6.5 多网融合从通信网络来讲，多网融合主要是指固定网络、移动网络、互联网、广电网融合于一体，满足通信业务融合、网络融合、终端融合、产业融合的需求。“多网融合”技术有两个层面的含义，一是基于IP协议的控制网与信息网的“接入融合”；二是各个子系统信息间的“内容融合”。6.5.1 分组交换技术将整个数据块或称为报文按一定长度分组，一个数据组中包含一个分组头，用来填写地址信息和其他控制信息，
转载
2024-04-19 09:41:43
97阅读
图5.24到5.26举例说明了分别为4层、6层和10层的三个板子的经典叠层布局。在下面描述的这些双层设计中，使用通常的环氧的环氧树脂多层制造方法，超过了10层、设计者通常结合使用另外的地平面隔离布线层。 这些叠层适用于高速计算机产品，嵌入在屏蔽很好的板卡机架里，如果系统必须通过FCC，VDE，
转载
2024-05-13 03:19:05
45阅读
系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logistic regression机器学习笔记——多层线性（回归）模型 Multilevel (Linear Regression) Model深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader深度学习笔记——pytorch
转载
2024-10-24 10:45:14
58阅读
Multi-level features fusion via cross-layer guided attention for hyperspectral pansharpening（基于跨层注意力引导的多层次特征融合高光谱全色锐化）近年来，卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的成功应用引起了人们的广泛关注。特别地，具有注意力机制的深度学习模型在高光谱（HS）全色锐化中表现出令人印象深刻的性能。
转载
2023-08-13 22:39:33
188阅读
一. 数据融合基本涵义 数据融合（data fusion）最早被应用于军事领域。 现在数据融合的主要应用领域有：多源影像复合、机器人和智能仪器系统、战场和无人驾驶飞机、图像分析与理解、目标检测与跟踪、自动目标识别等等。在遥感中，数据融合属于一种属性融合，它是将同一地区的多源遥感影像数据加以智能化合成，产生比单一信息源更精确、更完全、更可靠的估计和判断。相对于单源遥感影象数据，多源遥感影象数据所提供
转载
2023-10-20 22:08:04
9阅读
Bayes理论与多传感器数据融合
1. 背景介绍多传感器数据融合是一种处理多源异构信源信息的方法，而Bayes理论是一种概率推理方法。为了更好地讨论多传感器数据融合方法在具体问题中的应用，我们这里引入“单信源二元信号统计检测问题”作为问题场景，目的是更好地阐述多传感器数据融合技术是如何解决传统算法在面对多个信源时的挑战的。0x1：单信源二元信号
原创
2022-12-21 09:41:26
534阅读
最大似然估计&贝叶斯估计与传统计量模型相对的统计方法，存在1）参数的解释不同:经典估计:待估参数具有确定值它的估计量才是随机的。如果估计量是无偏的，该估计量的期望等于那个确定的参数。bayes待估参数服从某种分布的随机变量。2）利用的信息不同:经估:只利用样本信息，bayes要求事先提供一个参数的先验分布，即人们对有关参数的主观认识，是非样本信息。在参数估计中它们与样本信息一起被利用。3）
转载
2024-04-25 10:32:12
64阅读
什么是计算机网络？计算机网络主要由一些通用的、可编程的硬件互连 而成，通过这些硬件，可以传送不同类型的数据， 并且可以支持广泛和日益增长的应用。计算机网络的不是软件概念，还包含硬件设备。计算机网络不仅仅是信息通信，还可以支持广泛的应用。按照网络作用的范围，计算机网络可以分为：广域网(WAN)、城域网(MAN)以及局域网(LAN)。image-20210308205334027按照计算机网络的使用者
转载
2023-07-30 08:20:56
365阅读
转载
2021-09-07 14:05:33
1002阅读
from numpy import *def trainNB0(trainMatrix,trainCatergory): #适用于二分类问题，其中一类的标签为1 #return #p0Ve
转载
2023-01-13 00:29:34
50阅读
1、SFAMSFAM（尺度特征聚合模块）在端到端的one-stage目标检测器M2Det中提出，M2Det利用主干网络和MLFPN进行特征提取，然后与SSD类似，根据学到的特征，产生密集的bounding box和类别得分，再利用NMS产生最后的位置和类别预测结果。MLFPN包括三个模块：FFM（特征融合模块），TUM（瘦U型模块），SFAM（尺度特征聚合模块）。先看MLFPN的整体流程：FFMv
