介于自己的网络方面知识烂的一塌糊涂，所以准备写相关网络的文章，但是考虑全部写在一篇太长了，所以分开写，希望大家能仔细看，最好可以指出我的错误，让我也能纠正。...1.讲解相关的整个网络体系结构： 网络体系结构小结 2.讲解相关网络的重要知识点，比如很多人都听过相关网络方面的名词，但是仅限于听过而已，什么tcp ,udp ,socket ,websocket, http...相关网络知识点小结-TCP/UDP 相关网络知识点小结- http/https 相关网络知识点小结- socket/websocket/webservice 相关网络知识点小结- cookie/session...我们以前网络系列的文章提过，发送到后台，肯定是一个完整的请求包，但是我们使用okhttp的时候，只是转入了我们需要给后台的参数，甚至我们如果是get请求，只是传入了相应的url网络地址就能拿到数据，说明...，所以我们还需要补充很多参数，然后发起网络请求，然后网络返回的参数，我们再把它封装成Okhttp可以直接使用的对象。
2、从PI（图像感知质量指标—perceptual index）和PMSE（根均方误差）两个指标来看,ESRGAN也可以当之无愧地称得上是超分辨率复原任务中的the State-of-the-Art。...1、激活后的特征是非常稀疏的，特别是在很深的网络中。这种稀疏的激活提供的监督效果是很弱的，会造成性能低下； 2、使用激活后的特征会导致重建图像与GT的亮度不一致。...为了平衡感知质量和PSNR等评价值，作者提出了一个灵活且有效的方法---网络插值。...具体而言，作者首先基于PSNR方法训练的得到的网络G_PSNR，然后再用基于GAN的网络G_GAN进行整合。...网络插值与图像插值的比较： 5、具体实现部分 ESRGAN可以实现放大4倍的效果 首先要训练一个基于PSRN指标的模型,如何根据这个模型的权重进行生成器的初始化.
一、BSRGAN主要介绍 研究目的：目的是设计一个更复杂但实用的退化模型（包括随机混合模糊、下采样和噪声退化）； 核心议题：如何构建一个实际的图像降级模型； 超分网络backbone：ESRGAN 主要对比方法...参考：图像超分Real-World Single Image Super-Resolution: A Brief Review - 知乎 核心思路： 围绕着上述退化模型的三个因子：K...结论 在本文中，我们设计了一个新的退化模型来训练深度盲超分辨率模型。...基于新的退化模型生成的合成数据，我们训练了一个用于一般图像超分辨率的深度盲模型。在合成图像和真实的图像数据集上的实验表明，深度盲模型在被各种退化破坏的图像上表现良好。...我们相信，现有的深度超分辨率网络可以受益于我们的新退化模型，以提高其在实践中的实用性。因此，这项工作提供了一种解决盲超分辨率的真实的应用。
Overview 本文将探讨 Kubernetes 中的网络模型，以及对各种网络模型进行分析。...Underlay Network Model 什么是 Underlay Network 底层网络 Underlay Network 顾名思义是指网络设备基础设施，如交换机，路由器, DWDM 使用网络介质将其链接成的物理网络拓扑...，负责网络之间的数据包传输。...网络同级，从而提供更高的性能、低延迟的网络接口。...Overlay Network Model 什么是 Overlay 叠加网络是使用网络虚拟化技术，在 underlay 网络上构建出的虚拟逻辑网络，而无需对物理网络架构进行更改。
具体地说： 引入了一个高阶降解建模过程来更好地模拟复杂的真实世界退化过程 考虑了合成过程中常见的振铃和超调伪影（the common ringingand overshoot artifacts） 采用了具有光谱归一化的...论文提到一个真实的复杂退化由不同退化过程的复杂组合，例如camera不同的成像系统，图像编辑和网络的转换。...为缓解该问题，论文采用SN(spectral normalization)正则项约束判别器让其网络参数变动在一个范围内从而稳定判别器的训练。...4、训练方法 网络结构上采用ESRGAN相同的生成器（由RRDB模块构成），同时除了支持4倍超分还扩展到2倍和1倍超分。...将pixel unshuffle后的结果再送入ESRGAN网络中。这样可以减少GPU内存和计算机资源的消耗。
