Django模型层的字段类型Django模型层的字段类型决定了数据库中字段的数据类型。在Django中，每个模型都是由字段构成的。这些字段描述了模型的属性，并指定了它们在数据库中的数据类型。...is_published = models.BooleanField(default=False)ForeignKeyForeignKey是一个存储其他模型的主键的字段类型。...它指定了该字段引用的另一个模型的名称。...models.CASCADE) class Author(models.Model): name = models.CharField(max_length=100) # ...在这个例子中，Article模型中的...author字段是一个ForeignKey，它引用了另一个模型Author的主键。
设计上，GluonCV 是为了帮助工程师、研究人员、学生快速的做出产品原型、验证新思路、学习计算机视觉。 1. 训练脚本从而重现最新论文中的顶级结果； 2. 大量的预训练模型； 3....设计上，它同样也是为了让工程师、研究员和学生能快速的实现研究思路，做出产品原型。该工具箱提供以下四大特征： 1. 训练脚本来重现研究论文中的顶级结果； 2. 通用 NLP 任务的预训练模型； 3....以下简要展示了这两个工具的使用案例。 以下的案例将使用 20 层的残差网络在 CIFAR10 上从头开始训练，我们这里只展示了模型架构和最优化方法。...，以下将从 GluonCV 的模型库中导入用于 CIFAR10 的 20 层残差网络： # number of GPUs to use num_gpus = 1 ctx = [mx.gpu(i) for...如下将从模型仓库中导入一个标准的 RNN 语言模型，并将其应用到上面加载的数据集上： >>> model = nlp.model.language_model.StandardRNN('lstm', len
PCIe的OSI模型与事务层概述 PCIe协议定义了三层结构，分别是：物理层、数据链路层、事务层，每个层次按照协议中规定的内容，完成相应的数据处理功能，各层都分为发送和接收两功能块。 ?...在Xilinx芯片内部集成有PCIe硬核端点模块，能够自动完成数据链路层和物理层的数据处理，采用该方法时，用户只需要设计事务层的逻辑电路，完成事务层包（TLP）的处理即可。...因为事务层在FPGA应用中是需要用户设计参与的，所以掌握事务层的相关知识非常重要，请保持一点耐心，本系列的最后会分析几个PCIe工程应用。...PCIe事务层作用 事务层的作用是产生TLP包，接收PCIe设备核心层的数据请求，并将其转换为PCIe总线事务，PCIe总线使用的这些总线事务在TLP头中被定义，如存储器读写、IO读写、配置读写总线事务...一般Digest段由IP核填充，所以PCIe的处理在用户层表现为处理层TLP中的头标和数据段。
TCP/IP的七层模型 应用层 (Application)： 网络服务与最终用户的一个接口。...（在五层模型里面已经合并到了应用层） 格式有，JPEG、ASCll、DECOIC、加密格式等 会话层（Session Layer）： 建立、管理、终止会话。...（在五层模型里面已经合并到了应用层） 对应主机进程，指本地主机与远程主机正在进行的会话 传输层 (Transport)： 定义传输数据的协议端口号，以及流控和差错校验。...（由底层网络定义协议） 将比特组合成字节进而组合成帧，用MAC地址访问介质，错误发现但不能纠正 物理层（Physical Layer）： 是计算机网络OSI模型中最低的一层 物理层规定:为传输数据所需要的物理链路创建...局域网与广域网皆属第1、2层 物理层是OSI的第一层，它虽然处于最底层，却是整个开放系统的基础 物理层为设备之间的数据通信提供传输媒体及互连设备，为数据传输提供可靠的环境 如果您想要用尽量少的词来记住这个第一层
ISO七层模型是国际标准化组织用于计算机或者通信系统间相互联系的标准体系.他是一个七层的，抽象的模型体. 应用层 (Application)： 网络服务与最终用户的一个接口。...（在五层模型里面已经合并到了应用层） 格式有， JPEG、ASCll、DECOIC、加密格式等 会话层（Session Layer）： 建立、管理、终止会话。...（在五层模型里面已经合并到了应用层） 对应主机进程，指本地主机与远程主机正在进行的会话 传输层 (Transport)： 定义传输数据的协议端口号，以及流控和差错校验。...协议有： TCP UDP，数据包一旦离开网卡即进入网络传输层 网络层 (Network)： 进行逻辑地址寻址，实现不同网络之间的路径选择。...step 2：传输层 TCP协议 包含三次握手的过程 step 3：网络层 IP封装 查片 封装源IP地址 以及目的IP地址 看数据大小是否需要分片 假设不需要分 step 4：数据链路层
