MPLS网络模型第53页

数学建模算法总结（一）

何为xl·2023-04-12 09:32

外卖小程序08

目录需求环境准备代码开发application.ymlOrderServiceImplSQL优先级SQL语句:表达式SQL中的unsigned属性MultipartFile常见方法：@RequestParam

时帆·2023-04-12 05:52

（1）深入解析图像字幕生成数据集———Coco dataset

之前，我一直从事深度神经网络模型压缩和加速的研究，包括但不限于轻量化网络设计、模型修剪、知识蒸馏和网络量化等。

安静到无声·2023-04-12 04:19

Yolov5一些知识

1Yolov5四种网络模型Yolov5官方代码中，给出的目标检测网络中一共有4个版本，分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四个模型。

galaxxxy·2023-04-12 03:54

（2）Newfc网络模型的解析（for image captioning）

02Newfc网络模型的解析（forimagecaptioning）1.Newfc网络模型调用详情2.FC

安静到无声·2023-04-12 02:40

浅谈ChatGPT取代前端开发工程师

ChatGPT的核心是一个神经网络模型，该模型可以根据已有的语言数据集自动学习语言的规律和

coder__wang·2023-04-11 23:15

深层挖掘深度金字塔神经网络在文本分类中的应用

DeepPyramidConvolutionalNeuralNetworksforTextCategorization，这是我们这学期模式识别的复现作业，这篇文章主要说一下对这篇文章中主要涉及到的金字塔神经网络模型的理解

now拥抱阳光·2023-04-11 23:03

疯狂的Ai

数学，通信，计算机等等等等，提出各种各样的神经网络模型和算法，有量子神经网络，自组织神经网络，因为这些可比卷积神经网络以及BP神经网络高级多了。。。

骁式青春·2023-04-11 22:57

卷积神经网络各种经典模型--下篇

GoogLeNet/inceptionInception是由Google提出的卷积神经网络模型，它的核心思想是使用多个不同大小的卷积核来捕捉不同尺度的特征，以提高模型的性能和准确性。

Are_you_ready·2023-04-11 22:43

深度学习中的目标识别

专栏简介：本专栏主要研究计算机视觉，涉及算法，案例实践，网络模型等知识。包括一些常用的数据处理算法，也会介绍很多的Python第三方库。如果需要，点击这里订阅专栏。给大家

心随而动·2023-04-11 15:42

一文带你吃透计算机网络（上）

1.TCP/IP协议TCP/IP网络模型有哪几层，分别有什么作用应用层最上层的，也是我们能直接接触到的就是应用层（ApplicationLayer），我们电脑或手机使用的应用软件都是在应用层实现。

夏沫の梦·2023-04-11 15:10

深度学习小白如何看懂神经网络模型/图？

深度学习小白如何看懂神经网络模型/图？神经网络的图还是比较容易看懂的，比电路图什么的要好懂多了。只是刚开始接触有些不习惯罢了，多看一些就好了。下面举几张神经网络图作为例子（由简单到复杂）。

秀球Gang·2023-04-11 13:02

RCIE练习题1之MPLS虚拟专用网配置

A公司和B公司通过运营商提供的MPLSVPN线路实现各自公司内的业务互通，且A和B公司之间的业务实现隔离，实现方式为跨域MPLSVPN；1）MPLS配置R1-PE1R1(config)#mplsipR1

A_Puter·2023-04-11 13:00

Keras快速构建神经网络模型

用Keras搭建神经网络的步骤：搭建Keras模型深度学习框架Keras——像搭积木般构建神经网络，主要分为7个部分，每个部分只需要几个kerasAPI函数就能实现，用户即可像搭积木般一层层构建神经网络模型

AI_Robot·2023-04-11 09:32

问题记录7：Pytorch训练网络模型过程中Loss为负值的问题及其解决方案

1.问题描述在复现论文的过程中，遇到了训练模型Loss一直为负的情况。程序主要通过深度学习实现一个分类任务。编程与debug过程全部在windows10系统，Pycharm2018v1.4的IDE下完成，主要框架为pytorch1.2.0。复现过程中采用了交叉熵损失函数计算Loss。训练过程中输出信息如下：输出部分的代码段：forbatch_idx,(data,target)inenumerate

Crazy_Omais·2023-04-11 07:06

Tongue Shape Classification Intergrating Image Preprocessing and Convolutin总结

基于常用的Alex-net网络模型，使用批量标准化对网络进行优化，以提高网络效率。实验结果表明，预处理方法提高了舌形分类的准确度，同时缩短了训练模型的时间。方法我们的工作主

Manfestain·2023-04-11 07:09

Docker学习(11) Docker 网络(上）

Docker学习(11)Docker网络Docker网络体系的基本原理：容器网络模型、以及LibnetworkDocker网络简介Docker的网络架构源自一个叫做容器网络模型(CNM)Libnetwork

