_5,vanillanet_6,vanillanet_7,vanillanet_8,vanillanet_9,vanillanet
会AI的学姐·2023-11-18 19:02

YOLOv7独家原创改进：最新原创WIoU_NMS改进点，改进有效可以直接当做自己的原创改进点来写，提升网络模型性能精度

该教程为属于《芒果书》系列，包含大量的原创首发改进方式,所有文章都是全网首发原创改进内容本篇文章为YOLOv7独家原创改进：独家首发最新原创WIoU_NMS改进点，改进有效可以直接当做自己的原创改进点来写，提升网络模型性能精度
芒果汁没有芒果·2023-11-17 16:18

卷积神经网络（CNN）衣服图像分类的实现

文章目录前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：2.导入数据3.归一化4.调整图片格式5.可视化二、构建CNN网络模型三、编译模型四、训练模型五、预测六、模型评估前期工作1.设置
NoteLoopy·2023-11-17 13:39

卷积神经网络（CNN）多种图片分类的实现

文章目录前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：2.导入数据3.归一化4.可视化二、构建CNN网络模型三、编译模型四、训练模型五、预测六、模型评估前期工作1.设置GPU（如果使用的是
NoteLoopy·2023-11-17 08:36

【Deep Learning】 GCN

(从图(Graph)到图卷积(GraphConvolution)：漫谈图神经网络模型(二))https://www.cnblogs.com/SivilTaram/p/graph_ne
pangpd·2023-11-17 07:39

网络服务器开发总结

本文涉及到异步连接、异步域名解析、热更新、过载保护、网络模型与架构及协程等，但不会涉及accept4、epoll等基本知识点。
gocpplua·2023-11-17 05:57

好课推荐！Ascend C算子开发课程上线啦！适合新手入门/进阶提升，AI学习叠满BUFF~

为什么要学习AscendC编程语言深度学习算法由一个个计算单元组成，我们称之为算子，在AI网络模型中，算子对应层或节点的计算逻辑，例如卷积层是一个算子、全连接层中的权值求和过程也是一
昇腾CANN·2023-11-17 03:04

深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别 | 第1天

文章目录前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：2.导入数据3.归一化4.可视化5.调整图片格式二、构建CNN网络模型三、编译模型四、训练模型五、预测六、知识点详解1.MNIST
桑数模园·2023-11-16 21:57

目标检测一 SSD代码复现

网络模型VGG层用于特征提取，与VGG的区别是把FC6和FC7换成了卷积层，SSD在后面又加了8个卷积层。最终
小酒馆燃着灯·2023-11-16 20:35

【机器学习9】前馈神经网络

深度前馈网络是一类网络模型的统称，主要包括多层感知机、自编码器、限制玻尔兹曼机，以及卷积神经网络等。
猫头不能躺·2023-11-16 18:27

网络基础及WireShark 抓包工具

文章目录01.网络七层模型详解02.七层网络模型和tcp/IP四层模型对比03.网络数据封装传输过程04.ARP协议工作原理05.IP协议06.路由协议及路由表07.TCP协议概述09.TCP和UDP协议的对比
C葭葭·2023-11-16 17:15

EfficientNet模型的完整细节

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达导读本文介绍了一种高效的网络模型EfficientNet，并分析了EfficientNetB0至B7的网络结构之间的差异。
小白学视觉·2023-11-16 13:37

一文读懂EfficientNet

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达导读本文介绍了一种高效的网络模型EfficientNet，并分析了EfficientNetB0至B7的网络结构之间的差异。
小白学视觉·2023-11-16 13:36

大神 | EfficientNet模型的完整细节

本文介绍了一种高效的网络模型EfficientNet，并分析了EfficientNetB0至B7的网络结构之间的差异。
小白学视觉·2023-11-16 13:06

AIGC实战——自编码器(Autoencoder)

.去噪自编码器3.1编码器3.2解码器3.3连接编码器和解码器3.4训练自编码器3.5重建图像4.可视化潜空间5.生成新图像小结系列链接0.前言自编码器(Autoencoder)是一种无监督学习的神经网络模型
盼小辉丶·2023-11-16 11:51

计算机通信与网络（二）—— 物理层（一）—— 数据与信号

Intermodulationnoise）（3）串扰（Crosstalk）（4）冲激噪声（Impulsenoise）4.系统性能指标五、数据速率（比特率）限制1.无噪声通道2.噪声通道六、性能1.带宽2.吞吐量3.时延总结前言第二章的网络模型
乌龟汤猿·2023-11-16 08:41

脉冲神经网络

脉冲神经网络（SpikingNeuralNetworks，SNN）是一种神经网络模型，受到生物大脑神经元工作方式的启发，用于模拟和复制生物神经元之间的信息传递。
南抖北快东卫·2023-11-16 07:28

深度学习聚类的综述

现有的深度聚类算法大都由聚类损失与网络损失两部分构成，博客从两个视角总结现有的深度聚类算法，即聚类模型与神经网络模型。1.什么是深度聚类？经典聚类即数据通过各种表示学习技术以矢量化形式表示为特征。
数据派THU·2023-11-16 04:06

