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。
这里我们用到了cisco路由器ipsec配置的一个技术：profile。...map，在接口上也没有看到map的加载，这与我们传统的ipsec的连接不一致，而且R0和R2的配置中均没有看到感兴趣流的配置，这与我们配置的传统的ipsec配置不一致。...现在来看配置，首先我们在完成一系列的ipsec配置后（第一阶段参数，预共享密钥，第二段加密测试等），按流程应该配置map并将map运用到接口上；本处就以profile来代替。...我们再看gre隧道的配置跟以往的配置的区别“tunnel protection ipsec profile 1”，顾名思义就是在gre隧道上配置ipsec保护，保护的具体策略就是profile1....就因为在gre接口上我们配置了ipsec保护，我们就可以确定建立ipsec的两个站点:tunnel source和tunnel destination（就相当于在source和destination上配置了
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。
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...： 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。
写入 webshell 需要构造 ' 闭合，而 ' 直接传入将会被 addslashes 转义，看似安全实则不然。
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....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）。...，发现网络越深，效果越好 VGG-16的详细模型结构：VGG-16 6.3 代码实现 由于有5中不同的VGG结构，而它们之间又有相似性，所以可以用配置表的方式，构造网络 import torch from...nn.init.normal_(m.weight, 0, 0.01) nn.init.constant_(m.bias, 0) # 初始化整个矩阵为常数0 # 根据配置信息构造网络...layers += [conv2d, nn.ReLU(True)] in_channels = v return nn.Sequential(*layers) # 各种网络的配置信息
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.
一、开发环境配置 第一步：下载j2sdk和tomcat：到sun官方站（http://java.sun.com/j2se/1.5.0/download.jsp）下载j2sdk，注意下载版本为Windows...//jakarta.apache.org/site/downloads/downloads_tomcat-5.cgi）下载tomcat（下载最新5.5.9版本的tomcat）； 第二步：安装和配置你的...1.安装j2sdk以后，需要配置一下环境变量，在我的电脑->属性->高级->环境变量->系统变量中添加以下环境变量(假定你的j2sdk安装在c:\j2sdk1.5.0）： JAVA_HOME=c...这样就完成了整个Tomcat下的jsp、servlet和javabean的配置。接下来需要做的事情就是多看书、多读别人的好代码，自己多动手写代码以增强自己在这方面开发的能力了。 ...jvm应填写到 c:\j2sdk\bin 给你一个简单的配置：：：： JSP环境配置心得 首先要说的是，使用jdk+tomcat完全可以配置我们的jsp服务器，不再需要其实任何东东
2017年我在代码审计知识星球里曾经发过一个经典的配置文件漏洞模型： ? 当时大家真是脑洞大开，想出了很多解决方法。...api=$0 这个方法一样可以攻击剩下几个变种，但有个缺陷是如果配置文件里是define这样还包含其他单引号的语句，将会导致写入的配置文件格式错误，PHP执行报错，熟称的插马插坏了。...api=aaa\%27);phpinfo();// 这个方法可以通杀这篇文章里所有的版本（不过需要注意闭合前面的语句，否则会把配置文件插坏），因为不涉及到正则的技巧，只要用到preg_replace就会有这样的问题
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。
**************分割线************** 前面介绍了Alexnet，比较经典的模型，还差好几个，但是我这些理解的也不深，最关键的是有很多人比我讲的好。囧。...GoogLeNet告诉我们，卷积神经网络没有最深，只有更深。因为理论上来说，越深的网络可以学习到的特征越多，这样就有利于分类。插一张神图，哈哈哈。 ?...Inception结构在Pooling之前还加了Relu激活函数，这个可以提高网络的非线性。...做了这么多工作其实主要就是为了在增加模型深度的前提下，尽量减小模型的计算量，也就是说，你不能一味的追求网络的深度而不考虑内存，GPU的限制吧！...GoogLeNet的训练时间在普通的GPU上仅用了一周的时间，这里大概可以体会一下GoogLeNet的牛逼的地方，不要觉得一周的时间很久，像这么深的网络结构，能做到一周很不错了。
本节介绍一些经典的卷积神经网络。 在近几年，计算机视觉学习发生了翻天覆地的变化， ? y轴是错误率。由图看出在较早期的拘役2⁓4层神经网络结构的shallow错误率高达25.8%和28.2%。...而后在alexnet出现后，一下子将错误率降到了16.4%、而后具有19层结构的VGG网络和22层的GoogleNet进一步将错误率降到了7.3%和6.7%。...下面我们将依次介绍各个版本的卷积神经网络。 首先介绍LeNet-5. ?...AlexNet共计8层结构，比当时普遍存在的3至4层神经网络结构更深。 当时碍于硬件限制，是在2块3GB内存的GTX 580显卡上运行。5个卷积层更有利于提取特征结构。
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