原理图解 如图所示： 第一步 创建执行网络端口映射容器 docker run -itd -p 宿主机ip:宿主机端口:容器端口 –name 容器名 镜像名 /bin/bash docker...ip写成0.0.0.0的是因为在服务器中，0.0.0.0指的是本机上的所有IPV4地址，是真正表示“本网络中的本机”。
(/var/run/docker/netns/29735aa89eef)对应的网络栈接收 容器内的网络栈将检查目标地址是否在容器网络的子网范围内。...由于 baidu.com 不在容器网络内，网络栈确定需要将请求发送到容器外部网络 所以容器要找网关 172.17.0.1 把请求发出去。...0.0.0.0/0 tcp dpt:2024 to:172.17.0.2:80 liruilonger@cloudshell:~$ 这里我们顺便看一下，容器端口映射的原理...这里实际上进行了端口映射的操作,也就是 DNAT 发生的地方，它有两处引用 分别是PREROUTING链和OUTPUT链，意味着从外面发到本机和本地进程访问本机（由 iptables 匹配规则ADDRTYPE...关于 docker 的端口映射， 除了使用docker ps命令给出容器的端口映射关系，还可以使用docker port命令查看容器的端口在主机上的映射 这里简单分享一些 DNAT 和 SNAT 的知识
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。
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。
ERROR: ZONE_CONFLICT: ‘docker0’ already bound to a zone
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。
// 容器端口 nodePort: 30001 // NodePort selector: name: nginx-pod 4、hostPort 这是一种直接定义Pod网络的方式...使用了hostPort的容器只能调度到端口不冲突的Node上，除非有必要（比如运行一些系统级的daemon服务），不建议使用端口映射功能。
Docker端口映射实现网络访问 首先，大家如果看到有什么不懂的地方，欢迎吐槽！！！...下面我来介绍下Docker通过端口映射来实现网络访问 一、从外部访问容器应用 在启动容器的时候，如果不指定对应参数，在容器外部是无法通过网络来访问容器内的网络应用和服务的。...当容器中运行一些网络应用，要让外部访问这些应用时，可以通过-P或-p参数指定端口映射。...先来说说p和P吧 -p 可以指定要映射的端口，并且，在一个指定端口上只可以绑定一个容器 -P 它会随机映射一个端口至容器内部开放的网络端口(范围不详，似乎都上万) ---- 先申明一下，我这边 client...192.168.0.216:5000/nginx docker ps -a #查看容器是否在运行 docker logs nginx #查看nginx容器的log 端口映射支持的格式有
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
，在第四章中会详细讲解网络方面的知识。...加不加端口映射都可以访问 80 ，它是一个容器端口规范，跟 Dockerfile 的 port 一样，不具有强制开放的功能，在创建 Service 时有用处。...[Error] 提示 如果你没有配置过 CNI 网络插件，则创建的 Pod IP，只能在所在的节点中访问，要跨节点访问，请按照 2.2 的初始化网络，或 2.3 中的 Calico 一节，安装好网络插件...: nginx:latest name: nginx ports: - containerPort: 80 resources: {} 网络端口映射...，会自动为此对象中的 Pod 创建端口映射。
upnp端口映射 作者使用MacOS操作系统，其他平台也大同小异 Golang Version: 1.8 UPNP介绍 UPNP（Universal Plug and Play）通用即插即用...UPNP端口映射将一个外部端口映射到一个内网ip:port。从而实现p2p网络从外网能够穿透网关访问到内网的bytomd节点。...return } 添加端口映射 向upnp设备发送一条http post请求，将内部网络ip:port和外部网络ip:port做映射 func (n *upnpNAT) AddPortMapping(protocol...fmt.Println(string(body), err) mappedExternalPort = externalPort _ = response return } 删除端口映射...向upnp设备发送一条http post请求，将内部网络ip:port和外部网络ip:port删除映射关系 func (n *upnpNAT) DeletePortMapping(protocol string
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。
upnp端口映射 作者使用MacOS操作系统，其他平台也大同小异 Golang Version: 1.8 UPNP介绍 UPNP（Universal Plug and Play）通用即插即用。...UPNP端口映射将一个外部端口映射到一个内网ip:port。从而实现p2p网络从外网能够穿透网关访问到内网的bytomd节点。...return } 添加端口映射 向upnp设备发送一条http post请求，将内部网络ip:port和外部网络ip:port做映射 func (n *upnpNAT) AddPortMapping(protocol...response.Body) // fmt.Println(string(body), err) mappedExternalPort = externalPort _ = response return } 删除端口映射...向upnp设备发送一条http post请求，将内部网络ip:port和外部网络ip:port删除映射关系 func (n *upnpNAT) DeletePortMapping(protocol string
在Linux系统中，端口映射通常可以通过iptables命令来实现。以下是一个示例，展示如何将本地的102端口映射到远程主机192.168.1.10的102端口。...然后，使用以下命令进行端口映射： iptables -t nat -A PREROUTING -p tcp --dport 102 -j DNAT --to-destination 192.168.1.10
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
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。
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