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    • 超分辨经典模型：单链路浅层网络——FSRCNN

      FSRCNN(Faster SRCNN)和SRCNN的都出自汤晓鸥团队，它延用了SRCNN的三步超分步骤，但是对各个环节做了优化，如下图：FSRCNN结构图首先FSRCNN采用后上采样策略并使用反卷积层重构图像，这使特征提取与非线性映射在原始的低清图像上进行，降低了计算复杂度。其次

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      作者： Joey啊
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    • 调查显示，蜂窝网络下行速度增幅明显

      时下，伴随者5G网络用户的急剧增加，全球各地的蜂窝数据速度已经开始增加。OpenSignal?的一份新报告显示，自2019年底开始的5G网络的广泛推广，全球的数据速度都在上升。　　其中，在韩国，下载速度提升明显提高。在5G启动之前，韩国用户的平均速度为52.4Mbps，现在平均速度为

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      作者： 加油O幸福
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    • 无线传感器网络中的操作系统

      >针对传感器网络应用的多样性、硬件功能有限、资源有限、节点微型化和分布式多协作等特点，需要研究和设计新的基于传感器网络的操作系统。目前已经出现的无线传感器网络操作系统有TinyOS、MantisOS和SOS。 # 节点操作系统 节点操作系统同样具有**编程接口抽象、任务调度、资源管理

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      作者： ttking
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    • 华为云与国外云之间的网络问题

      <b>问题现象：</b> 因为业务需求，需要从亚马逊中S3文件存储中获取文件，作为程序的输入，但是尽管加上重试多次还是有20%左右的超时次数。 <b>定位思路：</b> <b>1.怀疑容器网络问题</b> 由于业务是在容器内部运行，需要经常访问亚马逊的网络，为了排除容器网络的问题，

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      作者： 妥妥不开心
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      3

    • 神经网络学习 | 鸢尾花分类的实现

      问题鸢尾花分为：狗尾草鸢尾、杂色鸢尾、弗吉尼亚鸢尾。通过测量：花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽，这四个参数得出鸢尾花的类别。问题解决思路if 语句 case 语句 ——专家系统：把经验告诉计算机，计算机执行逻辑判别，给出分类神经网络：采集大量（花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽、对应的类别

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      作者： yyy7124
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      1

    • MindSpore学习之网络迁移调试与调优

      MindSpore学习之网络迁移调试与调优ResNet50为例迁移流程迁移目标: 网络实现、数据集、收敛精度、训练性能复现指标：不仅要复现训练阶段，推理阶段也同样重要。细微差别，属于正常的波动范围。复现步骤：单步复现+整合网络。复现单 Step 的运行结果，即获取只执行第一个 Step

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      作者： 孙小北
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    • 记一次网络中MatMul溢出调试

      背景一个encoder-decoder结构的网络，主干网络里面有很多矩阵乘MatMul和LayerNorm，由于在Ascend平台上跑的，如果使用float32进float32出，性能会慢的难以接收，但是使用float16会训着训练连续溢出导致训练失败。排查策略加loss scale

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      作者： zhaoting_731
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    • 【GAN网络训练问题】【TrainOneStep】参数对应不上

      【功能模块】2018年DBPN网络用midnspore改写，用到GAN训练思路。在训练GAN网络时候，编写D_TrainOneStep这个类后，然后返回g_out,然后再训练Generator,调用自定义的G_trainOneStep这个类，得到g_out;目前出现问题在于D_trainOneStep

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      作者： 严治政
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    • 网络附着一直失败，该如何解决？

      通过小熊派的NB模块，用“AT+CGATT?”查看附着状态时一直反馈“CGATT:0”，发送“AT+CGATT=1”后反馈OK，但是再次查看附着状态依旧反馈“CGATT:0”，请问这是什么问题，该如何解决呢？

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      作者： 静默
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    • 【容器网络】容器中APP通过网口访问设备

