网络模型

关于Redis网络模型的源码详析

前言 Redis的网络模型是基于I/O多路复用程序来实现的。源码中包含四种多路复用函数库epoll、select、evport、kqueue。在程序编译时会根据系统自动选择这四种库其中之一。下面以epoll为例,来分析Redis的I/O模块的源码。 epoll系统调用方法 Redis网络事件处理模块的代码都是围绕epoll那三个系统方法来写的。先把这三个方法弄清楚,后面就不难了。 epfd = e... »

Keras 实现加载预训练模型并冻结网络的层

冻结模型的前k层,用于弥补数据集较小的问题。以上这篇Keras 实现加载预训练模型并冻结网络的层就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持软件开发网。 »

pytorch模型存储的2种实现方法

1、保存整个网络结构信息和模型参数信息:torch.save(model_object, './model.pth')直接加载即可使用:model = torch.load('./model.pth')2、只保存网络的模型参数-推荐使用torch.save(model_object.state_dict(), './params.pth')加载则要先从本地网 »

使用tensorflow显示pb模型的所有网络结点方式

您可能感兴趣的文章:tensorflow ckpt模型和pb模型获取节点名称,及ckpt转pb模型实例tensorflow通过模型文件,使用tensorboard查看其模型图Graph方式TensorFlow——Checkpoint为模型添加检查点的实例Tensorflow实现在训练好的模型上进行测试 »

Halcon  深度学习分类模型介绍

Halcon 深度学习分类模型介绍

Halcon提供了预训练网络。网络架构支持改变训练图像尺寸,但最小尺寸不能低于15 x 15pretrained_dl_classifier_enhanced.hdl模型对比上面的迷你型分类网络,此网络拥有更多的隐含层,因此可以胜任更复杂的分类任务。 »

基于LSTM神经网络模型预测北京PM2.5排放量预测

基于LSTM神经网络模型预测北京PM2.5排放量预测

基于LSTM神经网络模型预测北京PM2.5排放量预测 代码实现 import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.keras import layers from sklearn.preprocessing import Sta... »

计算机网络模型与5G协议

计算机网络模型与5G协议

计算机网络模型与5G协议一、OSI模型什么是OSI七层模型?我们需要了解互联网的本质是一系列的网络协议,这个协议就叫做OSI协议,它是由ISO于1984年定义的。 »

五层参考模型所解释的通信过程

计算机网络:计算机网络体系结构与OSI参考模型、TCP/IP参考模型、五层参考模型

文章目录计算机网络体系结构分层结构分层体系结构中的基本概念OSI参考模型数据封装控制信息物理层(Physical )数据链路层(Data Link)网络层(Network)传输层(Transport)会话层(Session)表示层(Presentation)应用层(Application)TCP/IP参考模型五层参考模型计算机网络体系结构当前计算机网络主要以 »

计算机网络复习题1

协议是控制两个对等实体进行通信的规则的集合。协议的实现保证了能够向上一层提供服务。本层的服务用户只能看见服务而无法看见下面的协议;协议是水平的,是控制两个对等实体进行通信的规则,而服务是由下层通过层间接口向上层提供的作者:YouDaoHua »

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计算机网络的发展之OSI参考模型的详介(一)

OSI是OSI/RM的简称,全称是Open Systems Interconnection Reference Model,意为开放系统互连参考模型。资源子网对应OSI模型中的高三层,包括会话层、表示层和应用层。通信子网对应OSI模型中的低三层,包括物理层、数据链路层和网络层。 »

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计算机网络基本参考模型(重要)

思维导图分层好处1,各层工作独立,层之间通过接口联系,降低协议工作的复杂程度。除了第1层和第7层TCP/IP四层参考模型4:Application应用层3:Transport传输层2:InternetInternet层1:Network Access物理层五层参考模型就是将TCP/IP四层参考模型的网络接入层进行了分割。用OSI七层参考模型的下两层来代替。 »

5G网络架设要点精要

九阴真经,包罗万象。扎实基础,神功必成。 »

写给大忙人看的计算机网络参考模型

写给大忙人看的计算机网络参考模型

计算机网络中的协议协议就是指规则的集合。计算机网络中的服务在一个层次参考模型中,下层为紧邻的上层提供的功能调用。是现在计算机网络中最经典的参考模型,但是在市场中并没有得到大量的使用。总结本文简单的讲解了计算机网络参考模型,OSI参考模型和TCP/IP参考模型,大家不用死记硬背每一层到底是什么、到底有多少协议。 »

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【计算机网络】— OSI参考模型

OSI参考模型是一个具有七层结构的体系模型。层次结构及功能简介层数OSI参考模型7应用层6表示层5会话层4传输层3网络层2数据链路层1物理层物理层 物理层是参考模型中的最底层,负责光/电信号的传递方式。传输层是计算机通信体系结构中关键一层,它向高层屏蔽了下层数据的通信细节,使用户完全不用考虑物理层、数据链路层和网络层工作的详细情况。 »

Linux CentOS7 网络管理技术

Linux CentOS7 网络管理技术

子网掩码 255.0.0.0B 类:范围从128~191。子网掩码 255.255.0.0C 类:范围从192~223。子网掩码 255.255.255.0D 类:范围从224~239。 »