Introduction 网络超参数包括： 输入图像像素、卷积层参数、池化层参数。 输入图像像素 应事先将图像统一压缩至 2n2n2^{n} 大小。...小卷积核 大卷积核 优势 1.减少卷积参数总数；2.增强了网络容量和模型复杂度。 1.网络层数少；2.收敛快。...劣势 1.整个网络的总计算量增加（虽然对单个卷积层而言计算量不变，但卷积层数增加了，因此计算总量也就上去了）; 2.增加了“梯度弥散”的风险（因为层数增加了）。...---- [1] 解析卷积神经网络—深度学习实践手册 [2] tf.nn.conv2d [3] 深度学习: pooling (池化 / 降采样)
一、SRGAN主要介绍 1、超分辨率问题 由低清图像恢复的高清图像采用的是MSE(Mean Square Error)作为损失函数，该损失函数会造成恢复出来的图像高频信息不足，视觉感知不佳。...论文中有一幅图很好的解释了区别： 超分辨率是一个病态问题（ill-posed)，一个低清图像块可以对应多个高清图像块。...二、SRGAN主要内容 研究背景：单图像超分辨率（SISR）的准确性和速度取得了突破性进展，但仍然存在一个问题：当我们在大的放大因子下进行超分辨率时，如何恢复更细腻的纹理细节。...研究目的：提出一种生成对抗网络（GAN）用于图像超分辨率（SR），它能够推断出4倍放大因子下的照片级自然图像。为了实现这一目标，作者提出了一种感知损失函数，它由对抗损失和内容损失组成。...我们已经强调了这种PSNR聚焦图像超分辨率的一些限制，并引入了SRGAN，它通过训练GAN来增强具有对抗性损失的内容损失函数。
用乐高积木结合数学来解释神经网络 好玩不？ 来，小哥哥，小姐姐 我们教你玩！ 文档+代码文末获取 前言 神经网络是线性和非线性模块的巧妙组合。...让我们从头开始构建一个神经网络，看看神经网络的内部功能，使用乐高积木块作为模块类比，每次一块积木。 神经网络作为一个组成部分 上图描述了一些用于训练神经网络的数学。在本文中，我们将对此进行解释。...网络初始化 让我们用随机数初始化网络权重。 ? 向前一步 这一步的目标是将输入X向前传播到网络的每一层，直到计算输出层h2中的向量为止。...神经网络是在一个循环中训练的，在这个循环中，每次迭代都向网络提供已校准的输入数据。在这个示例中，我们只考虑每次迭代中的整个数据集。...运行代码 下面是一些经过训练的神经网络，它们经过多次迭代来逼近XOR函数。 首先，让我们看看隐藏层中有3个神经元的神经网络是如何具有小容量的。
相较于合成数据集，真实数据集通常具有更真实的退化过程，适用于真实场景图像的超分辨率重建....LR-HR图像对通常是不匹配的，需要进行严格的配准操作才能得到具有相同视场且可用于训练的LR-HR图像对，且真实世界图像的退化核会随着景深的变化而变化，通常是不均匀的，往往需要根据实际情况采取不同的策略再进行超分辨率重建...合成数据集（测试集） PNG 包括对DIV2K验证集的100张图像进行更复杂退化操作的图像 DIV2K4D 400 合成数据集（测试集） PNG 包括对100张DIV2K验证集采取四种退化的图像 二、经典网络模型总结...由于数据增强能够扩大数据容量，减少迭代次数，并在一定程度上提升网络性能，所以许多网络模型常通过随机翻转、旋转和缩放等操作对数据集进行数据增强....网络名称--发表时间（类型） 网络框架（上采样方法） 训练集 LR图像获取方式 数据增强 测试集 损失函数 评价指标 SRCNN--2014（基于S-CNN） 预上采样（双三次插值） 91-images
什么是卷积神经网络： 卷积神经网络是一种带有卷积结构的深度神经网络，卷积结构可以减少深层网络占用的内存量，其三个关键的操作，其一是局部感受野，其二是权值共享，其三是pooling层，有效的减少了网络的参数个数...1）网络结构 **卷积神经网络整体架构：**卷积神经网络是一种多层的监督学习神经网络，隐含层的卷积层和池采样层是实现卷积神经网络特征提取功能的核心模块。...卷积神经网络相比一般神经网络在图像理解中的优点： 网络结构能够较好的适应图像的结构 同时进行特征提取和分类，使得特征提取有助于特征分类 权值共享可以减少网络的训练参数，使得神经网络结构变得简单，适应性更强...8、output层 输入图像大小：1×84 输出特征图数量：1×10 9、AlexNet 超详细介绍AlexNet 这篇论文，题目叫做“ImageNet Classification with Deep...每层的超参数、参数量、计算量： 虽然前几个卷积层的计算量很大，但是参数量都很小，在1M左右甚至更小。只占AlexNet总参数量的很小一部分，这就是卷积层的作用，可以通过较小的参数量有效的提取特征。
