(依据于0.10.0.0版本)这个接口的唯一实现类就是NetworkClient，它被用于实现Kafka的consumer和producer. 这个接口实际上抽象出来了Kafka client与网络交互的方式。为了对它的API有清楚的认识，先要了解下Kafka protocol所要求的client和broker对于网络请求的处理规则。https://cwiki.apache.org/conflue
网络结构模醒ISO的基本概念，方便网工初学者记忆。
原创
2020-03-21 10:06:10
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注意：本文章有很多图，但是都是YOLOv3的结构图，只是每张图表达出的信息都各有特色，可将这些结构图结合起来，能更好的理解。1.Darknet-53 模型结构在论文中虽然有给网络的图，但我还是简单说一下。这个网络主要是由一系列的1x1和3x3的卷积层组成（每个卷积层后都会跟一个BN层和一个LeakyReLU)层，作者说因为网络中有53个convolutional layers，所以叫做Darkne
一、卷积神经网络结构常见的卷积神经网络结构： 服务器上：LeNet、AlexNet、VGG、InceptionV1-V4、Inception-ResNet、ResNet 手机上：SqueezNet、NASNet二、卷积参数量的计算1、卷积层参数量需要与上一节中的进行区分卷积核计算参数进行区分卷积层参数量parameter=（W×H×C+1）*Cout其中，W为卷积核的宽；H为卷积核的高；+1为偏执
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2023-09-15 18:59:12
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ATM协议的概念ATM(Asynchronous Transfer Mode)是一种以信元为单位的异步转移模式。它是基于B-ISDN宽带综合服务数字网标准而设计的用来提高用户综合访问速度的一项技术。在交换形式上而言，ATM 是面向连接的链路，任何一个 ATM 终端与另一个用户通信的时候都需要建立连接，所以，ATM 拥有电路交换的特点；在ATM交换方式中，文本、语音、视频等所有数据将被分
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2023-05-30 10:38:56
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关于卷积神经网络的模型，我们这里只谈论关于图像分类的卷积神经网络的四种模型。LeNet-5首先我们先阐述的是1989年提出来的的LeNet-5结构。它其实就是最原始的结构，卷积层后衔接池化层，再接卷积层和其后的池化层，最后一个全连接层。 （c1=convolution layer1，s1=su
目录1.OSI/RM七层网络模型1.1 结构图1.2 各层功能2.OSI七层、TCP/IP四层、五层网络模型对比3.各层对应网络协议3.1 应用层3.2 传输层3.3 网络层协议3.4 常用网络协议神图 1.OSI/RM七层网络模型OSI/RM（Open System Interconnection/Reference Model，开放式系统互联参考模型）是一个由国际标准化组织（ISO）制定的网
计算机网络与计算机的其他输入输出设备一样，只能交换数据。在与其他计算机交换之前必须要制订一套彼此都能理解的协议——网络协议。源计算机发送一个数据包给目标计算机的过程类似与寄信的过程，传送过程中不断地套上一层一层的网络协议。以浏览器为例：客户端浏览器将请求封装为HTTP协议，通过Socket发送到内核；在TCP层创建维护连接的数据结构即将HTTP包加上TCP头，发送给IP层；IP层加上IP头，发送给
一、神经网络类别一般的，神经网络模型基本结构按信息输入是否反馈，可以分为两种：前馈神经网络和反馈神经网络。1.1 前馈神经网络前馈神经网络（Feedforward Neural Network）中，信息从输入层开始输入，每层的神经元接收前一级输入，并输出到下一级，直至输出层。整个网络信息输入传输中无反馈（循环）。即任何层的输出都不会影响同级层，可用一个有向无环图表示。常见的前馈神经网络包括卷积神经
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2023-09-19 10:14:05
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1.Darknet-53 模型结构在论文中虽然有给网络的图，但我还是简单说一下。这个网络主要是由一系列的1x1和3x3的卷积层组成（每个卷积层后都会跟一个BN层和一个LeakyReLU)层，作者说因为网络中有53个convolutional layers，所以叫做Darknet-53（2 + 1*2 + 1 + 2*2 + 1 + 8*2 + 1 + 8*2 + 1 + 4*2 + 1 = 53