August________·2023-04-11 04:42

【前端·网络】五层网络模型及面试题

分层的意义当遇到一个复杂问题的时候，可以使用分层的思想把问题简单化比如，你有半杯82年的可乐，想分享给你的朋友王富贵，但你们已经10年没有联系了。要完成这件事，你可能要考虑：我用什么装可乐？可能的方案：塑料瓶、玻璃瓶、煤气罐怎么保证可乐始终处于低温？可能的方案：保温杯、小冰箱、冰盒如何保证可乐不被运输的人偷喝？可能的方案：封条、在上面写「毒药」如何获取王富贵的地址？可能的方案：报案失踪、联系私人侦

接着奏乐接着舞。·2023-04-11 04:41

redis网络模型

用户空间和内核空间IO五种IO模型阻塞IO非阻塞IOIO多路复用selectpollepollweb服务流程信号驱动IO异步IOIO模型比较redis网络模型redis为什么是单线程redis单线程网络模型流程用户空间和内核空间为安全

A_BCDE_·2023-04-11 01:11

yolo目标追踪：卡尔曼滤波 + 匈牙利匹配算法 + deepsort算法

应用：追踪需要考虑的8个状态2.2、匈牙利匹配算法2.2.1、背景导入2.2.2、算法匹配原则与详细计算步骤2.2.3、举例说明2.2.4、代价矩阵的三种形式（运动+外观+IOU）2.2.5、行人重识别网络模型

胖墩会武术·2023-04-11 00:39

IO流中「线程」模型总结

IO流模块：经常看、经常用、经常忘；一、基础简介在IO流的网络模型中，以常见的「客户端-服务端」交互场景为例；客户端与服务端进行通信「交互」，可能是同步或者异步，服务端进行「流」处理时，可能是阻塞或者非阻塞模式

架构师小秘圈·2023-04-10 23:53

TCP/UDP编程

众所周知，TCP/UDP是网络模型中传输层的两个非常重要的协议。由于该协议受操作系统管理，我们只能通过socket这一接口实现在应用层的高级语言编程。

予生丶·2023-04-10 21:34

2023.4.1 激活函数-Python实现

一些流行的激活函数是：SigmoidReLULeakyReLUTanhMaxoutELU激活负责为神经网络模型的输出添加非线性。没有激活函数，神经网络只是一个线性回归。

楠姐有点忙·2023-04-10 21:53

（三）卷积神经网络模型之——ZFnet

目录ZFnet来历ILSVRC历届冠军网络介绍以及CNN的大致演化过程ILSVRC介绍ZFNet的贡献论文研究的贡献1、特征可视化2、特征提取的通用性3、对于遮挡的敏感性4、特征的层次分析5、对于CNN结构的改进6、特征结构选择ZFNet所涉及的几个核心原理反池化过程反激活反卷积小结ZFNet网络的结构原始论文中的featuremap可视化结果分析特征可视化特征演变过程特征不变性ZFNet与Ale

Dream_Bri·2023-04-10 20:09

CNN经典网络模型详解LeNet（LeNet-1, LeNet-4, LeNet-5最详细, Boosted LeNet-4）发展和过程

1.LeNet-5详细2.回顾LeNet其他模型结构3.补充一、LeNet-5详细LeNet-5是最受欢迎的LeNet-5，与LeNet-4相比只有细微差别，32x32的输入图像–6个28×28featuremaps卷积层(5×5size)--平均池化层(2×2大小）--16个10×10featuremaps卷积层(5×5size)–平均池化层(2×2大小）--全连接到120个神经元--全连接84

Studying 开龙wu·2023-04-10 20:35

LeNet-5 神经网络模型分析及其 TensorFlow 实现

一、LeNet-5简介LeNet-5是YannLecun于1998提出的神经网络架构，更是卷积神经网络的开山鼻祖，虽然该网络模型仅有7层神经网络结构，但在MNIST数据集上的识别精度高达99.2%，是卷积神经网络首次在数字图像识别领域的成功运用

csdn-WJW·2023-04-10 20:35

经典网络模型-LeNet

LeNet简介LeNet是一个用来识别手写数字的最经典的卷积神经网络，是YannLeCun在1998年设计并提出的。Lenet的网络结构规模较小，但包含了卷积层、池化层、全连接层，他们都构成了现代CNN的基本组件。网络结构LeNet-5共5层：卷积层C1、C3、C5全链接层F6、Out输入：32*32=1024的手写字体图片，相当于1024个神经元。这些手写字体包含0~9数字，也就是相当于10个类

