一、CNN的引入在人工的全连接神经网络中，每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢，例如一张黑白的 28×28 的手写数字图片，输入层的神经元就有784个，如下图所示：
若在中间只使用一层隐藏层，参数 w 就有 784×15=11760 多个；若输入的是
28×28 带有颜色的RGB格式的
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2024-10-25 13:18:58
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物理层：中继器、集线器数据链路层：网桥、交换器网络层：路由器网络层以上：网关1、关于七层模型的介绍七层模型，也称为OSI（Open System Interconnection）参考模型，是国际标准化组织（ISO）制定的一个用于计算机或通讯系统间互联的标准体系。它是一个七层的、抽象的模型体，不仅包括一系列抽象的术语或概念，也包括具体的协议。模型优点 建立七层模型的主要目的是为解决异种网络互连时所遇
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2023-08-15 21:24:41
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卷积神经网络——卷积层CNN怎么进行识别什么是卷积图像上的卷积GIF动态卷积图权值共享 该博客主要是对网上知识点的学习和整理，方便日后复习。侵删。 卷积神经网络（CNN）一般由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT（输入层）-CONV（卷积层）-RELU（激活函数）-POOL（池化层）-FC（全连接层）CNN怎么进行识别当我们给定一个“X”的图案，计算机怎么识别这个图案
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2024-04-02 09:49:57
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所谓的多层架构其实更三层原理是一样的，只是随着项目的需要分离多个层出来，层次不是越多越好的，而是视乎项目的实际需要，这一点要明确；常用的3层结构就是：数据访问层、业务逻辑层、UI层；七层架构也是这个原理，分别为：
Model实体层,DBUtility数据访问抽象类,IDAL数据访问接口层,SQLServerDAL数据访问层,DALFactory数据访问工厂
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2024-02-07 18:28:41
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实验内容和原理卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。CNN整体架构：卷积神经网络是一种多层的监督学习神经网络，隐含层的卷积层和池采样层是实现卷积神经网络特征提取功能的核心模块。该网络模型通过采用梯度下降法最小化损失函数对网络中的权重参数逐层反向调节，通过频繁的迭代训练提高网络的精度。卷
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2024-04-08 10:28:57
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一 网络7层架构
1、架构图
2、架构说明
1）物理层
主要定义物理设备标准，如网线的接口类型、光纤的接口类型、各种传输介质的传输速率等。
它的主要作用是传输比特流(就是由1、0 转化为电流强弱来进行传输，到达目的地后在转化为1、0，
也就是我们常说的模数转换与数模转换)。这一层的数据单位叫做比特(bit)。
属于物理层定义的典型规范代表包括：EIA/TIA、RS-232、EIA
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2021-08-10 09:25:57
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一 网络7层架构1、架构图2、架构说明1）物理层主要定义物理设备标准，如网线的接口类型、光纤的接口类型、各种传输介质的传输速率等。它的主要作用是传输比特流(就是由1、0 转化为电流强弱来进行传输，到达目的地后在转化为1、0，也就是我们常说的模数转换与数模转换)。这一
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2022-01-22 17:54:55
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软件7层架构
在现代软件开发中，"七层架构"已经成为一种普遍的设计标准。它不仅有助于系统的可维护性和可扩展性，还能确保各个层次之间的清晰分界。本文将深入探讨七层架构的解决方案，从背景描述到技术原理，再到架构解析、源码分析、扩展讨论，帮助读者全面理解如何有效地实施七层架构。
### 背景描述
随着信息技术的快速发展，软件系统的复杂性呈指数级增长。为了应对这种复杂性，开发人员需要采取分层的设计模
OSI 订制的是一个用于计算机或通信系统间互联的标准体质（一般称为OSI参考模型或七层模型）OSI 模型把网络通信的工作分为7层分别是： 常用内容：物理层 数据链层 网络层注解 OSI 7层1. 物理层 设备：网卡（mac 唯一标识地址），网线，集线器，中继器，调制解调器 （注解：物理层的作用就是组网，把一个个电脑用光缆、电缆、双绞线、无线电波等方式连接起来。它
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2023-07-25 21:57:14
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一、网络的目的网络的目的是为了实现主机到主机的通信。最简单的通信方式是拿一根网线，两头分别插在两台主机上，然后将主机A IP地址配为192.168.1.20，将主机B IP地址配为192.168.1.23，然后这两台主机就可以互相通信了，他们在一个局域网内。这是最简单的实现两台主机互通的方式。二、OSI网络模型OSI网络模型是ISO组织定义的国际通用标准模型，其目的是为了制定全球统一的网络模型标准
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2023-07-13 20:07:57
