前言: 接着上一篇文章提到的RCNN网络物体检测,这个网络成功的引入了CNN卷积网络来进行特征提取,但是存在一个问题,就是对需要进行特征提取图片大小有严格的限制.当时面对这种问题,rg大神采用的是对分割出的2000多个候选区域,进行切割或者缩放形变处理到固定大小,这样虽然满足了CNN对图片大小的要求,确造成图片的信息缺失或者变形,会降低图片识别的正确率. 如下图所示: 正文: 何凯明大神在看到RCNN模型,分析了CNN模型的特点后:由卷积部分和全连接两部分构成,而对于卷积部分而言,比如任意图片大…

笔者在前文<Docker 网络之进阶篇>中介绍了 CNM(Container Network Model),并演示了 bridge 驱动下的 CNM 使用方式.为了深入理解 CNM 及最常用的 bridge 驱动,本文将探索 bridge 驱动的实现机制.说明:本文的演示环境为 ubuntu 16.04. dokcer0 网桥 在 Ubuntn 上安装 docker 后,宿主机上默认被创建了一个名为 docker0 的网卡,其 IP 为 172.17.0.1/16: 有了这个网卡,宿主机还会在…

0 - 背景 Geoffrey Hinton是深度学习的开创者之一,反向传播等神经网络经典算法发明人,他在去年年底和他的团队发表了两篇论文,介绍了一种全新的神经网络,这种网络基于一种称为胶囊(capsule)的结构,并且还发表了用来训练胶囊网络的囊间动态路由算法. 1 - 研究问题 传统CNN存在着缺陷(下面会详细说明),如何解决CNN的不足,Hinton提出了一种对于图像处理更加有效的网络——胶囊网络,其综合了CNN的优点的同时,考虑了CNN缺失的相对位置.角度等其他信息,从而使得识别效果有所…

EIGRP 默认网络设置的个人总结 (了解即可) //该机制同rip和ospf的default-informationoriginate,原理相同,只是配置格式不同. //!!(唯一作用)该命令起到减少配置工作量的作用:将缺省网络路径推给内部路由器. //边界路由器把一个直连网络标记为默认网络,对于内部路由器来说的.(记忆) //该网络(链路)是内部路由器到达外网的必经之路. 实验目的:学习该技术用于企业边界将去向互联网数据给运营商 //内网代表某大型公司A的企业网 //公网代表互联网 //R3…

写在前面 ​ 深度残差网络(Deep residual network, ResNet)自提出起,一次次刷新CNN模型在ImageNet中的成绩,解决了CNN模型难训练的问题.何凯明大神的工作令人佩服,模型简单有效,思想超凡脱俗. ​ 直观上,提到深度学习,我们第一反应是模型要足够"深",才可以提升模型的准确率.但事实往往不尽如人意,先看一个ResNet论文中提到的实验,当用一个平原网络(plain network)构建很深层次的网络时,56层的网络的表现相比于20层的网络反而更差了.…

这篇文章主要解决以下几个问题: 1.同一个网段的容器互相之间通过ip进行ping通 2.同一个网段的容器互相之间通过容器名,通过使用--link进行ping通,已放弃这种方法 3.同一个网段的容器互相之间通过容器名,通过创建自定义网络进行ping通,建议采用这种方法 4.不同网段的容器互相之间通过容器名,通过创建自定义网络,某个网段内的容器关联到另一个网段(则该容器有俩IP地址),进行ping通,建议采用这种方法 (容器没有关联到另一个网段则没法ping通) 不同主机之间的docker容器网络互…

1:网络编程(理解)        (1)网络编程:用Java语言实现计算机间数据的信息传递和资源共享        (2)网络编程模型        (3)网络编程的三要素                A:IP地址                        a:点分十进制                        b:IP地址的组成                        c:IP地址的分类                        d:dos命令             …

原文:理解OAuth 2.0 - 阮一峰的网络日志 理解OAuth 2.0 作者: 阮一峰 日期: 2014年5月12日 OAuth是一个关于授权(authorization)的开放网络标准,在全世界得到广泛应用,目前的版本是2.0版. 本文对OAuth 2.0的设计思路和运行流程,做一个简明通俗的解释,主要参考材料为RFC 6749. 一.应用场景 为了理解OAuth的适用场合,让我举一个假设的例子. 有一个"云冲印"的网站,可以将用户储存在Google的照片,冲印出来.用户为了使用…

原文:理解Docker容器网络之Linux Network Namespace 由于2016年年中调换工作的原因,对容器网络的研究中断过一段时间.随着当前项目对Kubernetes应用的深入,我感觉之前对于容器网络的粗浅理解已经不够了,容器网络成了摆在前面的“一道坎”.继续深入理解K8s网络.容器网络已经势在必行.而这篇文章就算是一个重新开始,也是对之前浅表理解的一个补充. 我还是先从Docker容器网络入手,虽然Docker与Kubernetes采用了不同的网络模型:K8s是Container…

SPP-Net网络结构分析 Author:Mr. Sun Date:2019.03.18 Loacation: DaLian university of technology 论文名称:<Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition> 摘要: 我们之前学习了基于深度学习进行目标检测的R-CNN算法,它虽然是一个开创性的理论,但是本身存在很多缺点,是有很多可以改进的地方的.本篇研究的Pa…