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    步长?填充?池化?教你从读懂词语开始了解计算机视觉识别最火模型 | CNN入门手册(中)

    大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | 马卓群,元元 keiko,钱天培 在上周,我们为大家带来了一篇卷积神经网络的入门介绍:《卷积?神经?网络?教你从读懂词语开始了解计算机视觉识别最火模型 | CNN入门手册(上)》(戳标题直接阅读),相信大家已经对卷积神经网络有了初步的了解。这周,我们将更深入地介绍卷积神经网络(以下简称“ConvNets”),解释上周我们提到却又没有细讲的一些概念 。 声明:我在这部分介绍的一些主题非常复杂,完全可以单独列出来写成一篇文章。为了在保证内容全面性的同时,保持文章的简洁明

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    ns3仿真的步骤

    在看了ns3的toturial和manual之后,发现里面介绍原理的东西很多,但是例子很少,只是介绍里面的东西咋用,但是 并没有说是介绍一个如何进行仿真的例子,所以开始仿真的时候,还是有很多的入门限制。       下面就简单的说一下ns3中网络仿真的过程,        创建节点        创建链路类型        为节点创建具有链路类型的设备        为节点装载协议栈        设置节点和网络的IP        配置业务应用        开始仿真        这个是一简单的仿真过程,其中还需要涉及到很多别的东西,因此需要更细节的考虑。       另外可以如下来考虑ns3的仿真过程,       CreateNodes ();       InstallInternetStack ();       InstallApplication ();      这三个步骤中,CreateNodes()包含了创建节点所需的netDevice、phy、mac、channel之类;      InstallInternetStack()包含了对其L3和L4层协议的加载以及网络IP的设置;      InstallApplication()是对节点业务的分配过程。

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