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一、概述背景与目标本开放平台旨在构建一个可扩展、高可用的生态体系，通过提供统一标准的API接口和SDK工具包，让第三方开发者能够安全、高效地接入我们的服务和资源，实现业务的互联互通。定位与功能描述系统主要包含用户认证授权、资源管理、API调用监控、数据分析等功能模块，支持多租户模式，满足不同开发者对功能定制化的需求。二、关键组成部分API（应用程序接口）：开放平台的核心是提供一系列公开的API，这
1.简述osi七层模型和TCP/IP五层模型。OSI七层模型
OSI七层模型于1984年，由ISO（国际标准化组织）发布，它定义了网络互联的7层框架，即OSI开放系统互连参考模型。
OSI七层参考模型的各个层次的划分遵循下列原则：同一层中的各网络节点都有相同的层次结构，具有同样的功能。同一节点内相邻层之间通过接口（可以是逻辑接口）进行通信。七层结构中的每一层使用下一层提供的服务，并且向其上层提供服
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2023-11-28 09:26:45
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我将从各层协议与设备学起，各层从上到下1、应用层
- 应用层主要包括应用程序之间的通信所用协议，包括TELNET，HTTP，FTP，NFS，SMTP等。
- 设备就是终端设备了2、表示层这一层的主要功能是定义数据格式及加密。例如，FTP允许你选择以二进制或ASCII格式传输。如果选择二进制，那么发送方和接收方不改变文件的内容。如果选择ASCII格式，发送方将把文本从发送方的字符集转换成标准的ASC
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2023-07-15 14:13:47
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一、卷积神经网络（CNN）1、常见的CNN结构有：LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、ResNet等。目前效率最高的是ResNet。2、主要的层次： 数据输入层：Input Layer 卷积计算层：CONV Layer ReLU激励层：ReLU Incentive Layer（功能就是和激活函数一样，具有非线性的能力） 池化层：Pool
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2024-03-21 10:18:07
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哈哈哈，又到了讲段子的时间准备好了吗？今天要说的是CNN最后一层了，CNN入门就要讲完啦。。。。。先来一段官方的语言介绍全连接层（Fully Connected Layer）全连接层常简称为 FC，它是可能会出现在 CNN 中的、一个比较特殊的结构；从名字就可以大概猜想到、FC 应该和普通层息息相关，事实上也正是如此。直观地说、FC 是连接卷积层和普通层的普通层，它将从父层（卷积层）那里得到的高维
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2024-05-31 11:57:45
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一般而言，深度卷积网络是一层又一层的。
解析：一般而言，深度卷积网络是一层又一层的。层的本质是特征图, 存贮输入数据或其中间表示值。一组卷积核则是联系前后两层的网络参数表达体, 训练的目标就是每个卷积核的权重参数组。描述网络模型中某层的厚度，通常用名词通道channel数或者特征图feature map数。不过人们更习惯把作为数据输入的前层的厚度称之为通
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2024-05-22 20:01:40
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# 微服务7层架构的探索
随着互联网的发展，微服务架构逐渐成为了现代软件设计的主流方式。微服务将大型应用拆分为多个小型服务，每个服务可以独立开发、部署和扩展，从而提高了系统的灵活性和可维护性。本文将为大家介绍微服务的7层架构，并提供相应的代码示例以及可视化图示。
## 微服务的7层架构
微服务架构通常被分为以下七层：
1. **客户端应用层**：用户通过客户端应用程序与系统进行交互。
2.
CNN是一种人工神经网络，CNN的结构可以分为3层：卷积层(Convolutional Layer) - 主要作用是提取特征。 池化层(Max Pooling Layer) - 主要作用是下采样(downsampling)，却不会损坏识别结果。 全连接层(Fully Connected Layer) - 主要作用是分类。 1.CNN解决的问题CNN卷积神经网络是一种专门用来处理具有类似网格结构的数
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2024-04-07 20:54:26
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1、神经网络首先了解神经网络，大家移步这俩篇博客，一篇为纯理论，一篇为实战加理论。机器学习之神经网络学习及其模型入门讲解：使用numpy实现简单的神经网络(BP算法)2、卷积神经网络之层级结构cs231n课程里给出了卷积神经网络各个层级结构，如下图 上图中CNN要做的事情是：给定一张图片，是车还是马未知，是什么车也未知，现在需要模型判断这张图片里具体是一个什么东西，总之输出一个结果：如
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2024-04-07 21:20:29
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最近帮朋友看毕业 Report，主要对比视觉识别比较前沿的两个模型，ViT（Vision Transformer） 和 EfficientNet. 需要可视化解释一下这两模型对同一任务的不同之处。EfficientNet 主要组件是 CNN 还好，CNN 在可视化各位大佬都做了，但 ViT 的 Transformer 在图像方面，说实话都不知道可视化哪部分，开头 patch 的转换部分或
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2024-06-18 09:54:12
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