type=detail&id=2001702026 神经网络的参数和超参数 参数(parameter) W[1],b[1],W[2],b[2],W[3],b[3]...W^{[1]}, b^{[1]...超参数 hyperparameter 中文 英文 学习速率 learning rate α\alphaα 迭代次数 #iterations 隐藏层层数 #hidden layers L 隐藏单元数 #hidden...说明 超参数只是一种命名，之所以称之为超参数，是因为这些参数(hyperparameter)在某种程度上决定了最终得到的W和b参数(parameter)。超字并没有什么特别深刻的含义。...那么在训练网络时如何选择这些超参数呢 ？ 你可能不得不尝试一系列可能适用于你的应用的超参数配置，不断尝试去取得最佳结果。 系统性的去尝试超参数的方法，稍后补充。 这是深度学习还需要进步的地方。
在之前的部分，采用梯度下降或者随机梯度下降等方法优化神经网络时，其中许多的超参数都已经给定了某一个值，在这一节中将讨论如何选择神经网络的超参数。 1....神经网络的超参数分类 神经网路中的超参数主要包括1. 学习率 η \eta，2. 正则化参数 λ \lambda，3. 神经网络的层数 L L，4....这上面所提到的时某个超参数对于神经网络想到的首要影响，并不代表着该超参数只影响学习速度或者正确率。 因为不同的超参数的类别不同，因此在调整超参数的时候也应该根据对应超参数的类别进行调整。...不同超参数的选择方法不同。 如图2所示，超参数 7，8，9，10 由神经网络的机理进行选择。...幸运的是，小批量数据大小的选择其实是相对独立的一个超参数（网络整体架构外的参数），所以你不需要优化那些参数来寻找好的小批量数据大小。
神经网络的超参数分类 神经网路中的超参数主要包括1. 学习率 ηη，2. 正则化参数 λλ，3. 神经网络的层数 LL，4. 每一个隐层中神经元的个数 jj，5....这上面所提到的时某个超参数对于神经网络想到的首要影响，并不代表着该超参数只影响学习速度或者正确率。 因为不同的超参数的类别不同，因此在调整超参数的时候也应该根据对应超参数的类别进行调整。...如图2所示，超参数 7，8，9，10 由神经网络的机理进行选择。...实际上，这样能够将进度加快，因为你能够更快地找到传达出有意义的信号的网络。一旦你获得这些信号，你可以尝尝通过微调超参数获得快速的性能提升。 3....幸运的是，小批量数据大小的选择其实是相对独立的一个超参数（网络整体架构外的参数），所以你不需要优化那些参数来寻找好的小批量数据大小。
具体地说，数据链路层的数据在这一层被转换为数据包，然后通过路径选择、分段组合、顺序、进/出路由等控制，将信息从一个网络设备传送到另一个网络设备。...传输层提供会话层和网络层之间的传输服务，这种服务从会话层获得数据，并在必要时，对数据进行分割。然后，传输层将数据传递到网络层，并确保数据能正确无误地传送到网络层。...（这两个协议在下一篇中会详细介绍） PS：TCP连接的建立与释放（三次握手与四次挥手）超详文(https://blog.csdn.net/DrewLee/article/details/114647876...数据的加密和解密：可以提高网络的安全性。...它在其他6层工作的基础上，负责完成网络中应用程序与网络操作系统之间的联系，建立与结束使用者之间的联系，并完成网络用户提出的各种网络服务及应用所需的监督、管理和服务等各种协议。
我想只要是写过或者想要写C/S模式网络服务器端的朋友，都应该或多或少的听过完成端口的大名吧，完成端口会充分利用Windows内核来进行I/O的调度，是用于C/S通信模式中性能最好的网络通信模型，没有之一...完成端口和其他网络通信方式最大的区别在哪里呢？...，主线程就挂起了，主线程要等待网络操作完成之后，才能继续执行后续的代码，就是说要么执行主线程，要么执行网络操作，是没法这样并行的； “异步”方式无疑比 “阻塞模式+多线程”的方式效率要高的多...首先，它之所以叫“完成”端口，就是说系统会在网络I/O操作“完成”之后才会通知我们，也就是说，我们在接到系统的通知的时候，其实网络操作已经完成了，就是比如说在系统通知我们的时候，并非是有数据从网络上到来...我们暂时只用把它大体理解为一个容纳网络通信操作的队列就好了，它会把网络操作完成的通知，都放在这个队列里面，咱们只用从这个队列里面取就行了，取走一个就少一个…。
