特殊网络类型分类
虚拟局域网（VLAN） 定义：VLAN就像在一个大房间里，用虚拟的“隔断”把房间分成多个小房间，让不同的人（设备）在各自的区域里交流，但又共享同一个物理空间。 特点： 提高性能和资源利用率：比如一个公司里，财务部门和市场部门的电脑虽然都在同一个办公室，但通过VLAN可以让他们分别在自己的“小房间”里高效工作，互不干扰。 隔离和安全性：每个“小房间”里的广播（信息）...
RT-DETR改进策略【卷积层】| CGblock 内容引导网络 利用不同层次信息，提高多类别分类能力 （含二次创新）
一、本文介绍 本文记录的是利用CGNet中的CG block模块优化RT-DETR的目标检测网络模型。CG block通过局部特征提取器、周围环境提取器、联合特征提取器和全局环境提取器来提取局部特征、周围环境和全局环境信息，充分利用不同层次的信息。本文将其应用到RT-DETR中，并进行二次创新，使网络能够更好的处理多类别目标的分类能力。 专栏目录：RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻.....
YOLOv11改进策略【卷积层】| CGblock 内容引导网络 利用不同层次信息，提高多类别分类能力 （含二次创新）
一、本文介绍 本文记录的是利用CGNet中的CG block模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。CG block通过局部特征提取器、周围环境提取器、联合特征提取器和全局环境提取器来提取局部特征、周围环境和全局环境信息，充分利用不同层次的信息。本文将其应用到v11中，并进行二次创新，使网络能够更好的处理多类别目标的分类能力。 专栏目录：YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注.....
利用Python和TensorFlow构建简单神经网络进行图像分类
引言 在当今的数据驱动时代，图像分类是计算机视觉领域的基础任务之一，广泛应用于人脸识别、自动驾驶、医疗影像诊断等领域。本文将介绍如何使用Python编程语言及TensorFlow框架，构建一个简单的神经网络模型，对CIFAR-10数据集进行图像分类。CIFAR-10数据集包含60000张32x32的彩色图像，分为10个类别&#...
计算机网络的逻辑分类：集中式与分布式模型详解
在当今数字化的世界中，计算机网络已经成为连接全球信息的关键基础设施。随着技术的发展，网络架构也经历了从简单到复杂、从单一模式到多元化模式的演变。在众多网络模型中，集中式与分布式模型因其各自独特的特性和应用场景而备受关注。本文将深入探讨这两种计算机网络模型的特点、优缺点以及应用领域。 一、集中式网络模型概述 集中式网络，顾名思义，...
计算机网络的逻辑分类：对等网络与客户端/服务器网络
计算机网络已经成为我们生活中不可或缺的一部分，连接着世界各地的人们和设备。为了更好地理解网络的工作原理，我们需要了解其不同的逻辑分类方式。本文将深入探讨两种主要的网络分类：对等网络 (Peer-to-Peer, P2P) 和客户端/服务器网络 (Client/Server, C/S)。 对等网络 (Peer-to-Peer, P2P) 在对等网络中&#x...
计算机网络的分类
计算机网络可以按照多种方式进行分类 一、按覆盖范围分类 局域网（Local Area Network，LAN）：这是一种在较小地理区域内（如学校、办公室、家庭等）使用的网络。它的特点是数据传输速度快、延迟低，通常采用有线连接，如以太网。城域网（Metropolitan A...
深度学习入门案例：运用神经网络实现价格分类
前言 踏入深度学习的奇妙世界，就像开启了一场探索未知的旅程。今天，我们将携手踏上一小段轻松而充满乐趣的入门之旅——价格分类。想象一下，通过神奇的神经网络，我们能够教会电脑理解并预测商品的价格区间，是不是既实用又令人兴奋呢？别担心复杂的数学公式，让我们以轻松愉悦的心态，一步步揭开深度学习的神秘面纱，从价格分类这个小案例开始，共同见证智能的力量吧！ 案例背景 小明创办了一家...
深度学习实践：构建并训练卷积神经网络（CNN）对CIFAR-10数据集进行分类
深度学习实践：构建并训练卷积神经网络（CNN）对CIFAR-10数据集进行分类 引言 在计算机视觉领域中，CIFAR-10数据集是一个经典的基准数据集，广泛用于图像分类任务。本文将介绍如何使用PyTorch框架构建一个简单的卷积神经网络（CNN），并在CIFAR-10数据集上进行训练和评估。通过本文，您将了解到数据预处理、模型定义、训练过程及结果可视化的完整流程。 数据预处理...
【类脑智能】脑网络通信模型分类及量化指标(附思维导图)
脑网络通信模型分类及量化指标(附思维导图) 参考论文：Brain network communication_ concepts, models and applications 概念 脑网络通信模型是一种使用图论和网络科学概念来描述和量化大脑结构中信息传递的模型。这种模型可以帮助研究人员理解神经信号在大脑内部如何传递，并探究不同脑区之间的通信策略。通过将生物神经信号抽象为网络通信动力学，...
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