4、选择相应的操作系统我的选择如下：（注意如图，如果你的服务器是专有网络公网ip要填你服务器的内网地址） ? 5、复制其中的代码在服务器上执行就可以了。
前言 因为公司开发都是内网环境，以往居家办公或非公司环境，都需要进行远程到公司电脑进行办公，为了方便部门同事出差驻场开发，搭建了虚拟专有网络 在实际搭建过程中使用了OpenVPN和SoftEtherVPN...gen-dh 将C:\Program Files\OpenVPN\sample-config目录下的server文件拷贝到C:\Program Files\OpenVPN\config 修改port为你自定义的端口...easy-rsa\\pki\\easytls\\tls-auth.key" 0 cipher AES-256-CBC duplicate-cn 右击openpvn托盘图标点击链接，显示绿色代表连接成功 进入网络适配器...regedit打开注册表 HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\Tcpip\Parameters IPEnableRouter修改值为1...pwd=zswc 选择VPN Client安装 打开创建连接，输入对应的ip，端口号，虚拟hub名，用户名密码 会提示你初始化网络适配器，等待即可 直接双击连接vpn，成功后会提示分配vpn的ip
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，...Padding 为 0，图像尺寸缩小到 接着使用池化窗口为 的平均池化窗口，其中步长为 2。...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。...VGG-16 VGG-16 并没有太多的超参数，其只专注于构建卷积层的简单网络 首先用 的卷积核，步幅为 1，构建卷积层，Padding="SAME",然后使用 的卷积核，步幅为 2，构建最大池化层...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。
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。...若期望得到的底层映射为 H(x)，我们令堆叠的非线性层拟合另一个映射 F(x) := H(x) – x，则原有映射变为 F(x) + x。 对这种新的残差映射进行优化时ÿ
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。 ...图中紫色部分为卷积层，红色部分为全连接层，模型图与代码一一对应，模型搭建具体 流程如下（各步骤的实现函数这里不做赘述了，请查看我前面的文章）： 输入图像大小为 32 * 32 * 3&#
卷积层块的两个最⼤池化层的窗⼝形状均为 ，且步幅为 2 。由于池化窗⼝与步幅形状相同，池化窗⼝在输⼊上每次滑动所覆盖的区域互不重叠。 卷积层块的输出形状为 (批量⼤⼩，通道，⾼，宽)。...它们的输出个数分别是 120、84 和 10 ，其中 10 为输出的类别个数。...VGG image.png 3.1 网络结构 VGG 块的组成规律是：连续使⽤数个相同的填充为 1、窗⼝形状为 的卷积层后接上⼀个步幅为 2、窗⼝形状为 的最⼤池化层。...3.2 PyTorch 实现 以下实现了一个简单的 VGG-11 网络。...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
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。...，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。...年ImageNet LSVRC的冠军，且准确率远超第二名（top5错误率为15.3%，第二名为26.2%），引起了很大的轰动。...特点 是每一个卷积/池化最终结果的长、宽大小一致 特殊的池化层，需要增加padding，步长为1来使得输出大小一致，并且选择32的通道数 最终结果28 x 28 x 256 使用更少的参数
背景之前参与过一个政务专有云项目，该项目服务需部署在政务专区，但是却和外网kafka有通信，需要消费topic消息，但是由于政务专区网络访问外网都是通过代理网关出去的，kafka与外部通信时也走的这种网络策略
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
B.查看计算机上的用户帐号列表 net user C.查看网络链接 net use 例如：net use z: \192.168.10.8\movie 将这个IP的movie共享目录映射为本地的...同时限制链接用户数为1人。...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。 ...范例 要显示所有接口的 ARP 缓存表，可键入： arp -a 对于指派的 IP 地址为 10.0.0.99 的接口，要显示其 ARP 缓存表，可键入： arp -a -
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...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。...a_j^l=\sigma(z_j^l)，\sigma为激活函数 损失函数为:L=12n∑x∥y(x)−y^(x)∥2 损失函数为:L=\frac{1}{2n}\sum_x\Vert y(x)
