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卷积神经网络2.2经典网络

Computer Science, 2014. 2.2 经典网络 LeNet-5 LeNet 针对的是单通道的灰度图像 原始图像为 的单通道灰度图像 第一层使用的是 个 的卷积核,步长为 1, 各网络层之间存在连接,每个卷积核的信道数和其输入的信道数相同。 讨论 AlexNet 网络比 LeNet-5 网络要大的多,LeNet-5 网络大约有 6 万个参数,AlexNet 网络包含约 6000 万个参数。这使得其能识别更多的特征。 AlexNet 网络比 LeNet-5 网络表现更为出色的另一个原因是因为它使用了 ReLU 激活函数 对于 AlexNet,其使用了 LRN 的结构(局部响应归一化),简单而言是在中间特征图中每一个点上所有信道的值进行归一化操作 具体网络结构如下图所示: ? 讨论 VGG-16 指的是这个网络包含 16 个卷积层和全连接层,总共包含 1.38 亿个参数。虽然网络较大,参数量多,但是结构并不复杂。网络结构十分规整。

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    k8s pod的网络互通原理

    服务、负载均衡和联网 Kubernetes 网络模型 每一个 Pod 都有它自己的IP地址, 这就意味着你不需要显式地在 Pod 之间创建链接, 你几乎不需要处理容器端口到主机端口之间的映射。 Kubernetes 强制要求所有网络设施都满足以下基本要求(从而排除了有意隔离网络的策略): 节点上的 Pod 可以不通过 NAT 和其他任何节点上的 Pod 通信 节点上的代理(比如:系统守护进程、 kubelet)可以和节点上的所有 Pod 通信 备注:对于支持在主机网络中运行 Pod 的平台(比如:Linux): 运行在节点主机网络里的 Pod 可以不通过 NAT 和所有节点上的 Pod 通信 Kubernetes 的 IP 地址存在于 Pod 范围内 - 容器共享它们的网络命名空间 - 包括它们的 IP 地址和 MAC 地址。 Kubernetes 网络解决四方面的问题: 一个 Pod 中的容器之间通过本地回路(loopback)通信。 集群网络在不同 pod 之间提供通信。

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    腾讯云VPC和企业网络互通配置

    容器和管理控制台建立连接 此处仅描述了部署在腾讯云的容器和控制台建立连接的过程,但同样适用于用户侧本地网络。 在管理控制台部署容器页面点击下一步,设置容器类型,容器位置,登记服务器IP 点击下一步,完成安装 在总览页面,能看到容器信息 在用户侧本地网络部署的容器,请参照以上操作过程。 Step7. 建立对等连接 在站点到云页面,点击新增 选择本地网络网关容器,登记本地网络的CIDRs,对端网络选择qcloud的VPC,创建连接 在用户侧本地网络设备添加路由条目,将qcloud的VPC CIDRs添加到路由表 ,目的地址为容器宿主机IP 腾讯云VPC,本地网络,实现互通 在总览页面,可以看到连接状态

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    经典分类网络结构

    学习目标 目标 知道LeNet-5网络结构 了解经典的分类网络结构 知道一些常见的卷机网络结构的优化 知道NIN中1x1卷积原理以及作用 知道Inception的作用 了解卷积神经网络学习过程内容 应用 无 下面我们主要以一些常见的网络结构去解析,并介绍大部分的网络的特点。 3.3.1.1 网络结构 激活层默认不画网络图当中,这个网络结构当时使用的是sigmoid和Tanh函数,还没有出现Relu函数 将卷积、激活、池化视作一层,即使池化没有参数 3.3.1.2 参数形状总结 ,其实去了解设计网络最好的办法就是去研究现有的网络结构或者论文。 ,称为“网络中的网络”(NIN),增强接受域内局部贴片的模型判别能力。

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    问答《网络关键设备和网络安全专用产品安全认证》

    去年6月国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家认监委关于发布《网络关键设备和网络安全专用产品目录(第一批)》的公告,明确了网络关键设备和网络安全专业产品目录,这里的产品必须满足国家强制性标准要求 产品目录: 设备或产品类别范围网络关键设备1. 路由器整系统吞吐量(双向)≥12Tbps整系统路由表容量≥55万条2. 交换机整系统吞吐量(双向)≥30Tbps整系统包转发率≥10Gpps3. 可编程逻辑控制器(PLC设备)控制器指令执行时间≤0.08微秒网络安全专用产品5. 数据备份一体机备份容量≥20T备份速度≥60MBs备份时间间隔≤1小时6.

