网络模型

cisco 2811 Qos 一、某公司QoS策略配置实例 Current configuration : 3568 bytes ! ! version 12.2 service timestamps debug datetime service timestamps log datetime service password-encryption ! hostname xxxxxx ! enable secret 5 $1$uJPt$/Uh ! clock timezone China 8 ip subnet-zero no ip source-route ip cef ! ! ip name-server x.x.x.x ip name-server x.x.x.x ! no ip bootp server ! class-map match-any premium_class description For premium match protocol fasttrack match protocol http match protocol icmp match protocol napster match protocol netshow match protocol pcanywhere match protocol realaudio match protocol

Alexander Wong1,2, Mahmoud Famuori1,2, Mohammad Javad Shafiee1,2 Francis Li2, Brendan Chwyl2, and Jonathan Chung2 1Waterloo Artificial Intelligence Institute, University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada 2DarwinAI Corp., Waterloo, ON, Canada Abstract 目标检测仍然是计算机视觉领域的一个活跃研究领域，通过设计用于处理目标检测的深卷积神经网络，在这一领域取得了长足的进展和成功。尽管取得了这些成功，但在边缘和移动场景中广泛部署此类对象检测网络面临的最大挑战之一是高计算和内存需求。因此，针对边缘和移动应用的高效深层神经网络体系结构的设计越来越受到人们的关注。在本研究中，我们将介绍一种高度紧密的深度卷积神经网路YOLO Nano，来完成目标侦测的任务。利用人机协同设计策略创建YOLO Nano，其中基于YOLO系列单镜头目标检测网络架构的设计原则的原则性网络设计原型，与machinedriven设计探索相结合，创建一个具有高度定制模块级宏体系结构和为嵌入式对象检测任务定制的微体系结构设计的紧凑网络。所提出的YOLO Nano具有∼4

网络IO模型 一、同步阻塞型 二、同步非阻塞型 三、IO多路复用型 四、信号驱动型 五、异步 更加详细的解释： https://blog.csdn.net/u013205877/article/details/94228455 同步/异步：关注的是事件处理的消息通信机制，即在等待⼀件事情的处理结果时，被调⽤者是否提供完成通知。 阻塞/⾮阻塞：关注调⽤者在等待结果返回之前所处的状态 阻塞：locking，指IO操作需要彻底完成后才返回到⽤⼾空间，调⽤结果返回之前，调⽤者被挂起，⼲不了别的事情。 ⾮阻塞：nonblocking，指IO操作被调⽤后⽴即返回给⽤⼾⼀个状态值，⽆需等到IO操作彻底完成，最终的调⽤结果返回之前，调⽤者不会被挂起，可以去做别的事 情。 一、同步阻塞型   程序向内核发送IO请求后⼀直等待内核响应，如果内核处理请求的IO操作不能⽴即返回,则进程将⼀直等待并不再接受新的请求，并由进程轮训查看IO是否完成，完成后进程将IO结果返回给Client，在IO没有返回期间进程不能接受其他客⼾的请求，⽽且是有进程⾃⼰去查看IO是否完成，这种⽅式简单，但是⽐较慢，⽤的⽐较少。 二、同步非阻塞型   程序向内核发送请IO求后⼀直等待内核响应，如果内核处理请求的IO操作不能⽴即返回IO结果，进程将不再等待，⽽且继续处理其他请求，但是仍然需要进程隔⼀段时间就要查看内核IO是否完成。 三

