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姿势!这才叫工业以太

工业以太网是电力通信和电网信息化不可或缺的网络平台,而工业以太网交换机在其中更是扮演了重要的角色,现在让大家了解一下工业以太网的结构和专业术语。 一、拓扑结构 拓扑是网络中电缆的布置。...四、工业以太网与普通商用以太网产品 什么是工业以太网?技术上,它与IEEE802.3兼容,但设计和包装兼顾工业和商业应用的要求。...工业现场的设计者希望采用市场上可以找到的以太网芯片和媒介,兼顾考虑工业现场的特殊要求。首先考虑的是高温、潮湿、震动。第二看是否方便地安装在工业现场控制柜内。第三是电源要求。...这些设备侦测出不完整的数据包和冲突,并产生一个阻塞信号相作用。它们还会自动隔离有问题的端口以维持网络正常工作。 接口转接器另一系列产品是接口转接器,有时称为收发器。它们将一种媒介转为另一种媒介。...八、自动协商 随着快速以太网使用广泛、与传统以太网相似的接线规则,IEEE802.3u建议自动配置快速以太网,使得传统以太网端口能与其它快速以太网端口工作。

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以太坊创始人或将卖掉所有以太坊,以太经典ETC才是未来

20岁获得提尔奖学金、成立非营利组织以太坊基金会,在迈阿密的比特币会议公开发表以太坊计画,该年7月,启动以太坊计画众售募资,募得3.1万枚比特币(当时约合1840万美元)。...21岁以太坊最初版本Frontier问世、以太币开始在世界各地交易所公开交易。 2014年7月,「以太坊计画」启动以太币众售募资,当时每1枚比特币可兑换2000枚以太币。...甚至引起反对者决定自以太坊社群出走、另起炉灶,坚决留在旧区块持续发展,并命名为以太经典。...但是事情发展到现在,布特林说:“虽然以太坊(ETH)似乎正在吸引所有媒体的关注,以太经典(ETC)似乎扮演了黑马的角色。”他认为以太坊已经发展到了一定的瓶颈。...同时,也有国外区块链行业专家表示以太经典才是以太币创建的初衷,不肯增量,则是数字货币的精神所在。数字货币可以简单理解为一串数字,之所以成为货币,就是因为人们的信任(相信任何人都不能更改)。

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详解Swin Transformer核心实现,经典模型也快速调优

①实现超大尺寸整张图片的全局注意力运算所需要的超级计算单元短时间内不会出现(个人开发者也很难拥有这种算力),也就是说,窗口注意力依然持续使用一到两年;②现在一般认为,简单有效的才是最好的,而Swin...Transformer的实现则非常简单,很容易让人看懂并记住其工作原理;③实践上,Swin Transformer也得到了SOTA,并且成功地获得了马尔奖,简单与强大两者加在一起才是拿马尔奖的原因。...out_channels: 输出通道数,同卷积 以下为SwinT独有的,类似于卷积中的核大小,步幅,填充等 input_resolution: 输入图像的尺寸大小 num_heads: 多头注意力的头数,应该设置为被输入通道数整除的值

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书单 | 如何用数据赋企业、驱动增长?这些权威经典书告诉你!

数据资产已日益成为企业抢占未来发展主动权的前提和保障,做好数据治理、学会用数据赋企业、驱动增长势在必行。 当一个时代来临的时候,最怕的是我们看不懂。...所以,为了帮大家看懂这个数智驱动的时代,博文菌为大家精心挑选了8本与数据赋企业相关的权威经典书,希望帮助大家了解未来商业新形态的思考与实践,全面认识企业数智化转型,找到驱动企业持续增长的新力量,成为企业不可或缺的新势力人才...本书以大量经典案例与咨询实践案例为基础,提供了一套有效的方案,介绍了企业转型中各种真实存在的误区和陷阱。 (满100减50,快快扫码抢购吧!)  ...04 ▊《数据赋:数字化营销与运营新实战(全彩)》 宋星 著 坐拥500w读者的“互联网分析在中国”博主、数据营销教父宋星十年磨一剑 用真实案例生动讲解合规获取数据并进行深度优化与运营 本书围绕数据为企业数字化营销和业务增长赋的两大主线...实战还原,深度解读9大业务需求 沈浩、邓凯、黄成明、宋星等多位老师力荐 本书具有业务驱动、案例闭环、思维先导、实战还原4大特色,同时在思路上清晰连贯,在表达上深入浅出,既能帮助数据分析从业者入门和提升,也辅助企业各业务部门和各级管理人员做量化决策

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【深度学习并非万】全方位对比深度学习和经典机器学习

然而,尽管深度学习具有如此好的性能,经典机器学习方法仍有一些优势,而且在一些特定情况下最好使用经典机器学习方法,例如线性回归或决策树,而不是使用一个大型深度网络。...深度学习优于经典机器学习 一流的性能:在许多领域,深度网络已经取得了远远超过经典ML方法的精度,包括语音、自然语言、视觉、游戏等。在许多任务中,经典的ML方法甚至无法与深度学习比较。...例如,下图显示了ImageNet数据集上不同方法的图像分类精度;蓝色表示经典ML方法,红色表示深度卷积神经网络(CNN)方法。深度学习方法的分类错误率远远低于经典ML方法。...但使用经典ML算法时,这种快速简单的方法几乎没有效果,通常需要更复杂的方法来提高精度。 不需要特征工程:经典的ML算法通常需要复杂的特性工程。通常,需要先在数据集上执行探索性数据分析。...对于不同的领域和应用,经典ML的知识基础是非常不同的,并且往往需要在每个单独的领域进行广泛的专门研究。 经典机器学习优于深度学习 在小数据上更好地工作:为了实现高性能,深度学习需要非常大的数据集。

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