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    网络隔离数据传输如何实现安全互通

    网络隔离,相信每个企业都不陌生,很多企业进行网络隔离,其实主要都是为了安全原因: 1、涉密的网络与低密级的网络互联是不安全的,尤其来自不可控制网络上的入侵与攻击是无法定位管理的。 网络隔离配图.jpg 网络上承载专用的业务,其安全性一定要得到保障,然而网络的建设就是为了互通的,没有数据的共享,网络的作用也缩水了不少,因此网络隔离与数据共享交换本身就是天生的一对矛盾,通过网闸、DMZ 区、双网云桌面等方式实现内外网分离,会面临很多问题:1、通过FTP或网络共享进行内外网文件移动,网络隔离安全性降低,且依然需要专人管理执行,无法解决人工处理带来的问题。 1、灵活的审批策略 确保数据传输合规 2、完整的日志记录 实现全过程管控 3、传输加密策略 保障数据传输安全性 4、支持文件同步 实现文件自动化交换 网络隔离在网络安全建设中十分常用,随着企业IT业务系统的日益成熟 所以要实现网络隔离数据传输的安全可控,一定要针对企业的实际需求来选择产品!

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    网络经典命令行

    1.最基本,最常用的,测试物理网络的   ping 192.168.0.8 -t ,参数-t是等待用户去中断测试 2.查看DNS、IP、Mac等   A.Win98:winipcfg    202.99.160.68   Non-authoritative answer:   Name: pop.pcpop.com   Address: 202.99.160.212 3.网络信使 :   ARP -s 192.168.10.59 00 -50-ff-6c-08-75   解除网卡的IP与MAC地址的绑定:   arp -d 网卡IP 8.在网络邻居上隐藏你的计算机 计算机上安装的每一个以太网或令牌环网络适配器都有自己单独的表。如果在没有参数的情况下使用,则 arp 命令将显示帮助信息。    只有当网际协议 (TCP/IP) 协议在 网络连接中安装为网络适配器属性的组件时,该命令才可用。

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    神经网络知识点总结_经典神经网络

    本文基于文章“Deep Learning:Technical introduction”,对神经网络的知识点做一个总结,不会对某些概念性的东西做详细介绍,因此需要对神经网络有基本的了解。 FNN:前馈神经网络   神经网络的最基本也是最经典的形式,结构包括输入层,隐藏层和输出层,根据隐藏层的多少,分为shallow network和deep network(deep learning Dropout在批正则化出现之前,一直是神经网络中效果最好的正则化技术。 Backpropagation   反向传播就是神经网络中的梯度下降法,我们在前面通过前向传播,将数据输入,得到网络的预测输出,然后,我们根据预测值和实际值的区别,将梯度从网络输出层反向传递至输入层,并在此过程中优化模型参数 它是当前神经网络最成功的训练方法。

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    专用5G网络的7种部署方案

    实现5G的应用,首先需要建设和部署5G网络,在本文中,我们将分析如何构建一个专用5G网络专用5G网络可以通过以下两种方式实现。 第二种是通过共享移动运营商的公共5G网络资源来构建专用5G网络。在这种情况下,运营商将为企业建立专用的5G网络。 ? 优点:企业内部有独立的5G网络全套设备。 隐私和安全性:专用网络与公用网络物理隔离,提供完整的数据安全性(从专用网络设备产生的数据流量,专用网络设备的订阅信息和操作信息,仅在企业内部存储和管理。 也就是说,企业中的专用网络设备、gNB和UPF与移动运营商的网络互通并由其管理(通过N2,N4接口)。可能存在的问题是,私有网络设备的操作信息和订阅信息存储在移动运营商的服务器中,而不是存储在内部。 但是,企业关注的是安全方面(从专用网络终端生成的数据流量,专用网络设备的订阅信息和操作信息)和网络延迟(专用5G设备与MEC应用程序服务器之间,以及专用5G设备与内网/局域网设备之间)。

