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关于FTP搭建问题

1. 匿名服务器的连接(独立的服务器) 在/etc/vsftpd.conf(或在/etc/vsftpd/vsftpd.conf)配置文件中添加如下几项: Anonymous_enable=yes (允许匿名登陆) Dirmessage_enable=yes (切换目录时,显示目录下.message的内容) Local_umask=022 (FTP上本地的文件权限,默认是077) Connect_form_port_20=yes (启用FTP数据端口的数据连接)* Xferlog_enable=yes (激活上传和下载的日志) Xferlog_std_format=yes (使用标准的日志格式) Ftpd_banner=XXXXX (欢迎信息) Pam_service_name=vsftpd (验证方式)* Listen=yes (独立的VSFTPD服务器)* 注释:以上配置只能连接FTP服务器,不能上传和下载 注:其中所有和日志欢迎信息相关连的都是可选项,打了星号的无论什么帐户都要添加,是属于FTP的基本选项

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【综述】卷积神经网络: 从基础技术到研究前景

过去几年来,计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络(常简称为 ConvNet 或 CNN)上。这些工作已经在广泛的分类和回归任务上实现了新的当前最佳表现。相对而言,尽管这些方法的历史可以追溯到多年前,但对这些系统得到出色结果的方式的理论理解还很滞后。事实上,当前计算机视觉领域的很多成果都是将 CNN 当作黑箱使用,这种做法是有效的,但其有效的原因却非常模糊不清,这严重满足不了科学研究的要求。尤其是这两个可以互补的问题:(1)在被学习的方面(比如卷积核),究竟被学习的是什么?(2)在架构设计方面(比如层的数量、核的数量、池化策略、非线性的选择),为什么某些选择优于另一些选择?这些问题的答案不仅有利于提升我们对 CNN 的科学理解,而且还能提升它们的实用性。

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【CNN】94页论文综述卷积神经网络:从基础技术到研究前景

过去几年来,计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络(常简称为 ConvNet 或 CNN)上。这些工作已经在广泛的分类和回归任务上实现了新的当前最佳表现。相对而言,尽管这些方法的历史可以追溯到多年前,但对这些系统得到出色结果的方式的理论理解还很滞后。事实上,当前计算机视觉领域的很多成果都是将 CNN 当作黑箱使用,这种做法是有效的,但其有效的原因却非常模糊不清,这严重满足不了科学研究的要求。尤其是这两个可以互补的问题:(1)在被学习的方面(比如卷积核),究竟被学习的是什么?(2)在架构设计方面(比如层的数量、核的数量、池化策略、非线性的选择),为什么某些选择优于另一些选择?这些问题的答案不仅有利于提升我们对 CNN 的科学理解,而且还能提升它们的实用性。

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