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MNIST手写数字识别问题的多层神经网络模型实践

(10分) MNIST手写数字识别问题的多层神经网络模型实践 按课程案例,动手完成编码实践。 自行设计一种神经网络模型,并尝试采用不同超参数,让模型的准确率达到97.5%。 提交要求: 1、你认为最优的一次带运行结果的源代码文件(.ipynb 格式) 2、作为附件上传 评分标准: 1、完成MNIST手写数字识别的神经网络建模与应用,有完整的代码,模型能运行,准确率达97%以上;得6分;每下降一个百... »

TCP/IP协议模型和OSI模型的比较

OSI 网络模型

OSI 网络模型开放系统互联参考模型OSI 是国际标准化组织提出的一个设计和描述网络通信的基本框架,包括了物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层(共7层)。通常把OSI网络模型的低四层称为数据流层,而把高三层称为应用层。网络层通常还需要对数据包进行重组以满足数据链路层对数据帧大小的要求,并且还需要考虑不同协议之间的互联问题。 »

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基于深度学习网络在Airsim中的自动驾驶

**Airsim仿真平台介绍及模型建立** Airsim是一款基于Unreal Engine构建的无人机、汽车等模拟器的开源平台,并且可以跨平台的通过PX4飞行控制器进行仿真控制,在物理和视觉上逼真的模拟环境使得它成为一款很好的平台。不仅模拟了汽车无人机等动力学模型,甚至对天气效果灯光控制也做出了非常好的模拟。并且官方发布了很多测试环境,诸如森林、平原、乡村等。Airsim公开了API,可以通过P... »

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#教计算机学画卡通人物#生成式对抗神经网络GAN原理、Tensorflow搭建网络生成卡通人脸

生成式对抗神经网络GAN原理、Tensorflow搭建网络生成卡通人脸 下面这张图是我教计算机学画画,计算机学会之后画出来的,具体实现在下面。 ▲以下是对GAN形象化地表述 ●赵某不务正业、游手好闲,却整天做着发财梦。有一天,他突发奇想,准备用造假币来实现他的“梦想”。第一次,他造了一张假币,去超市买东西,但是由于第一次造假币,手法比较粗糙,一下就被收银员识破。于是,他改进了技术,又一次造出了假币... »

Focal Loss for Dense Object Detection(密集目标检测中的焦距损失)

Focal Loss for Dense Object Detection(密集目标检测中的焦距损失)

我们用ResNet-50-FPN和ResNet-101-FPN在五个尺度显示RetinaNet的变体。研究结果表明,当使用焦损失训练时,RetinaNet能够与以往的单级检测器速度相匹配,同时超过了现有的所有最先进的两级检测器的精度。一级探测器应用于对物体位置、比例和纵横比的规则密集采样。Viola和Jones[36]使用增强型目标检测器进行人脸检测,导致了此类模型的广泛采用。 »

VGG19

VGG 论文总结

例如,ILSVRC-2013表现最佳的论文使用了更小的感受野窗口尺寸和第一卷积层更小的步长。第5节总结了论文。最后,附录C包含了主要的论文修订列表。 »

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目标分割DeepLab v1讲解

ABSTRACT论文是通过结合深度卷积神经网络 和概率图模型 来解决像素级分类问题。定性上说,DeepLab对于边界的分割精度超过之前的方法。相比于传统视觉算法,DCNN以端到端 的方式获得了很好的效果。为了在我们目标步幅stride=8pixels上更密集地计算分数scores,我们开发基于Giusti、Sermanet以前使用方法的变体。 »

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论文阅读 WAVEGLOW

WAVEGLOW摘要1 引言2 WAVEGLOW2.1 放射耦合层2.2 1*1可逆卷积2.3 早期产出2.4 推论3 实验记录摘要在本文提出了WaveGlow:一种依靠流的从梅尔频谱图合成高质量语音的网络。此外,并行WaveNet和单簧管需要两个网络,一个学生网络和一个教师网络。WaveGlow易于实施,仅使用单个网络进行训练,仅使用似然损失函数进行训练。2 WAVEGLOWWaveGlow是一... »

AlexNet网络结构详解与模型的搭建

AlexNet网络结构详解与模型的搭建

首先贴出三个链接:1.AlexNet网络结构详解视频2. 使用pytorch搭建AlexNet并针对花分类数据集进行训练3. 使用tensorflow搭建AlexNet并针对花分类数据集进行训练AlexNet是2012年ILSVRC 2012竞赛的冠军网络,分类准确率由传统方法的 70%+提升到 80%+。它是由Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的。下图是从AlexNet原论... »

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深度学习:过拟合问题

一般来说,在训练的前中期,神经网络的过拟合现象没有出现, 当随着训练 Epoch 数的增加,过拟合程度越来越严重。我们可以通过观察验证指标的变化,来预测最适合的 Epoch 可能的位置。当发现验证准确率连续n个Epoch没有下降,说明可能已经到达了最合适的Epoch次数附近,即模型达到了最佳状态,应停止训练。随着Dropout层的加入,会增加模型的泛化能力,降低发生过拟合现象的可能性。 »

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