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    Android:检测网络状态&监听网络变化

    Android开发中,许多功能需要网络连接,所以在开发过程中需要进行手机网络检测 今天,我将教大家如何进行网络状态的检测和监听网络状态的变化 ---- 目录 ? ---- 1....检测网络状态 1.1 实现思路 获得ConnectivityManager对象 ConnectivityManager主要用于查看网络状态和管理网络连接相关的操作 获取ConnectivityManager...所以检测网络状态时需要分版本进行检测 1.3 具体检测代码 //检测当前的网络状态 //API版本23以下时调用此方法进行检测 //因为API23后getNetworkInfo(int networkType...Demo实例 接下来我将用一个实例进行网络状态的监听和检测。...总结 相信大家已经非常了解改如何检测网络状态&监听网络变化 接下来,我会继续介绍具体如何在Android中的其他知识,有兴趣可以继续关注Carson_Ho的安卓开发笔记 ---- 请帮顶 / 评论点赞!

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    怎样快速检测网络环路?

    那么除了看日志,有没有什么检测手段呢?答案是肯定的,今天就来讲一下,如何通过 Loop Detection 功能检测网络环路。...Loop Detection通过从接口周期性发送检测报文,检查该报文是否返回本设备,从而判断该接口、设备所在网络或设备下挂网络是否存在环路。...注意,Loop Detection仅为单节点环路检测技术,并不支持STP/RSTP/MSTP等环网技术。 如果发现检测报文从发出去的接口接收到,则认为该接口发生自环或该接口下挂的网络中存在环路。...如果发现检测报文被本设备上的其他接口接收到,则认为该接口或设备所在的网络中存在环路。 在发现环路后,将发送告警和记录日志,并能根据用户事先的配置对接口进行处理,默认是直接关闭接口。...为防止网络环路大面积地影响办公网络,所以配置 Loop Detection实现对VLAN 10~20的环路检测

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    DCAMNet钢铁缺陷检测网络复现

    YOLOX网络结构 YOLOX 检测算法基于 YOLO 系列,但对锚框生成模式进行了改进,引入无锚定(anchor-free)技术。...而在带钢的表面缺陷图像数据中,由于缺陷之间的显著差异,聚类得到的锚框的大小更容易不稳定,会进一步影响检测网络模型的检测效果。...为什么选择YOLOX: 对比于YOLO系列网络,YOLOX检测头部分用无锚定(anchor-free)技术取代了基于锚定的技术。...YOLOX对YOLOv3上的一系列改进有效地提高了检测效果和速度,特别对不同图像上的泛化性,所以作者选择了YOLOX作为基线网络。...现阶段YOLOX仍有的不足之处: 由于残余结构的设计问题,YOLOX的骨干网络难以更好地改进带钢表面缺陷特征的提取,再就是由于动态样本匹配的问题,YOLOX在检测带钢这种不规则缺陷对象方面的性能较差。

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    深度解析文本检测网络CTPN

    ,OCR分成文本检测和文本识别两个步骤,其中文本准确检测的困难性又是OCR中最难的一环,而本文介绍的CTPN则是文本检测中的一个里程碑的模型。...文本检测有别于一般的目标检测,区别有以下几种:(1)一般的目标检测的每个目标一般是孤立的,所以每个目标的边界框都很明确,而对于文本检测中边界其实没有那么容易界定,因为文本(单词)其实是一个序列,在图像中每个单词中间是有空格的...我们来看一下用一般目标检测算法(Faster-RCNN)跟用CTPN效果对比,很明显通用的目标检测算法的检测框会大很多(更不精确) ?...(1)CTPN第一步和通用的目标检测网络一样,先用一个backbone,这里用的是VGG16来提取空间特征,取VGG的conv5层的输出,输出维度为B × W × H × C(批次batchsize×宽...,然后重新reshape回N × 256 × H × W (4)将输出经过一个卷积层(图中的FC),变成N × H × W × 512 (5)N × H × W × 512 最后会经过一个类似RPN的网络

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    基于RNN网络的Deepfake检测

    今天给大家介绍的是一篇基于CNN+RNN结构的检测Deepfakes框架 1. 前言 大部分检测假脸工作是在图片上进行的,而针对deepfake视频往往有很少检测方法。...最突出的是帧与帧之间光源的不一致性,导致假脸有闪烁现象,这种特征是很适合使用CNN来进行像素级别的检测。 3....整体架构 至此我们确定了基础架构,由CNN提取帧特征,由LSTM进行时间序列上的分析,我们的网络还包含2个全连接层加Dropout以防模型过拟合 ?...我们使用预训练后的InceptionV3网络作为CNN结构,对输入的图片抽取出2048个特征。...总结 网络上流传的Deepfakes往往是以视频格式,很少是单单以图片的格式 该工作观察到帧与帧之间的融合不自然的问题,很巧妙的将CNN与LSTM结合起来,用于视频序列检测 而最后结果也是十分不错的

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    卷积神经网络-目标检测

    特征点检测: 由前面的目标定位问题,我们可以知道,神经网络可以通过输出图片上特征点的坐标(x,y),来实现对目标特征的识别和定位标记。 ?...训练完这个卷积网络,就可以用它来实现滑动窗口目标检测。 滑动窗口目标检测: 利用滑动窗口在实际图片中实现目标检测。 ?...卷积的滑动窗口实现 为了构建滑动窗口的卷积应用,首先要知道如何把神经网络的全连接层转化成卷积层 假设对象检测算法输入一个14×14×3的图像,过滤器大小5×5,数量16,然后通过2×2的最大池化操作,接着再添加一个全连接层...汽车目标检测: 依据上面的方法,我们将整张图片输入到训练好的卷积神经网络中。无需再利用滑动窗口分割图片,只需一次前向传播,我们就可以同时得到所有图片子集的预测值。 ?...所以在使用了R-CNN后,我们不会再针对每个滑动窗口运算检测算法,而是只选择一些候选区域的窗口,在少数的窗口上运行卷积网络

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    目标检测之FPN网络详解

    特征图金字塔网络FPN(Feature Pyramid Networks)是2017年提出的一种网络,FPN主要解决的是物体检测中的多尺度问题,通过简单的网络连接改变,在基本不增加原有模型计算量的情况下...所以上图中的网络的缺点就是会造成检测小物体的性能急剧下降。...作者认为SSD算法中没有用到足够低层的特征(在SSD中,最低层的特征是VGG网络的conv4_3),而在作者看来足够低层的特征对于检测小物体是很有帮助的。...4、FPN(Feature Pyramid Networks) 图4 这是本文要讲的网络,FPN主要解决的是物体检测中的多尺度问题,通过简单的网络连接改变,在基本不增加原有模型计算量的情况下,大幅度提升了小物体检测的性能...显然finest level的效果不如FPN好,原因在于PRN网络是一个窗口大小固定的滑动窗口检测器,因此在金字塔的不同层滑动可以增加其对尺度变化的鲁棒性。

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