GluonCV-Torch 简介 目前 GluonCV 已经包含非常多的预训练模型与 CV 工具，包括 50 多种图像分类模型、SSD 和 Yolo-v3 等目标检测模型、FCN 和 DeepLab-v3...而目前 GluonCV-Torch 主要提供了图像分类与语义分割两部分的预训练模型，其中分类模型都是在 ImageNet 实现的预训练，而语义分割模型分别在 Pascal VOC 和 ADE20K 实现预训练...=True) 对于图像分类方面的预训练模型，GluonCV-Torch 以便捷的接口提供了准确率非常高的预训练模型。...GluonCV-Torch 使用 在该项目中，张航展示了一个简单的使用示例，其调用了在 ADE20K 数据集上预训练的 DeepLabV3 语义分割模型。...机器之心在 PyTorch 0.4.1 的环境下可以安装 GluonCV-Torch，并成功运行，我们在 CPU 上推断一张图片的时间约为 70 多秒，在 GPU（K80）上的推断时间为 10 多秒。
导读 本文首先讲述四层负载均衡技术的特点，然后通过提问的方式推导出四层负载均衡器的NAT模型和DR模型的工作原理。...通过本文可以了解到四层负载均衡的技术特点、NAT模型和DR模型的工作原理、以及NAT模型和DR模型的优缺点。...01 FLB在网络中的基本拓扑 FLB工作在OSI七层网络参考模型的第四层（传输控制层）,FLB上必须具备两个IP地址，VIP和DIP。...02 四层负载均衡技术的特点 由于FLB工作在传输控制层，因此它对数据包的处理（转发）总是运行在内核态，不会产生内核态和用户态的切换。...图 2 FLB的NAT 模型的基本网络拓扑图 需要注意的是，上面的后端的server的默认网关需要配置成负载均衡服务器的地址。这样server响应的数据包才能回到负载均衡服务器上。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说七层网络结构_网络模型的七层结构,希望能够帮助大家进步!!!...一、7层 7层是指OSI七层协议模型，主要是：应用层（Application）、表示层（Presentation）、会话层（Session）、传输层（Transport）、网络层（Network）、数据链路层...OSI 模型 主要协议 单位 TCP/IP 应用层 Telnet、FTP、HTTP、SNMP等 数据流 应用层 表示层 CSS GIF HTML JSON XML GIF 数据流 会话层 FTP SSH...、接收 集线器、中继器,电缆，发送器，接收器 二、 5层 5层只是OSI和TCP/IP的综合，是业界产生出来的非官方协议模型，但是很多具体的应用。...5层模型不展开讲解，内容和功能参照7层的，这里把3者做一个综合的对应，如下图： 三、 4层 4层是指TCP/IP四层模型，主要包括：应用层、运输层、网际层和网络接口层。
也就是说，我们用gluoncv调用的模型，是亚马逊在他们的服务器上帮我们训练好的，在测试集上的精度非常高，完成绿视率和天空率的识别绰绰有余。话不多说，让我们这就开始本期的教学。...首先，大家需要到gluoncv的官网 https://gluon-cv.mxnet.io/install.html 上找到这个安装页面： ?...（实际上，gluoncv的tutorial写的非常好，本篇文章实际上也只是重复了一下tutorial而已。 安装好之后，我们就可以打开jupyter notebook啦。...运用同样的方法，我们可以测试一下在ade20k训练集上训练的同样的模型，在这张图片上的表现： model2 = gluoncv.model_zoo.get_model('deeplab_resnet101...大家可以根据自己项目/论文的需求自行选择合适的训练集训练的模型。 然后我在百度街景上随便截了一张图： ? 用同样的方法看一下效果 cityscapes: ? ade20k: ?
