ZUST-CCCC选拔赛（L1，L2部分题解）

输入 输入文件将包含一个或多个测试用例。 每个测试用例由一个6≤n<1000000的偶数n组成。 输入将以0的值终止。 输出 对于每个测试用例，打印一行形式n=a+b，其中a和b是奇数素数。 数字和运算符应该由一个空格分隔，就像下面的示例输出一样。

AttentionCluster网络 310版本 推理报错

【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、在推理AttentionCluster网络，当其中一个natt参数设置为8,16,32时，推理不报错，设置为64，128时报错，natt参数可以理解为Channel数2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

快速入门的分类网络在local无法正常训练

由于开发板还没有到货，只能在local建立流程。编译通过，运行成功，但是一开始就结束。无法查看结果。log内容：[INFO] APP:2019-09-29-10:15:29.618.768 chdir to .,[/home/great/tools/projects/text_classification_local

【转载】轻量化设备-网络架构更加灵活容易部署

什么是网络编排？和自动化又有什么区别？

一.自动化与编排自动化和编排的区别主要在于意图和工具。从技术上讲，自动化可以看作是编排的一个子集。编排意味着许多活动的部分，而自动化通常指的是单个任务或少量密切相关的任务。编排工作在一个更高的层次，并期望根据不断变化的条件和需求做出决策。然而，不应该太局限于字面意思，因为自动化和编排这两个术语各有含义

在检测网络Engine编排的时候转化模型出错

我这边convertModel.log中的报错信息为：我用的prototxt是https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-22650-1-1.html中提供的经过验证的Excel表里给出的fasterrcnn.prototxt,caffemodel

超分辨经典模型：多链路深层网络——LapSRN

大倍率(比如8倍)的超分辨在SISR领域内一直是个极具挑战性的问题，图像重构的难度因为细节信息的严重缺失而加大。为了解决这个问题，LapSRN(Laplacian Pyramid Super Resolution Network)采用逐步上采样策略进行超分辨。拉普拉斯金字塔是2008

使用FunctionGraph是否需要开通计算、存储、网络等服务？

用户使用FunctionGraph时，不需要开通或者预配置计算、存储、网络等服务，由FunctionGraph提供和管理底层计算资源，包括服务器CPU、内存、网络和其他配置/资源维护、代码部署、弹性伸缩、负载均衡、安全升级、资源运行情况监控等，用户只需要按照FunctionGraph

构筑物联感知网络 加速智慧城市发展

[中国，南京，2022年8月29日] 2022年全国物联网技术与应用大会期间，以“构筑物联感知网络，加速智慧城市发展”为主题的城市物联感知网络论坛在南京举行。此次论坛汇集多方专家，共同探讨城市感知网络新趋势，提供城市感知网络发展新思路，分享城市感知网络建设新实践，助力智慧城市升级，

5G对承载网络的需求及挑战

1 引言目前5G技术发展非常迅速，国内三大运营商都已经着手5G布局，2017年6月25日，在广州大学城，中国移动首个5G基站正式开通，这也标志着5G网络应用逐渐开启。在5G正式部署之前，如何实现5G网络高标准的承载需求，同时结合现有网络架构，最大程度地节省建设投资，已经成为整个光通信行业关注的重心和研究热点

2020-12-27：网络调试工具都用了什么？

2020-12-27：网络调试工具都用了什么？#福大大架构师每日一题#

无线传感器网络的发展与安全趋势

# 1.车载传感网络及其安全性 在汽车内安装传感器设备，汽车能够感知行驶途中的各种信息，大量的车辆传感器节点通过无线通信的方式相互连接，组成了无线车辆传感器网络（Vehicular Sensor Networks, VSN），是车载自组网（Vehicular Ad-hoc Networks

【Mindspore】【Ascend】自定义网络super函数卡住

【操作步骤&问题现象】自定义了网络类并继承nn.Cell，debug时发现卡在init函数中的super函数那里。没有报错，但是跑不出来，这是什么问题呢？

Atlas 200 DK 通过网口网络连接问题

【功能模块】  Atlas 200 DK  按照Atlas 200 DK使用指导 P45 “使用网线通过路由器连接Ubuntu服务器”【操作步骤&问题现象】1、使用USB将Atlas 200 DK与Ubuntu服务器进行连接；【成功】2、在Ubuntu服务器中通过ssh登陆到Atlas

【MindSpore】DCPUE网络性能优化 -- CPU训练篇

### 问题描述 1. 训练条件： Linux Euler OS x86; 8 显卡; 物理 CPU 2; 每个物理 CPU 中的核数 26; 逻辑 CPU 104; MindSpore 1.2.0 TensorFlow 1.15.0 ![image.png](https://bbs-img.huaweicloud.com

【MindSpore】DCPUE网络性能优化 -- GPU训练篇

### 问题描述 1. 训练条件： Linux Euler OS x86; 8 显卡; 物理 CPU 2; 每个物理 CPU 中的核数 26; 逻辑 CPU 104; MindSpore 1.2.0 TensorFlow 1.15.0 ![image.png](https://bbs-img.huaweicloud.com

超分辨经典模型：多链路深层网络——VDSR

VDSR(Very Deep Super Resolution Network)指出低清图像与高清图像相似度高，直接学习两者间的映射会引入大量的冗余计算，其实低清图像与高清图像的主要差别在于高频部分，所以只需学习二者之间的高频残差即可，这就自然的引入了残差学习。VDSR的网络结构如下所示

无线传感器网络中的安全问题

隐患：传感器通常部署在无人维护的环境当中，这更加方便了攻击者捕获传感器节点。当捕获了传感器节点后，攻击者就可以通过编程接口(JTAG接口)修改或获取传感器节点中的信息或代码。跨层的安全框架各协议层有不同的安全方法:物理层：主要通过考虑安全编码来增加机密性；链路层和网络层：考虑的是数据帧和路由信息的加密技术

如何高亮当前图页的所有指定的网络

导航树切换到图页页签，点击网络名

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