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...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...pwd=3ify 选择VPN Server安装 打开创建连接，主机：localhost，端口：5555，点击确认后进行连接，会提示修改密码 连接Server后可以管理监听列表，修改成自定义的开放外网端口...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，...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。
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。
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。...AlexNet 将 sigmoid 激活函数改成了更加简单的 ReLU 激活函数。 AlexNet 通过 Dropout 来控制全连接层的模型复杂度。...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...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。
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。
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
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。
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...Dropout在批正则化出现之前，一直是神经网络中效果最好的正则化技术。...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。
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）。...4G在很大程度上是通过运行专有软件栈的自定义硬件来实现的，这种方法对于4G网络来说是可以接受的，但是考虑到5G以及所需成本，运营商已经着手开发开源解决方案。...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。
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。
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.
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。...前言 这是卷积神经网络学习路线的第六篇文章，前面五篇文章从细节，超参数调节，网络解释性方面阐述了卷积神经网络。...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。...这个网络也是近20年来大量神经网络架构的起源。...网络结构 LeNet-5是LeNet系列最新的卷积神经网络，设计用于识别机器打印的字符，LeNet-5的网络结构如下图所示。
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。...前言 这是卷积神经网络学习路线的第七篇文章，主要回顾一下经典网络中的AlexNet。...背景 在卷积神经网络学习路线（六）中讲到了LeNet是第一个真正意义上的卷积神经网络，然后发明者Lecun也被称为卷积神经网络之父。...可能更多好处是加速了网络收敛。 后记 这是卷积神经网络学习路线的第七篇文章，介绍了经典网络中的AlexNet，希望对大家有帮助。...卷积神经网络学习路线（五）| 卷积神经网络参数设置，提高泛化能力？ 卷积神经网络学习路线（六）| 经典网络回顾之LeNet ----
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。
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