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  • 15.1 Linux rsyslogd服务

    在 CentOS 6.x 中,日志服务已经由 rsyslogd 取代了原先的 syslogd。Red Hat 公司认为 syslogd 已经不能满足工作中的需求,rsyslogd 相比 syslogd 具有一些新的特点: 基于TCP网络协议传输日志信息。 更安全的网络传输方式。

    作者: 开源Linux
    发表时间: 2022-05-02 05:45:59
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  • MindSpore在线初体验——图像分类网络

    邮箱:liwenxue_liwenxue@163.com

    作者: liwenxue
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  • 使用MindSpore实现FasterRCNN网络的训练和推理

    计算机视觉(Compute Vision,CV)给计算机装上了“眼睛”,让计算机像人类一样也有“视觉”能力,能够“看”懂图片里的内容。作为深度学习领域的最重要的应用场景之一,在手机拍照、智能安防、自动驾驶等场景均有广泛的应用,而检测类任务作为CV领域的一类经典任务,也在以上场景中广泛应用

    作者: chengxiaoli
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  • 【MindSpore易点通】网络构建经验总结中篇

    一个简单的MindSpore实现GAN网络示例背景信息从随机噪声生成MNIST手写字符,这个简单的GAN任务在目前主流的深度学习框架上都可以轻而易举地实现,在MindSpore平台上我们将它当做一个简单的GAN示例。经验总结关键细节1:定义两个Optimizer,分别用来更新生成器和判别器

    作者: Skytier
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  • 华为网络AI学习赛-KPI异常检测Baseline分享

    大赛报名地址:https://competition.huaweicloud.com/information/1000041344/introduction?track=-99

    作者: 大赛资料包小助手
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  • 活用Python之网络爬虫图片抓取

          说起Python,想必大家一定不陌生,作为时下大热的计算机程序设计语言,大大小小网站的广告栏、甚至是朋友圈,都充斥着Python学习的广告,简直掀起了一场全民学Python的热潮。不过,Python热门自然是有原因的,它免费、开源,可跨平台运行、不区分操作系统,语法简洁清晰

    作者: 开发者学堂小助
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  • 简单了解下八大神经网络

    前言八大神经网络是指常用的八种神经网络结构。下面对它们进行一个简单的介绍1.卷积神经网络(CNN):卷积神经网络是用于图像和空间数据处理的神经网络,通过卷积层和池化层来捕捉图像的局部特征,广泛应用于图像分类、物体检测等领域。2.循环神经网络(RNN):循环神经网络适用于处理序列数据

    作者: 林欣
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  • 浪潮网络:探究物联网下的智慧医疗新**

    济南2021年3月11日 /美通社/ -- 物联网(IoT)技术正在改变人们的生活。物联网融入在了大到交通工具、厨房用生活家具、小到可穿戴设备、心率监测等各个领域。物联网通过传感器技术,通过互联网为媒介,连接形成一个个网络,在属于物联网的世界中实现业务交互和创新。举个例子,从智能手机的闹钟接收数据后

    作者: o0龙龙0o
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  • 轻量级结构多样化的网络结构

    Learning Diverse-Structured Networks for Adversarial Robustness该文针对对抗训练(adversarial training)提出了一种轻量级的结构多样化的网络结构, 该网络结构以现有可以直接使用的有效网络模型作为原子模块

    作者: 可爱又积极
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  • 支持设计树快速复制位号/网络名

    业务场景:支持设计树快速复制位号/网络名解决方法:打开原理图工程,设计树--图页、符号、网络页签中,右键工程(如:2024_new_pro)、单板(如:Board1)、原理图(如:Schematic1)、图页(如:p1)、位号(如:器件位号--U?、CBB位号--CBB?)、总线(

    作者: pEDA答疑专家3号
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  • 超分辨经典模型:多链路深层网络——DBPN

    不同于以上所有架构,DBPN(Deep Back Projection Network)强调了从高清图像到低清图像映射的重要性,作者认为“低清->高清”映射与“高清->低清”映射之间是有关联的,利用这种关联可以进一步的约束搜索空间,提升超分辨性能。DBPN使用迭代式上下采样提供超分辨的错误反馈机制

    作者: Joey啊
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  • 资料学习 - 用条件对抗网络重新设计城市

    论文《Re-designing cities with conditional adversarial networks》在城市重建的场景下提出了新的智能设计思路,其阐述如下:本文介绍了一种条件生成对抗网络,通过生成1)城市干预政策,2)需要干预的地方的注意地图,3)实施干预后的高分辨率街道图像

    作者: RabbitCloud
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  • Atlast200DK如何通过网线链接网络

    Atlast200DK如何通过网线链接网络,教程在哪,我记得以前有但是地址忘了

    作者: fl162386
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  • 训练deeplabv3+网络时mindrecord数据读取失败

    【功能模块】MindDataset【操作步骤&问题现象】1、训练MindSpore版本的Deeplabv3plus网络,已生成mindrecord类型数据,数据存储路径参数已给,为‘train.mindrecord0’2、调取dataset.py中的MindDataSet进行数据读取时出现错误

    作者: passby0225
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  • 分享机器学习论文——预训练图神经网络

    论文 :Pre-training Graph Neural Networks链接:https://arxiv.org/abs/1905.12265    这篇论文挺火的,这是提出并解释预训练图神经网络框架的首批论文之一。我们都很熟悉预训练语言模型了,就是先在海量文本上预训练一个语言模型

    作者: 初学者7000
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  • 【TrainOneStepCell】【GradOperation】多输入网络如何实现

    按照教程https://www.mindspore.cn/doc/programming_guide/zh-CN/r1.1/train.html我构建了TrainOneStepCell,代码如下class TrainOneStepCell(nn.Cell): def __init

    作者: XY_Vision
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  • 计算机网络七层协议

    OSI是一个开放性的通信系统互连参考模型,它是一个定义得非常好的协议规范。OSI模型有7层结构,每层都可以有几个子层。 OSI的7层从上到下分别是 7 应用层 6 表示层 5 会话层 4 传输层 3 网络层 2 数据链路层 1 物理层 ;其中高层(即7、6、5、4层)定义了应用程序的功能

    作者: scu-w
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  • 网络层检查ccCheck2dConvFwdParamExt出错

    [ERROR] CCE:2019-06-17-20:36:38.858.986 cce/api/dnn/conv.cc:547 ccCheck2dConvFwdParamExt filter height 1, filter width 256![ERROR] CCE:2019-06

    作者: lau
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  • OSI 7层网络模型-温故而知新

    物联网中用到的很多网络协议,或多或少都跟这个OSI 7层网络模型有关。The International Standards Organization (ISO) developed the Open Systems Interconnection (OSI) model. It

    作者: Jasonchenbj
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  • 5G网络将实现城市乡镇全覆盖

    5G网络将实现城市乡镇全覆盖11月8日,记者从省政府办公厅获悉,为深入实施数字经济“一号工程”,充分发挥新型基础设施的基础性、战略性、先导性作用,我省印发了《江西省“十四五”新型基础设施建设规划》(以下简称《规划》),规划期为2021年至2025年。推动5G接入网共建共享据介绍,新型基础设施是以新发展理念为引领

    作者: 一缕阳光_666
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