正文 作为一个网络工程师，在日常工作中肯定会使用许多方便的实用软件来提高效率，下面就简单介绍一下网络工程师常用的7种软件，不要错过哦！ ?...02 Wireshark Wireshark是一个网络协议检测程序，支持Unix，Windows。...Wireshark是一款功能强大的抓包工具和网络协议分析器，它能够实时检测网络通讯数据，检测其抓取的网络通讯数据快照文件。可以通过图形界面浏览这些数据，可以查看网络通讯数据包中每一层的详细内容。...网络管理员使用Wireshark来检测网络问题，网络安全工程师使用Wireshark来检查资讯安全相关问题，开发者使用Wireshark来为新的通讯协定除错，普通使用者使用Wireshark来学习网络协定的相关知识...可以很方便的绘制各种专业的业务流程图、组织结构图、商业图表、程序流程图、数据流程图、工程管理图、软件设计图、网络拓扑图等等。它帮助您更方便，更快捷的阐述设计思想，创作灵感。
今天，xjjdog来分享网络开发中的一个超级技巧。它可以把两个请求合并为一个请求，使得服务在弱网环境中性能得到极大的改善。 说开了很容易，但却很难想到。...虽然说生成token很快，但它是从网络上传输的。且不说现在都是异步模型，就拿网络延迟来说，就是一个大的问题。它可能硬生生的把服务质量给降了下去，增加了不确定性，也增加了编码的复杂性。...End 在网络编程中，减少网络交互是一个非常重要的优化，尤其是在弱网环境中。虽然这个技巧很简单，但它很难被想到。优化效果也是巨大的，毕竟减少了一次网络交互。 它有一个响亮的名字，那就是三连环。
虽然最新的区域后选网络(RPN)用了几百个候选区域就可以达到较好的检测准确度，但是其仍然挣扎于小目标检测和精确定位（比如较大的IoU阈值），主要由于特征图的粗劣。...主要内容 于是，提出一个深度的多层网络，称为“HyperNet”，用来处理候选区域的产生和共同目标检测。HyperNet先融合不同层的特征图，然后将它们压缩到一个统一的空间。...接下来，一个简单的区域后选产生网络被构建并产生了大约100个候选区域。最后，这些后选区域被分类并调整基于目标检测模块。 ?...我们训练检测网络的时候用了前200个候选区域。 ObjectDetection 最简单的方式来实现目标检测是通过FC-Dropout-FC-Dropout流水线。...检测网络也有两个相似的输出层。不同的是，对于每个候选框，其有(N+1)个输出得分和(4*N)个bounding box回归补偿（其中N是目标类别数目，+1是背景）。
超融合数据中心网络与HCI有什么异同？...与HCI不同，超融合数据中心网络只专注于网络层面，提供全新的计算、存储互联的网络层方案。...的超融合数据中心网络，基于开放以太网，通过独特的AI算法，可以使以太网络同时满足低成本，0丢包和低时延的诉求。超融合数据中心网络成为AI时代的数据中心构建统一融合的网络架构的最佳选择。...使用华为超融合数据中心网络具有以下价值： 提升端到端业务性能使用华为超融合数据中心网络，据权威第三方测试EANTC测试结论，可以在HPC场景下最高降低44.3%的计算时延，在分布式存储场景下提升25%的...使用华为超融合数据中心网络，可提供25G/100G/400G组网，满足AI时代海量数据对网络大带宽的需求。
从本质上讲，深度残差收缩网络属于卷积神经网络，是深度残差网络（deep residual network, ResNet）的一个变种。...1.深度残差网络 首先，在介绍深度残差收缩网络的时候，经常需要从深度残差网络开始讲起。下图展示了深度残差网络的基本模块，包括一些非线性层（残差路径）和一个跨层的恒等连接。...恒等连接是深度残差网络的核心，是其优异性能的一个保障。 1.png 2.深度残差收缩网络 深度残差收缩网络，就是对深度残差网络的残差路径进行收缩的一种网络。这里的“收缩”指的就是软阈值化。...通过堆叠一定数量的基本模块，可以构成完整的深度残差收缩网络，如下图所示： 3.png 3.图像识别及Keras编程 虽然深度残差收缩网络原先是应用于基于振动信号的故障诊断，但是深度残差收缩网络事实上是一种通用的特征学习方法...下面是基于深度残差收缩网络的MNIST手写数字识别程序（程序很简单，仅供参考）： #!
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