问题简述CNN分类网络的演变脉络及各自的贡献与特点综述深度学习的浪潮就是从CNN开始的，它结构形态的变化也见证着这门技术的发展。现在涌进来学习深度学习的大部分人都是做计算机视觉的，因为这个门槛相对较低，业界数据集开源了很多，也比较直观，而且对硬件设备的要求也没语音那么大，导致现在就业竞争非常大。CV各种任务的网络结构变形更是日新月异，让人眼花缭乱，但是不管怎么变，基本都是基于卷积、池化和全连接这三
网络结构模式（软件结构）C/S结构服务器 - 客户机，即 Client - Server（C/S）结构C/S 结构通常采取两层结构:服务器负责数据的管理客户机负责完成与用户的交互任务在C/S结构中，应用程序分为两部分:服务器部分是多个用户共享的信息与功能，执行后台服务如控制共享数据库的操作客户机部分为用户所专有，负责执行前台功能在出错提示、在线帮助等方面有强大的功能，并且可以在子程序间自由切换优点
大致介绍神经网络，并梳理神经网络的正向和反向传播公式
本文目的：以自己的理解，大致介绍神经网络，并梳理神经网络的正向和反向传播公式。神经网络简介神经网络是机器学习的分支之一，因为大量数据的出现和可供使用以及神经网络因深度和广度的增加对于大量数据的可扩展性，目前神经网络逐渐变成了除常规机器学习方法外的另一个主流。人们所认识的神经网络一般为Fig. 1所示：
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2023-05-29 13:39:57
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二、卷积神经网络2.1 卷积神经网络的基本结构所谓卷积神经网络，其基本网络结构包括：卷积层 ，Pooling层，全连接层。输入数据经过卷积后，得到特征map,特征map很大，直接进行全连接，消耗很大，经过pooling层后，起到特征选择的作用，降低维度，再进行全连接，最后经过非线性化（激励函数）和softmax得到输出。下面这张图清晰地展示了整个卷积神经网络的基本结构：卷积+Pooling+全连接
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2023-08-10 18:36:55
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Tensorflow入门：数据结构和编程思想引言： 最近tensorflow很火，看到国内都有不少人开始玩起来了，自己最近有些想法想玩玩，于是开始入门搞一下，因为自己只有一个台式电脑，于是就装了个cpu版的tensorflow，安装过程挺顺利，一两句命令搞定，最后遇到过glibc的版本问题，直接升级了Ubuntu版本就好了。 于是，开始入门了。下面是我学习的笔记，水平有限，如有不对，敬请指教。
文章目录RCNN一、RCNN系列简介二、RCNN算法流程的4个步骤三、RCNN存在的问题四、论文解析补充1.R-CNN提出了两个问题2.重要结论 RCNN一、RCNN系列简介R-CNN系列（R-CNN,fast-RCNN,faster-RCNN）是使用深度学习进行物体检测的鼻祖论文，其中fast-RCNN 以及faster-RCNN都是延续R-CNN的思路。R-CNN新提出了CNN卷积特征提取方
翻译自https://medium.com/@smallfishbigsea/faster-r-cnn-explained-864d4fb7e3f8Faster R-CNN有两部分网络：region proposal network（RPN）用来生成“region proposal” 以及一个利用这些proposal来做检测的网络。Faster R-CNN与它的上一个版本检测网络Fast R-CN
Mask R-CNN论文Mask R-CNN(ICCV 2017, Kaiming He,Georgia Gkioxari,Piotr Dollár,Ross Girshick, arXiv:1703.06870) 这篇论文提出了一个概念简单,灵活,通用的目标实例分割框架,能够同时检测目标并进行实例分割.在原Faster R-CNN基础上添加了object mask分支与原目标检测任务分支并列.速
SSD全称为Single Shot MultiBox Detector，为one-stage的目标检测算法。与two-stage的目标检测算法不同，SSD完全消除了Proposal的生成过程，将所有的计算统一到一个Network中。并且，其在不同尺度的feature maps上输出bounding boxes，以此来应对目标检测中物体尺寸大小不一的问题。与同为one-stage目标检测的Yolo
七层模型记忆口诀：物（物理层）联（数据链路层）网（网络层）淑（传输层）慧（会话层）试（视图层）用（应用层）。物流网淑慧试用一、物理层主要功能：在介质上传输比特流。利用传输介质为数据链路层提供物理连接，实现比特流透明传输。作用：实现相邻计算机节点之间的比特流的透明传输，尽可能屏蔽掉具体传输介质和物理设备的差异。二、数据链路层主要功能：负责建立和管理节点间的链路，将数据封装为帧，进行可靠传输。具体工作
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2023-08-21 17:21:43
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