在介绍网络IO模型，我们先来看一下同步和异步，以及阻塞和非阻塞的概念。 同步和异步关注的是结果消息的通信机制 同步：同步的意思就是调用方需要主动等待结果的返回 异步：异步的意思就是不需要主动等待结果的返回，而是通过其他手段比如，状态通知，回调函数等。 阻塞和非阻塞主要关注的是等待结果返回调用方的状态 阻塞：是指结果返回之前，当前线程被挂起，不做任何事 非阻塞：是指结果在返回之前，线程可以做一些其他事，不会被挂起。 然后我们就来了解一些基本的网络IO模型 阻塞I/O（blocking I/O） 非阻塞I/O （nonblocking I/O） I/O复用(select 、poll和epoll) （I/O multiplexing） 信号驱动I/O （signal driven I/O (SIGIO)） 异步I/O （asynchronous I/O ） 阻塞I/O模型 应用程序调用一个IO函数，导致应用程序阻塞，等待数据准备好。 如果数据没有准备好，一直等待，知道数据准备好了，从内核拷贝到用户空间，IO函数返回成功指示。 当调用recvfrom()函数时，系统首先查是否有准备好的数据。如果数据没有准备好，那么系统就处于等待状态。当数据准备好后，将数据从系统缓冲区复制到用户空间，然后该函数返回。在套接应用程序中，当调用recvfrom()函数时，未必用户空间就已经存在数据

在说到 VMware 的网络模型之前，先说一下 VMware 的几个虚拟设备： ■ VMnet0 ：这是 VMware 用于虚拟桥接网络下的虚拟交换机； ■ VMnet1 ：这是 VMware 用于虚拟 Host-Only 网络下的虚拟交换机； ■ VMnet8 ：这是 VMware 用于虚拟 NAT 网络下的 虚拟交换机； ■ VMware Network Adapter VMnet1 ：这是 Host 用于与 Host-Only 虚拟网络进行通信的虚拟网卡； ■ VMware Network Adapter VMnet8 ：这是 Host 用于与 NAT 虚拟网络进行通信的虚拟网卡； 关于桥接网络： 拓扑图： Host 的物理网卡和 Guest 的网卡在 VMnet0 交换机上通过虚拟网桥进行桥接，这也就是说，你的物理网卡和你的 Guest 的虚拟网卡（注：这个虚拟网卡不等于 VMware Network Adapter VMnet1 或者 VMware Network Adapter VMnet8 ）处于同等地位，此时的 Guest 就好像你的 Host 主机所在的一个网段所在的另外一台机器。打个比方来说： 我的 Host 的物理网卡配置如下： IP 地址为手工指定方式，网关为 192.168.0.1 那么我的 Guest 就应该和你的 Host 处于同一个网段，它的配置可为

QoS(服务质量)基础知识 QoS的基本概念 QoS(Quality of Service)即服务质量，QOS并不能创造带宽，但是可以有效的进行网络资源管理! QoS(Quality of Service)的目标： （1），避免并管理IP网络拥塞 （2），减少IP报文的丢失率 （3），调控IP网络的流量 （4），为特定用户或者特定的服务提供特定的宽带 （5），支持IP网络上的实时业务 QoS涉及的一部分概念 端到端时延：端到端时延等于传输路径中所有的传播时延、处理时延和排队时延的总和;（传播时延是固定值;处理和排队时延是未知可变的。） 处理时延：处理时延是数据包被路由器从入端口接受处理并放到出端口队列所 花费的时间; 排队时延：排队时延是数据包在出端口队列到被发送之前排队停留的时间; 传播时延：传播时延是数据包从线路上被发送和传播所花费的时间。 数据丢包：丢包通常发生在输出队列满的时候，也有一些其他类型的丢包 (输入队列丢包、错误、故障等)。在有线网络中链路拥塞是丢包的重要原因，在无线网络中 丢包通常是由于信道质量差造成的。 QoS的三种服务模型 （1）， Best-Effort service(尽力而为服务模型) Best-Efforts是一个单一的服务模型，也是最简单的服务模型。对 Best-Effort服务模型，网络尽最大的可能性来发送报文。但对时 延