YOLOv5独家原创改进：最新原创WIoU_NMS改进点，改进有效可以直接当做自己的原创改进点来写，提升网络模型性能精度

该教程为属于《芒果书》系列，包含大量的原创首发改进方式,所有文章都是全网首发原创改进内容本篇文章为YOLOv5独家原创改进：独家首发最新原创WIoU_NMS改进点，改进有效可以直接当做自己的原创改进点来写，提升网络模型性能精度
芒果汁没有芒果·2023-11-16 02:52

【百度飞桨PaddlePaddle】手写图像识别（快速上手）

.输出层（outputlayer）二、【百度平台配置步骤】三、【数据集运行结果】四、【实际数据运行结果】五、【更多细节】六、【总结与体会】参考链接简介通过手写数字识别任务，了解深度学习中常用的卷积神经网络模型
Akaxi-1·2023-11-16 00:39

深度学习LSTM新冠数据预测 计算机竞赛

文章目录0前言1课题简介2预测算法2.1Logistic回归模型2.2基于动力学SEIR模型改进的SEITR模型2.3LSTM神经网络模型3预测效果3.1Logistic回归模型3.2SEITR模型3.3LSTM
Mr.D学长·2023-11-15 22:45

RT-DETR算法优化改进：Backbone改进 | EMO，结合 CNN 和 Transformer 的现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023

本文独家改进：EMO助力RT-DETR，替换backbone，面向移动端的轻量化网络模型——EMO：反向残差移动块（iRMB），通过堆叠不同层级的iRMB。
AI小怪兽·2023-11-15 22:13

遗传算法(GA)优化的BP神经网络实现回归预测——附代码

然后将影响输出响应值的多个特征因素作为GA-BP神经网络模型的输入神经元,输出响应值作为输出神经元进行预测测试。程序已做标准化处理，方便使用者替换自己的数据，从而实现自己
神经网络与数学建模·2023-11-15 20:39

基于遗传算法的BP神经网络优化算法(matlab实现)

神经网络模型都是采用了BP网络或者是它的变形。BP网络是前
配电网和matlab·2023-11-15 20:09

竞赛 题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 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
iuerfee·2023-11-15 18:17

《深入剖析Kubernetes》-张磊——Kubernetes网络模型与CNI网络插件

《深入剖析Kubernetes》-张磊Kubernetes网络模型与CNI网络插件写在前面：张磊的极客时间课程《深入剖析Kubernetes》，是我见过讲docker和k8s最好的网络课程，学习之后，感觉对容器和
我是要成为大神的男人·2023-11-15 16:14

神经网络5_一文看懂25个神经网络模型

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程，QQ：231469242)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=sharehttp://www.asimovin
weixin_30906185·2023-11-15 12:00

【Pytorch项目实战】之ResNet系列：resnet18、resnet34、resnet50、resnet101、resnet152

文章目录一、项目思路二、源码下载（1）网络模型：`resnet.py`（2）附属代码1：`_internally_replaced_utils.py`（3）附属代码2：`utils.py`三、源码详解3.1
胖墩会武术·2023-11-15 07:46

windows TCP/IP 网络编程（二）5种windows网络模型(1) select模型

执行阻塞：默认情况下socket是blocking的，即函数accept(),recv/recvfrom,send/sendto，connect等，需等待函数执行结束之后才能够返回(此时操作系统切换到其他进程执行)。accpet()等待到有client连接请求并接受成功之后，recv/recvfrom需要读取完client发送的数据之后才能够返回。阻塞与非阻塞套接字sockets_tutorial
中国彭于晏杭州分晏·2023-11-15 06:21

网络中级实验 --- MPLS、VLAN

1.配置公有IP地址和环回[r2]intlo0[r2-LoopBack0]ipadd2.2.2.224[r2-LoopBack0]intg0/0/1[r2-GigabitEthernet0/0/1]ipadd23.1.1.124[r3]intlo0[r3-LoopBack0]ipadd3.3.3.324[r3]intg0/0/0[r3-GigabitEthernet0/0/0]ipadd23.1.
雨天_·2023-11-15 01:59

MPLS综合实验

MPLS：MPLS位于TCP/IP协议栈中的数据链路层和网络层之间，可以向所有网络层提供服务。
辻ᝰ弌·2023-11-15 01:29

【面试真题】面试官最喜欢问的MPLS，你知道几个？

大家好，上次发了面试题后，就有小伙伴私信我说还有没有其他面试题，所以今天又整理了几个，分享给大家~1、在路由条目庞大的骨干网，使用mpls可以提高网络性能，降低延迟，原理是什么？
最铁头的网工·2023-11-15 01:29

MPLS多协议标签交换详解！

MPLS：多协议标签交换•MPLS位于TCP/IP协议栈中的数据链路层和网络层之间，可以向所有网络层提供服务。•通过在数据链路层和网络层之间增加额外的MPLS头部，基于MPLS头部实现数据快速转发。
Royyic·2023-11-15 01:58

MPLS技术简介

MPLS是一种提供高性价比和多业务能力的交换技术。
postdsa·2023-11-15 01:58
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