image.png 2.1 网络结构 AlexNet 包含 8 层变换，其中有 5 层卷积和 2 层全连接隐藏层，以及 1 个全连接输出层。...3.2 PyTorch 实现 以下实现了一个简单的 VGG-11 网络。...NiN 4.1 网络结构 NiN 使⽤ 的卷积层来替代全连接层。 NiN 块是 NiN 中的基础块。它由⼀个卷积层加两个充当全连接层的 卷积层串联⽽成。...GoogLeNet 5.1 网络结构 GoogLeNet 引入了并行连结的网络结构，其基础卷积块称为 Inception 块，其结构如下： image.png Inception 块⾥有 4 条并⾏的线路...DenseNet 7.1 网络结构 DenseNet 的主要局部结构如下： image.png DenseNet 网络结构如下： image.png DenseNet 的基础块称为稠密块（DenseBlock
经典卷积网络--InceptionNet 1、InceptionNet网络模型 2、1 * 1的卷积运算是如何降低特征厚度？...完整实现(使用CIFAR10数据集) 借鉴点：一层内使用不同尺寸的卷积核，提升感知力（通过 padding 实现输出特征面积一致）； 使用 1 * 1 卷积核，改变输出特征 channel 数（减少网络参数...1、InceptionNet网络模型 InceptionNet 即 GoogLeNet，诞生于 2015 年，旨在通过增加网络的宽度来提升网络的能力，与 VGGNet 通过卷积层堆叠的方式（纵向）相比...显然，InceptionNet 模型的构建与 VGGNet 及之前的网络会有所区别，不再是简单的纵向堆叠，要理解 InceptionNet 的结构，首先要理解它的基本单元，如图1.1所示。
经典卷积网络--LeNet 1、LeNet5网络结构搭建 2、LeNet5代码实现(使用CIFAR10数据集) 借鉴点：共享卷积核，减少网络参数。...1、LeNet5网络结构搭建 LeNet 即 LeNet5，由 Yann LeCun 在 1998 年提出，做为最早的卷积神经网络之一，是许多神经网络架构的起点，其网络结构如图所示。
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。
局域网 局域网(LAN)是一组终端设备和由共同的组织管理的用户，一个局域网被认为是一组在同一楼层的计算机用户，也用于描述在有多栋建筑的园区中的用户 广域网 广域网(WAN)连接分布于不同地理位置的...广域网唯一的目的是连接局域网，广域网通常是没有终端用户的 网际网络 网际网络(Internet)是由多个网络组成的网络，通信服务供应商(ISP)将用户连入到网际网络，所有的Internet用户通过ISP...通过广域网可以将一个局域网与其他的局域网连接起来，许多组织发展为它们的内部网(Intranet)，但是这个与Internet是不同的，内部网是一个和公有的网络相似的私有网络，但只对内部人员开放浏览 版权声明
经典卷积网络--ResNet残差网络 1、ResNet残差网络 2、tf.keras实现残差结构 3、tensorflow2.0实现ResNet18(使用CIFAR10数据集) 借鉴点：层间残差跳连，...引入前方信息，减少梯度消失，使神经网络层数变身成为可能。...1、ResNet残差网络 ResNet 即深度残差网络，由何恺明及其团队提出，是深度学习领域又一具有开创性的工作，通过对残差结构的运用，ResNet 使得训练数百层的网络成为了可能，从而具有非常强大的表征能力...，其网络结构如图所示。
网络分析—— 路径分析 一、实验背景 在远距离送货，物资派发、急救服务和邮递等服务中，经常需要在一次行程中同时访问多个站点（收货方、邮件主人、物资储备站等），如何寻找到一个最短和最经济的路径，保证访问到所有站点...为解决这类问题，我们需要学习基于ArcGIS网络分析功解决实际路径问题，掌握网络分析基本技能。...图1.8 图1.9 ⑸无权重最佳路径选择：几何网络分析——“网络路径分析”，选择起始点（图中红色所圈） 图1.10 图1.11 ⑹选中起始点后（图中起点为家，重点为世纪金花...2、步骤小结 ⑴、将所需几何网络图层加载到ArcMap中； ⑵、打开place图层属性，将点状要素以 HOME 字段属性值进行符号化； ⑶、在设施网络分析工具条上，点选旗标，将旗标放在家和想去的目的点上...四、专有名词介绍： 1、网络分析：在GIS中，网络分析是指依据网络拓扑关系，通过考察网络元素的空间及属性数据，以数学理论模型为基础，对网络的性能特征进行多方面研究的一种分析计算。
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。
局域网(LAN)： 采取广播的方式， 局部区域网络， 覆盖面积小， 网络传输速率高， 传输的误码率低。 ?...为了使数据链路层更好地适应多种局域网标准， IEEE802委员会将局域网的数据链路层拆分为两个子层： 1....MAC地址(物理地址、 局域网地址) MAC地址具有唯一性， 每个网络适配器对应一个MAC地址。...以太网硬件价格极其便宜， 网络造价成本低。 4. 其他有线局域网技术复杂、 昂贵， 阻止了网络管理员改用其他技术。 经典的以太网是采用粗同轴电缆连接的总线型以太网（ 10Base-5）： ?...消除冲突； 冲突域： 早期所有主机共享总线的一个网络范围。 现在在以太网中， CSMA/CD能够检测到冲突的网络范围。 2. 支持异质链路； 3. 网络管理。 4.