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    【最佳实践】TKE与现有网络互通的千层姿势

    云上越来越多业务部署在容器环境,腾讯云容器环境TKE如何现有网络互通呢?最近和Z客户容器新网段和现有网络集成案例进行小结,让云上用户更好的TKE网络集成各种姿势。 TKE互联互通,主要分以下三部分: 1.了解现有网络结构以及连接方式 2.新增容器环境与哪些网络资源互通 3.输出集成方案,双方评估后执行变更 结合本次的集成案例,通过这三部和大家详细说明。 /16 与 VPC A的子网和TKE互通,无需单独配置,网络本身是互通的。 4.与同地域黑石1.0网络互通 新增TKE:10.85.0.0/16 与 VPC C:10.68.0.0/16互通 【变更操作】需要腾讯云侧协助打通容器和黑石1.0网络。 四、建议&优化 云联网是实现网络互联互通未来几年总体趋势,逐步会替换掉目前网络两两之间互联的网状网络拓扑,会演变成星状网络拓扑。

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    腾讯云Ckafka基础网络与VPC互通及迁移方案

    1 背景1.1 基础网络及私有网络VPC介绍 基础网络是腾讯云上所有用户的公共网络资源池,所有云服务器的内网 IP 地址都由腾讯云统一分配,无法自定义网段划分、IP 地址。 随着用户规模和更多复杂业务的扩增,基础网络已经不能满足业务需求,因此在基础网络上演进出具备自主可控、安全性更高的私有网络(VPC)。 Ckafka一旦在基础网络新建,无法更改网络类型,如果在CVM迁移到VPC后需要访问基础网络下的Ckafka,可借助Ckafka的路由策略进行跨网访问,如果VPC网络规划和基础网络不一致,则可通过VPC 图片2 Ckafka 网络互通方案2.1 VPC增加辅助CIDRVPC 支持添加一个主 CIDR,且主 CIDR 创建后不可更改,当主 CIDR 不满足业务分配时,您可以创建辅助 CIDR 来扩充网段, 子网支持从主 CIDR 或者辅助 CIDR 中分配网段,无论子网属于主 CIDR 还是辅助 CIDR,同一 VPC 下不同子网均默认互通。step1 登录 私有网络控制台。

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    经典网络(Yolo)再现,全内容跟踪

    关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 经典网络(Yolo) 今天接着上一篇的内容继续 也被上一篇“Faith”读者说对了,在此也感谢大家的关注与阅读,O(∩_∩)O谢谢 YOLO 看到这个封面,相信很多很多都阅读过,其实这是一篇“基于回归方法的深度学习目标检测算法”的经典之作,如果兴趣的您 相比于之前介绍的几个网络,明显高于之前说的几个简单目标检测网络。下面来一个YOLO V2的宣传片!有兴趣的您,可以自己去做一个模型玩一玩,其实过程很不错! 我自己来总结下YOLO: YOLO网络的结构和在之前得模型比较类似,主要是最后两层的结构,卷积层之后接了一个4096维的全连接层,然后后边又全连接到7*7*30维的张量上。 实际上这个7*7就是划分的网格数,现在要在每个网格上预测目标两个可能的位置及这个位置的目标置信度和类别,也就是每个网络预测两个目标,每个目标的信息有4维坐标信息(中心点坐标+长宽),1个目标的置信度,还有类别数

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    卷积神经网络经典模型

    下图展示了一些经典模型的准确率和参数数量。 注:Gops表示处理器每秒进行的操作次数,1Gops表示处理机每秒进行 10^9 次操作。 2. 关于前向传播、反向传播以及神经网络可以看:机器学习:神经网络(一) 机器学习:神经网络(二) 全连接层有很好的非线性表示能力,在卷积神经网络中一般用于最终的分类。 VGG网络经典的CNN结构开发到了极致,并达到了深度的极致。在VGG之后出现的各种网络都是在模型结构上进行了改变(如GoogLeNet的inception结构和ResNet的残差结构)。 ResNet 8.1 ResNet网络介绍 我们知道要提升网络性能,除了更好的硬件和更大的数据集以外,最主要的办法就是增加网络的深度和宽度,而增加网络的深度和宽度带来最直接的问题就是网络参数剧增,使得模型容易过拟合以及难以训练 但是,当网络收敛后,又暴露出了一个问题,就是网络退化。当网络深度变深后,准确率开始达到饱和,然后迅速退化,并且这种现象不是由梯度消失和过拟合造成的。

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