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=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
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
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。
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。
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。
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。
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。...，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。...可视化案例使用的网络 可视化结果 layer1,layer2学习到的特征基本是颜色、边缘等低层特征 layer3学习到的特征，一些纹理特征，如网格纹理 layer4学习到的特征会稍微复杂些，
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。
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。
知乎上，如何设计一个网络拟合 xx 函数的讨论层出不穷（e.g....那么如何跳出魔改网络结构的火坑呢？正如一个人有两条腿走路，CV 领域也有模型和数据两条腿。魔改模型不行，我们可以魔改数据集（跳入魔改数据集的火坑）！...在魔改网络结构时，为了学习这些信息，我们往往会设计各种 Attention 模块。 在自监督学习中，我们可以显式地让模型学习这些信息。目前，比较常见（我认为）有效的策略有三类。...在魔改网络结构时，为了学习这些信息，我们往往嫁接 STN 模块。 在自监督学习中，我们可以显式地让模型学习这些信息。...在魔改损失函数时，我们可能会用到 metric learning； 在魔改网络结构时，我们会使用 GCN 计算节点之间的相似度进行图卷积。而在自监督学习中，我们可以显式地让模型学习这些信息。
讲者：Ed Warnicke @Cisco、Frederick Kautz @doc.ai和Nikolay Nikolaev @VMware NSM（Network Service Mesh，网络服务网格...NSM带来了服务网格的有用特性，从HTTP的高度一直到IP本身。应用程序和应用程序服务网格，如Istio，在其上不加更改地运行，将混合/多云IP连接留给NSM。...加入我们的网络研讨会来了解NSM是什么，它是如何工作的，并看到一个NSM在运作的演示！...CNCF网络研讨会是教育新成员和现有社区成员了解趋势和新技术的好方法。...网络研讨会是非推广性质的，专注于云原生空间中的教育和思想领导力。 有兴趣举办CNCF网络研讨会吗？请联络我们：webinars@cncf.io
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！...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...这样就可以利用前面4096维的全连接映射特征直接在每个网格上回归处目标检测需要的信息（BB和Class）。
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.
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。
**************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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