      场景：方法：1、使用admin用户登录HOST，执行以下命令：nft add table test1nft add chain ip test1 chain3 { type nat hook postrouting priority 7 \;}nft add chain ip test1

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      作者： daiwei
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    • 普通神经网络和RNN的结构区别 

       RNN的具体结构如下： 假设要将一个句子输入RNN，第一个输入的单词是x1，将x1输入神经网络，经过隐状态输出识别其是否为人名，即输出为y1。 同时网络初始化隐状态激活值，并在隐状态中结合输入x1进行激活计算传入到下一个时间步(Time Step)。当输入第二个单词x2时，除使用

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      作者： 黄生
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    • 超分辨经典模型：多链路深层网络——SRDenseNet

      窃以为，ResNet的跳跃连接设计的成功促进了研究者们对于网络连接方式多样性的探索。以稠密连接为特色的DenseNet斩获了2017年CVPR最佳论文，DenseNet的稠密块(dense block)中各层的特征都会输入到后续的所有层，将所有层的特征都拼接(concatenate

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      作者： Joey啊
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    • 【总结】【通信】GaussDB网络重传/丢包问题定位总结

      1          问题背景在GaussDB各类问题场景中，网络故障是最难定位及恢复的问题之一，其不仅可能影响着数据库的性能，甚至在一定程度上会阻塞业务的正常运行，造成严重后果。网络问题牵连着应用侧（即GaussDB）、操作系统、交换机以及硬件资源等，本文将介绍几种常用手段，用于梳理其间可能存在的问题

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      作者： Caesar.D
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    • 提交自定义网络模型时如何设置参数

      基本信息Python版本: (2.7 / 3.6)MoXing版本：(未使用则不填写)浏览器：问题描述 / 重现步骤(简单描述问题信息，如果是bug，请描述重现步骤)在DLS提交自定义的网络模型，如何设置运行参数作业基本信息相关作业类型:作业ID:引擎类型: (TensorFlow

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      作者： modelarts_625776
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    • 如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？

      学习AI有一段时间了，要知道神经网络里那些卷积、池化、全连接、batch_size等概念，但是对同学讲的时候，感觉又不能很清楚地表达神经网络到底是啥？如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？

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      作者： 天桥调参师
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    • 神经网络模型中的隐藏层是黑箱吗？

      我看到一个观点是： 神经网络模型的隐藏层的工作原理是非常复杂的，会有一定程度的不可解释性，因此可以说它是黑箱。另一个观点是： 隐藏层的参数或权重是可以用很多方法调试和理解的，所以它其实不是真正的黑箱。中庸的观点是： 理解神经网络模型的隐藏层，可能需要复杂的数学原理，同时使用具体的测试例子去验证

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      作者： 黄生
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    • 云管理网络掌中宝-CloudCampus APP

      移动运维平台，展示CloudCampus APP极简、极智、极速的全生命周期云端管理能力。 

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      作者： 金金上云
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    • 【Atlas300 (型号3010）】【FasterRCNN网络输出形状】

      大家好！我在修改FasterRCNN模型的时候遇到了如下问题，【操作步骤&问题现象】1、按照 https://gitee.com/HuaweiAscend/models/tree/master/computer_vision/object_detect/faster_rcnn 进行了模型转换

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      作者： atlas_rookie
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    • mindspore情感分析时RNN网络搭建出错

      【功能模块】在参考https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r1.1/tutorials/training/source_zh_cn/advanced_use/nlp_sentimentnet.md#%E4%BD%BF%E7%94%A8sentimentnet

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      作者： mfangf
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    • 阿帕网络助力快递实名，让快递更透明！

      本帖最后由 物联网专家 于 2018-4-11 17:11 编辑 <br /> 13799 13800 13803 13804 <align=left><align=left><b> 联系我们：</b></align></align><align=left><align=left

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      作者： 物联网专家
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