转载
2024-04-02 17:34:56
1737阅读
多项服务 — 多个网络
如同所示是一个传统网络架构。计算机网络，电话网络，广播网络都有自己的协议和传输。这样有很多缺点，什么成本大，管理不方便，互联互通有问题。现在很多地方都采用的是融合网络。
融合网络
上图是融合网络的一个简单的网络实例图。我们何以看到所以的网络传输都是在一个网络体系结构下。我们可以很简单的管理，并且成本比较低
原创
2011-05-05 14:28:39
659阅读
导读：堆叠式LSTM属于深度学习，通过添加网络的深度，提高训练的效率，获得更高的准确性。文中介绍了堆叠式LSTM的架构和实现方法在堆叠式LSTM中，层与层的输数出通过return_sequences = True参数修改成3D数据，以便供下一层网络使用。为什么要增加深度？堆叠LSTM隐藏层使模型更深入，更准确地将描述作为深度学习技术获得。神经网络的深度通常归因于该方法在广泛的具有挑战性的预测问题上
转载
2024-03-17 19:09:13
62阅读
目录一、贝叶斯理论二、实战朴素贝叶斯实战朴素贝叶斯1实战朴素贝叶斯3三、scikit-learn中朴素贝叶斯的分类算法的适用四、贝叶斯算法的优缺点一、贝叶斯理论贝叶斯模型 现在我们来看一下怎么操作。假设我有m个样本数据：这大大的简化了n维条件概率分布的难度，虽然很粗暴，但是很给力。 二、实战朴素贝叶斯实战朴素贝叶斯1demo.py（朴素贝叶斯算法实例，预测新闻类别）：from
转载
2024-07-08 10:14:34
32阅读
此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节：Bayesian Networks。作者Malachy Campbell，博后毕业
原创
2024-01-18 15:36:08
0阅读
在我的上一篇随笔中，采用了单层神经网络来对MNIST进行训练，在测试集中只有约90%的正确率。这次换一种神经网络（多层神经网络）来进行训练和测试。 1、获取MNIST数据 MNIST数据集只要一行代码就可以获取的到，非常方便。关于MNIST的基本信息可以参考我的上一篇随笔。mnist = input_data.read_data_sets('./data/mnist',
转载
2024-02-29 13:03:49
86阅读
1、Degree Centrality(度中心性)1.1 定义度中心性（Degree Centrality）是在网络分析中刻画节点中心性（Centrality）的最直接度量指标。一个节点的节点度越大就意味着这个节点的度中心性越高，该节点在网络中就越重要。1.2 计算方法在无向图（Undirected Graph）中，度中心性测量网络中一个节点与所有其它节点相联系的程度。对于一个拥有g个节点的无向图
转载
2024-02-04 20:23:44
557阅读
Deep First Search && Breadth First SearchT1：Lg P1123 取数游戏 难度 ★从（1，1）点出发，向右扩展，直到扩展到最后（n，m）几个问题 1.如何保证搜索顺序？（x，y）→（x，y+1）当y==m时换行 2.如何换行？x=x+1，y=1； 3.如何设计状态？dfs（x，y，sum）表示当前点（x，y）的ans为sum 4.如何保证相
朴素贝叶斯算法1 概述2 算法特点3 算法原理3.1 贝叶斯定理3.1 朴素贝叶斯4 朴素贝叶斯学习与分类5 示例6 python实现 1 概述 朴素贝叶斯（naive Bayes）法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。2 算法特点优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多分类别问题。缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感，用于分类的特征之间要求是独立的。适用数据类型：标称型。3 算
Bayes分类算法简介概率论的公式一个小例子算法的思想呈上代码贝叶斯公式的简介 在这里p(x | y)表示在y事件发生时，x事件发生的概率。一个小例子NameGenderHeightClass张三F1.68Medium李四M1.0Short王五M1.9Tall赵六M1.2Short分类算法的目的在于给出了以上面的一些例子作为训练集，按Class将每一个条目分类，训练集里的条目是分好类的，我们根据它
转载
2024-04-01 20:43:47
29阅读