在前一篇文章的评论区中还有一些同学提出了用JSON构建的数据模型称为模型层，其实这是一个误区，JSON构建的数据模型只是一种数据结构的描述，他其实并不是一种角色或者是一种职责，因此他并不是MVC中所说的...严格的说他只是M所操作的数据对象，希望大家能够体会到这一点。 废话了那么多，回到我们构建模型层的正题里面来，如何来构建一个模型层呢？...数据模型类一般提供一个带有所有属性的init初始化方法，而初始化后这些属性原则上是不能被再次改变，所以应该设置为只读属性。...最后在设计出类里面所提供的方法，因为模型层所提供的方法大都具有异步属性，因此要选择一个最合适的异步调用通知模型。...当然这些都只是我们在进行业务模型层设计时所做的第一步，那么我们的业务模型层内部的实现又应该如何进行设计和编码呢？我将会在后续的日子里面继续撰文来介绍如何一个业务模型层的一些具体方法和实践。
在我前面的两篇文章里面分别对MVC框架中的M层的定义和构建方法进行了深入的介绍和探讨。这篇文章则是想深入的介绍一下我们应该如何去构建控制层。控制层是联系视图层和模型层的纽带。...控制层的引入正是解决了上面的这些矛盾，他将视图和模型的关联减少到最低，同时也是将易变的和不变这种矛盾体进行了化解。...功能的展现在设计上我们可以理解为通过视图来完成，而业务逻辑实现则是由模型层来完成，所以必须要存在一个实体来将这两者关联起来，并且起到统筹和控制的能力。这个实体由控制层的控制器来实现和担当最合适。...viewDidLoad 这个方法被调用时表示视图已经构建完毕了，一般在这里构建模型层的业务模型对象，以及一些事件的绑定，委托delegate的设置等工作。...以及模型层对象的属性，同时还会拥有自身的一些属性。
现在我们开始研究skip gram模型吧 模型 skip-gram实际上是非常简单的神经网络模型形式；我认为任何所有微小的调整和变化都会使解释困扰。...我们进一步看，你可能在机器学习使用Word2Vec时用到下面一个技巧：使用一个隐藏层的简单神经网络来执行某个任务，但是接下来我们将不会在训练模型任务时使用那样的神经网络，而是仅仅是使用它来学习隐层神经网络的权重...当模型训练结束时，当你将“苏联”作为输入时，然后输入为“联盟”或“俄罗斯”的概率比输出为“野人”的概率更高。 关于模型的更多细节 思考下，这些单词应该怎么被表示哪？...300个特征是谷歌基于谷歌新闻数据集训练的模型（你可以在 这里下载）。特征的数量是一个你调试应用的“超参数”（尝试不同的值来产生更好的结果）。...这就意味着模型中的隐藏层其实运作为一个单词查找表，隐藏层的输出为输入单词的“词向量”。
1 问题 我们知道，在学习深度学习的过程中，搭建网络是我们必须要掌握的，在搭建网络的过程中，我们也遇到了很很多的问题，为什么要使用卷积层，卷积层的参数我们应该怎么去定义，以及为什么要去用池化，池化的参数又该怎么去定义...:输入的维度 out_channels:输出的维度 kernel_size:卷积核大小 stride:卷积核每步移动的距离，默认是1 padding:边缘填充，默认是0 2.2 池化层 池化层是降低数据特征的维度...,在一定程度上防止数据的过拟合，同时缓解卷积层对于位置的敏感性。...若采用平均池化层，则是对每一个卷积核内的内容取平均值。...全连接层 全连接层基本上用来作为模型的最后一层，是将每个神经元与所用前后的神经元进行连接，得到图像的特征信息输出。
最后，由于所有命令行参数的定义 (包括赋默认值) 和解析都是在 train.py 中，导致 train.py 与模型高度绑定，传入参数定义不同的模型就需要不同的 train.py。...原本字典的 key 变成了 Config 实例的属性名称，而原本字典的 value 变成了 Config 实例的属性值，且支持逐层嵌套访问属性值，如 cfg = Config(dict(a=1, b=dict...Registry 机制 mmcv 中 Registry 类的定义很简单，在此基础上，我又浓缩了一下，大体如下： class Registry: def __init__():...在 GluonCV 中，这类字典位于 gluoncv/data/__init__.py, gluoncv/model_zoo/model_zoo.py 等文件中, 是一个开发者手动注册的大字典。...所以，通过看配置文件，基本也就可以了解整个模型的细节和训练流程了。
本来笔者看到mxnet/gluoncv有yolov3的自训练，而且Mxnet还进行一定改进把精度提升了不少，还欢欣鼓舞的去尝试，但是一旦遇到坑，基本没法解决。。...（原有的yolov3） 第二段解冻全部层进行训练 笔者自己的训练数据集是专业领域的图像，所以基本第一阶段的迁移学习阶段没啥用，因为与原有的yolov3训练集差异太大，如果你也是，请直接开始第二段或者重新根据...那么这边就有三样可能需要预下载的模型： yolo_weights.h5 预训练模型（用作迁移） python convert.py -w yolov3.cfg yolov3.weights model_data...train ），要学习的话，学习几个epoch（epochs_stage_1 ） epochs_finally = 100和 finally_train = True ，是，是否进行后面开放所有层的学习...（finally_train ），学习几个epoch（epochs_finally） weights_path ，调用model的路径 这里需要注意： 如果要在之前训练基础上，追加训练，一般要把