L888666Q·2023-04-10 20:58

（一）卷积神经网络模型之——LeNet

网络模型结构图：网络模型结构参数设计图：模型参数介绍LeNet-5共5层：卷积层C1、C3、C5、全连接

Dream_Bri·2023-04-10 20:28

深度学习_Python_TensorFlow之卷积神经网络

本文准备以MNIST数据集为案例，使用Python语言和TensorFlow平台构建卷积神经网络模型。

葭月丶拾玖·2023-04-10 18:57

使用 QuTrunk+Amazon Deep Learning AMI（TensorFlow2）构建量子神经网络

量子神经网络是基于量子力学原理的计算神经网络模型。

亚马逊云开发者·2023-04-10 18:25

莱维分布（Lévy distribution），莱维飞行（Lévy fligt）和莱维过程（Lévy process）

2.2.1Lévy飞行觅食假说2.2.1.1背景2.2.1.2实证支持的争议2.2.1.3关于特定指数最优性的争论2.2.2流行病的爆发2.2.3.1一切，从自然界中的随机运动说起......2.2.3.2吸引子网络模型

teengad·2023-04-10 16:41

网络编程,三大要素,tcp

一.网络编程概述计算机网络不同区域的电脑，通过线路连接，能实现数据交互和资源共享的网络系统网络编程就是解决如何实现数据交互和资源共享的问题使用的技术点：网络socket+io流+多线程网络模型OSI七层模型

考拉OO7·2023-04-10 14:40

特征图输出类型 Tensor或Tuple

前言最近在修改网络模型时，发现有些特征图输出的类型是Tensor，有的特征图输出的类型却是Tuple，一开始不知到为什么是这样的，苦恼了半天，后来上网查询后发现了基本的规律，本文分享一下。

一颗小树x·2023-04-10 11:47

如何用Python实现神经网络softmax多分类模型

这几天在review一些代码，手撸了一个softmax捋一捋思路，谈谈如何从无到有构建一个完整的神经网络模型，完整代码请查阅我的Github:https://github.com/LittletreeZou

松鼠的读书笔记·2023-04-10 09:30

从端到端打通模型端侧部署流程（MNN）

MNN是一个轻量级的深度神经网络推理引擎，在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。目前，MNN已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个App中使用，覆盖直播、

KingsMan666·2023-04-10 08:48

OSI七层网络模型

OSI七层网络模型第一层：物理层电缆连线连接器，网卡等,物理层的任务就是为它的上一层提供一个物理连接，以及它们的机械、电气、功能和过程特性。

戴代_·2023-04-10 07:58

YOLOv5算法详解

1Yolov5四种网络模型Yolov5官方代码中，给出的目标检测网络中一共有4个版本，分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四个模型。

Runny_B_coder·2023-04-10 07:26

TCP与UDP(非常详细)

TCP和UDP都位于计算机网络模型中的运输层，它们主要负责传输应用层产生的数据。。TCP\UDPUDP和TCP在使用TCP/IP体系结构的网络通信中，这两个协议的使用频率仅次于网际层的IP协议

Minuw·2023-04-10 04:13

单层感知器python_感知器（神经网络模型）python（一）

摘自百度百科感知器(Perceptron)，是神经网络中的一个概念，在1950s由FrankRosenblatt第一次引入。单层感知器(SingleLayerPerceptron)是最简单的神经网络。它包含输入层和输出层，而输入层和输出层是直接相连的。与最早提出的MP模型不同，神经元突触权值可变，因此可以通过一定规则进行学习。可以快速、可靠地解决线性可分的问题。感知器是生物神经细胞的简单抽象，如右

weixin_39830225·2023-04-09 21:07

【python实现】#搭建一个可以运行在不同优化器模式下的 3 层神经网络模型（网络层节点数目分别为：5,2,1），对“月亮”数据集进行分类。

一、题目搭建一个可以运行在不同优化器模式下的3层神经网络模型（网络层节点数目分别为：5,2,1），对“月亮”数据集进行分类。在不使用优化器的情况下对数据集分类，并可视化表示。

猫头不能躺·2023-04-09 19:39

一篇文章说明白训练误差与泛化误差

2.通过实例说明训练误差与泛化误差假设我们要构建一个网络模型来拟合下面的训练数据

使者大牙·2023-04-09 17:18

【11】网络模型的使用、修改、保存、读取

importtorchvision#train_data=torchvision.datasets.ImageNet("./dataset",split="train",download=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor())#这个数据集没有办法再公开的访问了vgg16_true=torchvision.models.vgg16(pret

cocapop·2023-04-09 17:08

kafka源码阅读

1、疑问点：kakfa网络模型kafka协议&基础数据结构kafka分区&副本逻辑kafka文件读写kafkaoffset和highWatermark原理kafkaleader&follower数据同步

shandadadada·2023-04-09 16:15

Transformer 介绍

Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型，由谷歌公司提出，其最初目的是用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本摘要、语音识别等。

onlyfansnft.art·2023-04-09 15:22

关于 Transformer 的面试题

请简要解释一下Transformer模型与传统的循环神经网络模型的区别。Transformer模型是否适用于非序列数据的任务？请举一个例子。