组网需求 在企业网络中，企业所有员工都可以访问企业的服务器。但对于企业来说，希望企业内部部分员工之间可以互相交流，而部分员工之间是隔离的，不能够互相访问。 如 图 6-4 所示， Switch1 位于网络的汇聚层，作为下挂终端设备的网关设备。 Switch2 、 Switch3、 Switch4, Switch5 和 Switch6 为接入层设备。此时可在 Switch1 上部署 MUX VLAN特...

组网需求 企业的不同部门拥有相同的业务，如上网、 VoIP 等业务，且各个部门中的用户位于不同的网段。目前存在不同的部门中相同的业务所属的VLAN 不相同，现需要实现不同VLAN中的用户相互通信。 如 图 7-7 所示，部门 1 和部门 2 中拥有相同的上网业务，但是属于不同的 VLAN 且位于不同的网段。现需要实现部门1 与部门 2 的用户互通。 配置思路 采用如下的思路配置不同 VLAN 通过 ...

目录 一、说明二、处理有限的、大尺度的母体抽样三、非参数的估计四、连续母体抽样技巧--分箱 一、说明    对于抽样问题，前几期文章都是理论探讨。本篇给出若干示例，展现具体的情况下，面对数据，如何给出处理策略。 二、处理有限的、大尺度的母体抽样    【问题1】一所大学有3000名男生，身高服从均值为68.8英寸，标准差为3.0英寸的正态分布。设计抽样为80组样本，每组25名学生。 问题：1）有放回...

目录 简介 设置 准备数据 使用数据增强 定义模型 实现梯度集中化 训练工具 不使用 GC 训练模型 使用 GC 训练模型 性能比较 本文目标：实施梯度集中化，提高 DNN 的训练性能。 简介 本示例实现了 Yong 等人提出的深度神经网络新优化技术 "梯度集中化"（Gradient Centralization），并在 Laurence Moroney 的 "马或人 "数据集（Horses or H...

目录 数据收集 设置 定义超参数 数据准备 构建基于变换器的模型 培训的效用函数 模型训练和推理 本文目标：用混合变压器训练视频分类器。 本示例是使用 CNN-RNN 架构（卷积神经网络-循环神经网络）进行视频分类示例的后续。这一次，我们将使用基于变换器的模型（Vaswani 等人）对视频进行分类。阅读本示例后，您将了解如何开发基于变换器的混合模型，用于在 CNN 特征图上运行的视频分类。 数据收集 ...

帧预测可视化 预测视频 本文目标：如何建立和训练用于下一帧视频预测的卷积 LSTM 模型。 简介 卷积 LSTM 架构通过在 LSTM 层中引入卷积递归单元，将时间序列处理和计算机视觉结合在一起。在本示例中，我们将探讨卷积 LSTM 模型在下一帧预测中的应用，下一帧预测是指在一系列过去帧的基础上预测下一个视频帧的过程。 设置 import numpy as npimport matplotlib.p...

目录 下载数据 准备输入图像的路径和目标分割掩码 一幅输入图像和相应的分割掩码是什么样子的？ 准备数据集，以加载和矢量化成批数据 准备 U-Net Xception 风格模型 预留验证分割 训练模型 可视化预测 本文目标：在宠物数据集上从头开始训练的图像分割模型。 下载数据 !!wget https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/data/images.ta...

dParser库，以高效、可靠的方式捕获Stack Overflow网站上的数据，并将其存储为CSV文件。我们将探讨实现过程中的关键步骤，包括设置代理服务器、初始化解析器、处理解析结果等，并提供实用的示例代码和技巧。通过本文的指导，读者将能够轻松掌握网络数据捕获的技术，为他们的Objective-C应用增添新的功能和价值 细节 MWFeedParser是一个用Objective-C编写的解析器，专门用...

配置需要Device 或 Strongly order执行外设 == 引用硬汉嵌入式老哥的教程。== 配置参数可看我另一篇文章。 读写Cache都是关闭的，比如FMC外设驱动，扩展IO，LCD，NOR FLASH SRAM,ETH收发描述符空间 特点：保证严格按照程序代码执行 缺点：不支持非对齐访问 配置 FMC 扩展 IO 的 MPU 属性为 Device 或者 Strongly Ordered ...

自动更新。这在实现数据绑定的UI组件中非常有用。 如果你对这些设计模式感兴趣，并希望更深入地学习它们，我非常高兴地通知你，我已经在我的博客上详细记录了这23种设计模式的详细介绍、代码实现以及它们的应用示例。 你可以访问我的博客，那里有完整的系列文章。无论你是想快速查阅某个模式，还是希望系统学习所有模式，我的博客都能为你提供帮助。 感谢大家的观看，希望视频对你有所帮助。如果你喜欢这个视频，请给我点赞，订...