OSI七层模型详解 OSI七层模型 所谓OSI七层模型，即一个把网络从逻辑上分为七层的模型体，每一层都都有其相关、相对应的物理设备，比如路由器、交换机；该模型是国际标准化组织（ISO）制定的一个用于计算机或通信系统间互联的标准体系...它在下两层的基础上向资源子网提供服务，其主要任务是：通过路由选择算法，为报文或分组通过通信子网选择最适当的路径。该层控制数据链路层与传输层之间的信息转发，建立、维持和终止网络的连接。...传输层在网络层的基础上为高层提供“面向连接”和“面向无接连”的两种服务。 处理传输差错：提供可靠的“面向连接”和不太可靠的“面向无连接”的数据传输服务、差错控制和流量控制。...应用层 在OSI参考模型中，应用层是模型的第七层，也是最高层 ；它是计算机用户，以及各种应用程序和网络之间的接口，其功能是直接向用户提供服务，完成用户希望在网络上完成的各种工作。...它在其他6层工作的基础上，负责完成网络中应用程序与网络操作系统之间的联系，建立与结束使用者之间的联系，并完成网络用户提出的各种网络服务及应用所需的监督、管理和服务等各种协议。
在OSI参考模型的传输层上，主要包括TCP和UDP两个重要的协议，本文主要介绍TCP协议相关的属性，包括连接建立，序列号，以及资源子网和通信子网，以及拥塞和流量控制的相关概念。...图-1传输层基本作用 在OSI参考模型中，自下而上第一个提供端到端服务的层次是传输层。...传输层的是作用是负责为两台主机中应用进程之间的通信提供服务，而对于网络层来说，提供的是主机到主机之间的通信，所谓的端到端是指应用进程到应用进程。...在具体的物理网络的链路层，我们看到的只是 MAC 帧，IP 数据报被封装在 MAC帧里面。 MAC 帧在不同的网络上传送时，其MAC 帧的首部是不同的。这种变化，在上面的IP 层上是看不到的。...当某个路由器发现一数据报的检验和有差错时，会直接丢弃。 03 资源子网与通信子网 网络层 位于通信子网的最高层，实现网络通信功能 传输层 位于资源子网的最低层，实现资源共享功能 ?
经过最近几个月的复现和优化，GluonCV 现在全面支持视频理解中的大量模型和常见数据集。...下面的表格列出了我们在 Kinetics400 数据集上提供的预训练模型， ? 模型的各种 backbone，各种变体，应有尽有。...即便如此，简单易懂的教程依旧缺乏。我们 GluonCV 提供大量的 jupyter notebook 教程，用户可以直接本地体验，不论是在 Windows，Linux 还是 Mac 上。...我们提供的教程包括如何复现 SOTA 模型，如何抽取特征，如何做推理，如何在自己的数据集上微调以及如何做分布式训练。 尤其值得一提的是分布式训练。...INT8 量化，部署更快 GluonCV 继续与英特尔携手带来更多的 INT8 量化模型。
论文复现对很多人而言难度都比较大，因为常常涉及很多细节，部分细节对于模型效果影响很大，但是却很少有文章介绍这些细节，前段时间正好看到这篇文章，再加上之前就有关注GluonCV，因此就抽空看了下这篇文章。...目前这些复现结果都可以在GluonCV中找到： https://github.com/dmlc/gluon-cv， GluonCV是亚马逊推出的深度学习库，除了提供许多图像任务的论文复现结果，还提供了非常多常用的数据读取...选用更大的batch size能够在整体上加快模型的训练，但是一般而言如果只增大batch size，效果不会太理想，这部分目前有比较多的研究论文，比如Facebook的这篇：Accurate, Large...3、每个残差块的最后一个BN层的γ参数初始化为0，我们知道BN层的γ、β参数是用来对标准化后的输入做线性变换的，也就是γx^+β，一般γ参数都会初始化为1，作者认为初始化为0更有利于模型的训练。...另外在语义分割任务上也有类似的迁移效果，如Table9所示。 ? 整体而言，这篇论文提供了模型优化方面的炼丹秘诀，采用作者复现的这些模型迁移到个人数据集上也能看到明显的效果提升，真的是非常实用。
在这个扩展的预训练阶段，ExPLoRA只解冻1-2个预训练的ViT块和所有归一化层，然后用LoRA调整所有其他层。最后，作者仅用LoRA在这个新领域上进行监督学习的微调。...同时解冻这些块的规范化层。 在新领域的 未标注 图像 上训练得到的模型，使用与相同的无监督目标（例如：DinoV2或MAE训练目标）。...针对DinoV2的ExPLoRA在作者的实验中，作者使用没有寄存器的DinoV2 ViT-L模型作为。作者解冻了ViT的第24块，并在所有其他块的每个注意力层的 Query 和价值矩阵上使用LoRA。...作者还解冻了网络中的规范化层（这些层需要的参数非常少）。作者完全训练了Dino、iBOT和Koleo的线性头，没有任何冻结的参数。...由于 Patch 嵌入层与MAE的不同，作者在ExPLoRA预训练期间解冻并从头开始训练它们，从而使得参数数量增加最小。 表4：在fMoW-Sentinel验证集上的结果。
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