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--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。
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。
BGP Client（BIRD）：主要负责把 Felix 写入 Kernel 的路由信息分发到集群 Calico 网络。 Etcd：分布式键值存储，保存Calico的策略和网络配置状态。...不难发现，Calico 项目实际上将集群里的所有节点，都当作是边界路由器来处理，它们一起组成了一个全连通的网络，互相之间通过 BGP 协议交换路由规则。这些节点，我们称为 BGP Peer。...Mesh）全互联模式，Calico集群中的节点之间都会相互建立连接，用于路由交换。...但是随着集群规模的扩大，mesh模式将形成一个巨大服务网格，连接数成倍增加。...CNI 网络方案优缺点及选择 先考虑几个问题： 需要细粒度网络访问控制？ 追求网络性能？ 服务器之前是否可以跑BGP协议？ 集群规模多大？ 是否有维护能力？
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。
在Redis中提供集群方案总共有三种：主从复制、哨兵模式、Redis分片集群。...这些都是目前主流经典的集群模式，redis做集群的好处：采用Redis集群方案解决单点故障问题对于高并发读写请求,采用集群方案提升Redis作业能力处理大量数据,多个Redis节点实现数据的分布式存储下面我将会谈谈这三种集群方式的演化与一些细节...集群脑裂 由于redis master节点和redis salve节点和sentinel处于不同的网络分区，使得sentinel没有能够心跳感知到master，所以通过选举的方式提升了一个salve为...master，这样就存在了两个master，就像大脑分裂了一样，这样会导致客户端还在old master那里写入数据，新节点无法同步数据，当网络恢复后，sentinel会将old master降为salve...分片集群分片集群主要解决的是，海量数据存储的问题，集群中有多个master，每个master保存不同数据，并且还可以给每个master设置多个slave节点，就可以继续增大集群的高并发能力。
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。
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。
一、准备工作 1、测试环境 在以下几种环境下进行测试： Kubernetes 集群 node 节点上通过 Cluster IP 方式访问 Kubernetes 集群内部通过 service 访问 Kubernetes...集群外部通过 nginx ingress 暴露的地址访问 2、部署Web应用 sample-webapp 目录下包含一个简单的web测试应用。...node节点上通过Cluster IP方式访问：「4.3」 ms Kubernetes集群内部通过service访问：「10.1」 ms Kubernetes集群外部通过ingress暴露的地址访问：「...❞ 三、网络性能测试 网络使用 Calico 的 ipip 模式。 使用iperf进行测试。...使用 Calico 的 ipip 模式采用隧道方案实现每个 pod 一个 IP 的方式，会比宿主机直接互联的网络有不少性能损耗。
一 Docker网络 1.1 Docker网络类型 标准的Docker支持以下4类网络模式： host模式：使用--net=host指定。...在Kubernetes管理模式下通常只会使用bridge模式，如下介绍在bridge模式下Docker是如何支持网络的。 提示：更多Docker网络参考《006.Docker网络管理》。...在不同应用之间协调好端口分配是十分困难的事情，特别是集群水平扩展时。而动态的端口分配也会带来高度复杂性，例如：每个应用程序都只能将端口看作一个符号（因为是动态分配的，所以无法提前设置）。...这些都是Docker的网络模型在跨主机访问时面临的问题。 注意：更多跨主机的Docker通信方案，可参考《006.Docker网络管理》。...三 Docker网络局限 3.1 Docker的网络局限 从Docker对Linux网络协议栈的示例可知，Docker一开始没有考虑到多主机互联的网络解决方案。
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
一 CNM网络模型 1.1 网络模型 生产环境中，跨主机容器间的网络互通已经成为基本要求，更高的要求包括容器固定IP地址、一个容器多个IP地址、多个子网隔离、ACL控制策略、与SDN集成等。...Network Sandbox：容器内部的网络栈，包括网络接口、路由表、DNS等配置的管理。Sandbox可用Linux网络命名空间、FreeBSD Jail等机制进行实现。...网络插件 Kubernetes目前支持两种网络插件的实现。...为了在Kubernetes集群中使用网络插件，需要在kubelet服务的启动参数上设置下面两个参数： --network-plugin-dir：kubelet启动时扫描网络插件的目录。...目前已有多个开源项目支持以CNI网络插件的形式部署到Kubernetes集群中，进行Pod的网络设置和网络策略的设置，包括Calico、Canal、Cilium、Contiv、Flannel、Romana
本篇将聊聊GPU集群网络配置和GPU集群规模以及总有效算力，重点讨论算力网络平面。因为存储和管理网络平面相对比较简单，本文就不赘述了。...GPU集群网络架构示例（两层计算网络）[3] GPU服务器网卡配置 GPU集群的规模和总有效算力，很大程度上取决于GPU集群网络配置和使用的交换机设备。...GPU集群网络和集群规模 上面讨论了单个GPU服务器的网卡配置，接下来讨论GPU集群网络架构（GPU cluster fabrics）和集群规模。...如果要构建更大规模的GPU集群，我们需要从两层计算网络扩展到三层计算网络。 对于规模较大的GPU集群，一般需要采用三层计算网络架构。...在上面的分析中，我们假设了整个GPU集群计算网络都是使用相同的交换机，如果Leaf、Spine、Core分别使用不同的交换机（甚至某一层都可能使用不同的网络交换机），那么对于GPU集群网络和集群规模的分析就变得比较复杂了
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。
Kubernetes 集群网络可能会让人感到困惑，甚至对于那些有处理虚拟网络和请求路由实际经验的工程师来说也是如此。...在这篇文章中，我们将通过跟踪HTTP请求到运行在基本的Kubernetes集群上的服务来介绍Kubernetes网络的复杂性。...5 Pod 网络 这篇文章不会详细介绍Pod网络，但是在我们的GKE集群中，Pod网络有自己的CIDR块，与节点的网络分开。...Kubernetes网络模型要求集群中的所有Pod能够直接相互寻址，而不管其主机节点如何。...这是一个不全面的列表： 容器网络接口（CNI）插件：每个云提供商默认使用与其VM网络模型兼容的CNI实现方式。本文以默认设置的GKE集群为例。
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。
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.
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
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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