第13章 软件项目管理 与开发过程并行，一个是技术路线，一个是管理路线 在经历了若干个大型软件工程项目的失败之后，人们才逐渐认识到软件项目管理的重要性和特殊性。事实上，这些项目的失败并不是由于从事软件开发工作的软件工程师无能，正相反，他们之中的绝大多数是当时杰出的技术专家。这些工程项目的失败主要是因为管理不善。 所谓管理就是通过计划、组织和控制等一系列活动，合理地配置和使用各种资源，以达到既定目标的过程。 软件项目管理先于任何技术活动之前开始，并且贯穿于软件的整个生命周期之中。 软件项目管理过程从一组项目计划活动开始，而制定计划的基础是工作量估算和完成期限估算。为了估算项目的工作量和完成期限，首先需要估算软件的规模。 13.1 估算软件规模 13.1.1 代码行技术 代码行技术是比较简单的定量估算软件规模的方法。这种方法依据以往开发类似产品的经验和历史数据，估计实现一个功能所需要的源程序行数。当有以往开发类似产品的历史数据可供参考时，用这种方法估计出的数值还是比较准确的。把实现每个功能所需要的源程序行数累加起来，就可得到实现整个软件所需要的源程序行数。 为了使得对程序规模的估计值更接近实际值，可以由多名有经验的软件工程师分别做出估计。每个人都估计程序的最小规模(a)、最大规模(b)和最可能的规模(m)，分别算出这3种规模的平均值,和之后，再用下式计算程序规模的估计值： L= (13

1、 梯度下降算法 的正确步骤是什么？ a.计算预测值和真实值之间的误差 b.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值 c.把输入传入网络，得到输出值 d.用随机值初始化权重和偏差 e.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差 A.abcde B.edcba C.cbaed D.dcaeb 解析：正确答案 D ，考查知识点-深度学习。 2、已知： - 大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达。 - 每一个神经元都有输入、处理函数和输出。 - 神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数。 - 为了得到最佳的神经网络，我们用梯度下降方法不断更新模型 给定上述关于神经网络的描述，什么情况下 神经网络模型 被称为深度学习模型？ A.加入更多层，使神经网络的深度增加 B.有维度更高的数据 C.当这是一个图形识别的问题时 D.以上都不正确 解析：正确答案 A ，更多层意味着网络更深。没有严格的定义多少层的模型才叫深度模型，目前如果有超过2层的隐层，那么也可以及叫做深度模型。 3、训练 CNN 时，可以对输入进行旋转、平移、缩放（增强数据）等预处理提高模型泛化能力。这么说是对，还是不对？ A.对 B.不对 解析： 对 。如寒sir所说，训练CNN时，可以进行这些操作。当然也不一定是必须的，只是data augmentation扩充数据后，模型有更多数据训练

英文原文：https://github.com/zkytony/ROSNavigationGuide/blob/master/main.pdf 背景 能否通过从诸如visual RGB之类的丰富域中借用功能来改进ethermaldomain的检测？本文提出了一种基于自然图像域数据的伪多模目标检测方法，以提高热像中目标检测的性能。我们假设访问visual RGB域中的大型数据集，而访问asiscomonday的thermaldomain中相对较小的数据集（就实例而言）。我们提出了利用已知的图像到图像转换框架来生成给定热图像的seudo-RGB等价物，然后使用多模态结构来检测热图像中的目标。我们表明，我们的框架优于现有的基准，而没有明确的需要从实例中训练。同样表明，我们的框架在使用我们的方法时，能够以较少的数据从热域学习。 介绍 根据最近的死亡事故[29]，具有2级和3级自主权的自动驾驶车辆（lackingthermalimaging）中的电流传感器不足以检测车辆和行人。天黑后，行人尤其面临危险，美国5987名行人死亡事故中，75%发生在2016年[33]。在这种情况下，热传感器表现良好，自主式2级和3级传感器套件技术面临挑战。众所周知，热红外相机对光照变化的鲁棒性相对较高，因此可以在白天和夜间使用。此外，它们成本低、非侵入性强、体积小。因此

一，什么是BP "BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的 神经网络模型 之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用 最速下降法 ，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的 误差平方和 最小。 BP神经网络 模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。" 我们现在来分析下这些话： “是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络” BP是后向传播的英文缩写，那么传播对象 是什么？ 传播的目的是什么？传播的方式是后向，可这又是什么意思呢。 传播的对象是误差，传播的目的是得到所有层的估计误差，后向是说由后层误差推导前层误差： 即BP的思想可以总结为 利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差，再用这个误差估计更前一层的误差，如此一层一层的反传下去，就获得了所有其他各层的误差估计。 “BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)” 我们来看一个最简单的三层BP： “BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系