概述 CAN，全称 控制器局域网络 (Controller Area Network, CAN)，是由以研发和生产汽车电子产品著称的德国BOSCH公司开发的，并最终成为 国际标准（ISO 11898...汽车传统布线网络图 [2]： ? 汽车CAN总线布线网络图 [2]： ?...成为车载网络协议主流 CAN为多主方式工作，所以与一般的通信总线相比，CAN总线的数据通信具有突出的可靠性、实时性和灵活性 [4]。因而成为车载网络协议的主流。...仿真软件 CANOE [5] PFautoCAN [5] Simulink ---- Ref [1] 百度文库：车载网络技术(精简版) [2] 百度文库：车载网络技术 [3] 面包板：TCP/IP总线与...CAN总线优缺点对比 [4] 百度知道：CAN总线和PROFIBUS总线的优缺点 [5] 百度百科：车载网络
性能对比 年份表 网络 提出的年份 意义 LeNet 1998 鼻祖 AlexNet 2012 兴盛 ZF-net 2013 GoogleNet 2014 VGG 2014 ResNet 2015
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...ICMP 和 IP的统计等 6.探测arp绑定（动态和静态）列表，显示所有连接了我的计算机，显示对方IP和MAC地址 arp -a 7.在代理服务器端 捆绑IP和MAC地址，解决局域网内盗用...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。
文章目录 无线局域网 IEEE802.11 IEEE802.11的MAC帧头 有固定基础设施的无线局域网 无固定基础设施无线局域网的自组织网络 VLAN 传统局域网的局限 VLAN虚拟局域网 基本概念virtual...local area network VLAN 实现 博主昵称：一拳必胜客 特别鸣谢：木芯工作室 、Ivan from Russia ---- 无线局域网 IEEE802.11 WiFi-...--|| A ------------------ ---------------- B 通过接入点进行通信， 手机接近不同基站，我们会注册到不断到新的基站AP中，速度很快 有固定基础设施的无线局域网...无固定基础设施无线局域网的自组织网络 每个主机自己组成网络-----------没有任何路由器， 自组织网络---------------------------所有计算机在相同网段即可 VLAN 传统局域网的局限...area network 将局域网内设备划分成与物理位置无关的逻辑组的技术 这些逻辑组有共同的需求 每个VLAN是单独的广播域，不同的子网 VLAN1， ，，，，VLAN2划分…
原文：《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 我没有读原文，这个已经很老的文章了，分类领域应用CNN的经典文章...AlexNet 咋一看像是两个网络，实际上并不是这样，文章中是用两个GPU来训练的，所以华城这样了，实际上就是一系列卷积池化和全连接层构成的，具体的网络结构列表： ?...首先我们先不使用ImageNet来进行训练，只是测试其前馈和反馈的耗时，我们使用tf.randon_normal来随机生成一些图像数据， 然后使用前面的inference和FC函数来构建整个AlexNet网络
之前基本把卷积神经网络的内容过了一遍，还差一点就是网络层的介绍，后来我想了一下，不如和经典的卷积神经网络放在一起，因为这些经典的网络，因为应用了一些比较好的思想而取得state-of-the-art（当前最好...神经网络之所以在深度学习之前没有发展起来的一个重要原因就是很容易过拟合，而Dropout是一种避免过拟合的神器！...既然神经元断开了，那么就意味着网络的weights不再更新。然后按照断开之后的神经元的链接方式继续向前传播，利用输出的损失反向传播来更新参数。...图2： Dropout（来源网络） 2.
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
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网络将经典的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。
参考书籍 《计算机网络-自顶向下》 作者 James F....Kurose 《计算机网络技术基础教程》 作者 刘四清， 龚建萍 （教科书） 《图解TCP/IP》 作者 竹下隆史，荒井透， 刘田幸雄 局域网的定义 局域网（...传输介质的特性将影响网络数据通信的质量。 2. 拓扑结构 常用的局域网拓扑结构有星型结构，总线型结构，环型结构，树型结构和混合型结构 3....介质访问控制方法 介质访问控制方法是局域网最重要的一项基本技术，因为它对局域网体系结构，工作过程和网络性能产生了决定性影响。...，网络效率急剧下降，网络传输时延也将会增长 为此， 人们发展出了交换式局域网 交换式局域网 【注意】 典型的交换式局域网是交换式以太网 相比于共享介质型局域网, 交换式局域网是一种“非共享介质网络”，
网络结构简介 GooleInceptionNet首次出现是在2014年的ILSVRC的比赛中，当时是第一名，最大的特点就是控制计算量的同时获得了比较好的分类性能--top-5错误率为6.67%。...Inception V1中指出，这种结构可以有效增加网络的深度和宽度，提升准确率且不至于过拟合。 人的神经元的连接是比较稀疏的，所以研究者认为大型神经网络的合理连接方式也应该是稀疏的。...尤其是对于非常大型，非常深的神经网络来说更是如此，Inception Net的主要目标就是找到最优的稀疏结构单元（Inception Module）。...，同时收敛后的分类准确率也可提高，BN层用于神经网络的某层时，会对每一个MINI-batch数据内部进行标准化，使输出规范化到N(0,1)的正太分布，减少了内部神经元分布的改变，BN的论文指出，传统的深度神经网络在训练的时候...有35-35,17-17,8-8三种不同的结构（输入尺寸），这些结构只在网络的后部出现，前部分还是普通的卷积层，而且其还在分支中使用了分支。如下图。 ?
牛津大学以自身实验室的命名定义了VGG神经网络。VGG根据层数的不同包括有VGG-11、VGG-16、VGG-19等。 ?...这样做的原因在于可以使网络结构可以在不同的视野下进行学习。 Googlenet结构如下 ? 在中间节点处做了不同的kernel卷积运算。
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