转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/53927068 https://blog.csdn.net/wangdongwei0/article/details/88956527 pytorch最后的权重文件是.pth格式的. 经常遇到的问题: 进行finutune时,改配置文件中的学习率,发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率, 并没有使用新的学习率. 原因: 首先查看.pth文件中的内容,我们发现它其实是一个字典格式的文件: 其中保存了optimizer和schedul

前面我们讨论了 VXLAN 的理论知识,并且在 ML2 中完成了相关配置.今天将通过 Web UI 创建 vxlan100_net 并观察节点网络结构的变化. 打开菜单 Admin -> Networks,点击 "Create Network" 按钮 显示创建页面. Provider Network Type 选择 "VXLAN" Segmentation ID 即 VNI,设置为 100 点击 "Create Network",vxlan

虽然外部网络是已经存在的网络,但我们还是需要在 Neutron 中定义外部网络的对象,这样 router 才知道如何将租户网络和外部网络连接起来. 上一节我们已经为创建外部网络配置了ML2,本节将通过 UI 创建 ext_net. 进入 Admin -> Networks 菜单,点击 "Create Network" 按钮. 显示创建页面. Provider Network Type 选择 "Flat" Physical Network 填写 "ex

http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 将对应的网络输入到里面,然后按shift+enter即可查看对应的网络结构

上一节完成连接外网的配置准备工作,今天就来创建 OVS 外部网络 ext_net. 进入 Admin -> Networks 菜单,点击 "Create Network" 按钮. 显示创建页面. Provider Network Type 选择 "Flat". Network 填写 "external",与 ml2_conf.ini 中 flat_networks 的参数值保持一致. 勾选 External Network 选择框. 点击

OpenStack 还支持 vxlan 和 gre 这两种 overlay network.   overlay network 是指建立在其他网络上的网络. 该网络中的节点可以看作通过虚拟(或逻辑)链路连接起来的. overlay network 在底层可能由若干物理链路组成,但对于节点,不需要关心这些底层实现.   目前 linux bridge 只支持 vxlan,不支持 gre:open vswitch 两者都支持.   VXLAN 全称 Virtual eXtensible Local

1.只用网络在线结构绘制可视化网络模型 http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 将对应的网络输入到里面,然后按shift+enter即可查看对应的网络结构 2,可以安装windows, linux, mac等平台,并且支持多种模型的可视化,包括caffe,tensorflow, ONNX等等 https://github.com/lutzroeder/netron https://lutzroeder.github.io/netron/ 2. 使用

虽然外部网络是已经存在的网络,但我们还是需要在 Neutron 中定义外部网络的对象,这样 router 才知道如何将租户网络和外部网络连接起来. 上一节我们已经为创建外部网络配置了ML2,本节将通过 UI 创建 ext_net. 进入 Admin -> Networks 菜单,点击 “Create Network” 按钮. 显示创建页面. Provider Network Type 选择 “Flat” Physical Network 填写 “external”,与 ml2_conf.ini

本文主要介绍如何搭建一个网络并训练 最近,我在写代码时经常碰到这样的情况,明明记得代码应该怎么写,在写出来的代码调试时,总是有些小错误.原因不是接口参数个数不对,就是位置不对.为了节约上网查找时间,现记录下常用操作,以备需要时快速查看. 根据网络结构不同功能,主要分这几大块:网络基本结构元组件,网络常用结构,Tensorboard调试接口,数据预处理常用操作,后处理常用操作. 1.搭建一个基础网络所需的元组件: import tensorflow as tf import glog as log

生产环境,假设我们的openstack是公有云,我们一般的linuxbridge结合vlan的模式相对于大量的用户来说是vlan是不够用的,于是我们引进vxlan技术解决云主机内网网络通讯的问题. 我们的物理服务器一般有4个网络网卡,一个是远控卡,一个是管理网卡(物理机之间相互通讯和管理使用),一个用于云主机外网通讯(交换机与其对接是trunk口,云主机通过物理机的vlan与不同外网对接),最后一个是云主机内网通讯使用(交换机与其对接是access口,并且配置好IP好被vxlan调用). 本文是

import mxnet as mx import pdb def load_checkpoint(): """ Load model checkpoint from file. :param prefix: Prefix of model name. :param epoch: Epoch number of model we would like to load. :return: (arg_params, aux_params) arg_params : dict of

上一节我们部署了 Calico 网络,今天将运行容器并分析 Calico 的网络结构. 在 host1 中运行容器 bbox1 并连接到 cal_net1: docker container run --net cal_net1 --name bbox1 -tid busybox 查看 bbox1 的网络配置. cali0 是 calico interface,分配的 IP 为 192.168.119.2.cali0 对应 host1 编号 11 的 interface cali5f744ac0

一.说明 fcn的开源代码:https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org 论文地址:fully convolutional networks for semantic segmentation 其中,pascalcontext-fcn语义分割,算上背景,一共分割为60类. pascalcontext-fcn全卷积神经网络主要使用了三种技术: 1. 卷积化(Convolutional) 2. 上采样(Upsample) 3. 跳跃结构(Sk

分析 Calico 的网络结构 在 host1 中运行容器 bbox1 并连接到 cal_net1: docker container run --network cal_net1 --name bbox1 -tid busybox 查看 bbox1 的网络配置 cali0 是 calico interface,分配的 IP 为 192.168.119.7.cali0 对应 host1 编号 7 的 interface cali865e6869b8a host1 将作为 router 负责转发目

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼

一.源代码下载 代码最初来源于Github:https://github.com/vijayvee/Recursive-neural-networks-TensorFlow,代码介绍如下:“This repository contains the implementation of a single hidden layer Recursive Neural Network.Implemented in python using TensorFlow. Used the trained mode

tensorflow训练后保存的模型主要包含两部分,一是网络结构的定义(网络图),二是网络结构里的参数值. 1.  .meta文件 .meta 文件以 "protocol buffer"格式保存了整个模型的结构图,模型上定义的操作等信息. 这个文件保存了网络结构的定义.例如 model.ckpt-3072.meta ,大小是 2.9 MB. 2.  .data-00000-of-00001 文件和 .index 文件 .data-00000-of-00001 文件和 .index 文件

目录 3. Mesh Networking 3.1 Bearers 承载层 3.2 Network Layer 网络层 3.2.3 Address validity 地址有效性 3.2.4 Network PDU 3.2.6 Network layer behavior 3.3 Lower Transport Layer 下传输层 3.4 Upper trnsport layer 上传输层 3.5 Access Layer 访问层 3.6 Mesh Security 3. Mesh Networ

---------------------------------------------- 本文参考自三好学生-域渗透系列文章 内网渗透之PTH&PTT&PTK PTH(pass-the-hash) pass-the-hash在内网渗透中是一种很经典的攻击方式,原理就是攻击者可以直接通过LM Hash和NTLM Hash访问远程主机或服务,而不用提供明文密码. pass the hash原理: 在Windows系统中,通常会使用NTLM身份认证 NTLM认证不使用明文口令,而是使用口令加

PTH PTH(pass the hash)也叫做hash传递.在内网渗透中是一种很经典的攻击方式,原理就是攻击者可以直接通过NTLM Hash(mimikatz或其他手段抓取到的密码hash)访问远程主机或服务,而不用提供明文密码.因为在Windows中通常会用NTLM进行身份认证,hash值由系统API生成,如果攻击者获得了hash,就能够跳过调用API生成hash的过程,在身份验证的时候模拟该用户. 从winows 2008开始(包括2008),rid不为500的用户,windows都不允