随着技术的不断变迁，专有无线接入网络的时代正在逐渐消失。...运营商希望能在降低成本的同时增加灵活性，其需要易于部署且经济实惠的网络和网络组件，这也导致整个行业从4G专用硬件和专有软件开始转向安装在COTS硬件平台上的开放软件栈。...4G的专有组件 从核心网和RAN的角度来看待无线网络的话，核心网包括骨干网、城域网和区域网（图1）。...图2.在5G网络中，可以将BBU分解为RU、DU和CU 下图更深入地展示了5G网络的硬件和互连。 ?...但是，核心的网络编排和自动化层确实需要软件来管理流程。LTE网络通过专有的硬件和软件来管理此任务。由于5G的成本限制，运营商开始寻找利用COTS硬件的标准化开源方案。
我们身边这个已经开始更广泛地连接人与物、物与物的网络，正在让那个传统只连接人与人的网络变得泛在化。 在技术领域，越来越多地被软件定义的网络，也正以新的特征呈现在千行百业的面前：IoT化和AI化。...物联网平台则位于整个架构的中间层，部署在云计算中心，由服务器、存储、网络等构成，通过虚拟化技术形成了资源池，通过对海量数据的存储、计算，进而可以把分析结果输出智慧应用，为各种行业应用软件的智能决策提供支撑...因此，新一代的智能物联网，要能够打破信息孤岛，实现数据资源统筹，为大数据、AI等应用提供精准服务。 钟宏指出，智慧联接的网络应该具有五个方面的特点：多云化、自动化、智能化、可视化、零信任。...创新提升客户体验：浪潮智能物联网平台可以帮助客户实现数字化转型，通过大数据分析工具和可视化工具，实现业务的智能化；帮助客户从人工决策转型为智能决策。 面向场景化行业应用 技术的创新，会在产品中体现。...其中，智慧城市方案，侧重智慧政务，构筑政务信息化云平台，重点为电子政务保驾护航； 智慧医疗方案则主推健康无边界理念，结合医院的业务特点，制定了智慧医院、医疗云等解决方案； 智慧教育方案提供有线无线一体化的智慧校园方案
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： ?...conv=tf.nn.conv2d(image,kernel,[1,4,4,1],padding='SAME') #四个维度上的步长，分别是batch_num,height,width,纵向一般为1...conv=tf.nn.conv2d(pool1,kernel,[1,1,1,1],padding='SAME') #四个维度上的步长，分别是batch_num,height,width,纵向一般为1...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
一、网络协议 网络协议为计算机网络中进行数据交换而建立的规则、标准或约定的集合。 1、OSI七层协议 OSI是一个开放性的通信系统互连参考模型，他是一个定义得非常好的协议规范。...OSI模型有7层结构，从上到下分别是 7 应用层 6 表示层 5 会话层 4 传输层 3 网络层 2 数据链路层 1 物理层。...TPC协议是一种传输层协议，主要解决数据如何在网络中传输，而HTTP协议是应用层协议，主要解决如何包装数据。...WEB使用HTTP协议作为应用层协议，以封装HTTP文本信息，然后使用TCP作为传输层协议将它发到网络上。”...二、socket 我们经常把socket翻译为套接字，socket是在应用层和传输层之间的一个抽象层，它把TCP/IP层复杂的操作抽象为几个简单的接口供应用层调用以实现进程在网络中通信。
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....Softmax函数处理后的输出节点概率和为1，计算方法为： O_{i}=\frac{e^{y_{i}}}{\sum_{j} e^{y_{j}}} ，对于上面的网络，计算公式为： 3.2 误差的计算 损失函数...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）。...实现将稀疏矩阵聚类为较为密集的子矩阵来提高计算性能 这里需要一提的是，在算法和模型角度提升网络性能的方法有增加网络的深度和宽度，比如VGG就是通过大量使用 3 * 3卷积核来增加网络深度，但是一味地增加会导致需要学习的参数增加...残差模块解决网络退化的机理： （ ，系） 深层梯度回传顺畅：恒等映射这一路的梯度为1，把深层梯度注入底层，防止梯度消失。
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...然后有2个大小为11x11的卷积核，为什么是2个？因为AlexNet是12年提出来的，那时候没有像现在这么牛的NVIDIA的GPU，当时用的是580吧，现在都已经1080了，对吧。...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.
开篇的这张图代表ILSVRC历年的Top-5错误率，我会按照以上经典网络出现的时间顺序对他们进行介绍，同时穿插一些其他的经典CNN网络。...从这篇文章开始，卷积神经网络学习路线就开始代领大家一起探索从1998年到2019年的20多种经典的网络，体会每种网络的前世今身以及包含的深邃思想。本节就带大家来探索一下LeNet。...第一个卷积层conv1所用的卷积核尺寸为，滑动步长为，卷积核数目为，那么经过这一层后图像的尺寸变成，输出特征图的维度即为。...第二个卷积层conv2的卷积核尺寸为，步长，卷积核数目为，卷积后图像尺寸变为，输出特征图维度为。...第二个池化层pool2池化核尺寸为，步长，这是没有重叠的max pooling，池化操作后，图像尺寸减半，变为，输出矩阵为。 pool2后面接全连接层fc1，神经元数目为，再接relu激活函数。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
