中国计算机学会（Chinese Computer Federation, 简称CCF）是计算机科学技术领域的专业组织，致力于推动计算机科学和技术的发展，促进科研、教育与产业界的交流与合作。CCF主办和推荐的国际学术会议在国内外享有高度声誉，是研究人员、学者以及业界人士展示最新研究成果、交流学术思想的重要平台。 在CCF推荐的国际学术会议上，参与者可以了解全球计算机科学的前沿趋势，涵盖人工智能、大数据、云计算、物联网、网络安全、软件工程等多个热门领域。这些会议通常包括但不限于以下方面： 1. 人工智能与机器学习：如AAAI（美国人工智能协会年会）、IJCAI（国际人工智能联合会议）和NIPS（神经信息处理系统大会），这些会议关注深度学习、自然语言处理、计算机视觉等方面的新进展。 2. 数据科学与大数据：KDD（知识发现与数据挖掘会议）和SDM（数据挖掘研讨会）是探讨大数据挖掘、分析和应用的重要场合。 3. 计算机网络与通信：如INFOCOM（国际计算机通信会议）和 Globecom（全球通信会议），讨论网络技术、无线通信和未来互联网架构的创新。 4. 云计算与边缘计算：如CloudCom（云计算大会）和EdgeCom（边缘计算会议）关注云计算服务模式、边缘计算的基础设施和应用。 5. 网络安全与隐私保护：如USENIX Security Symposium和NDSS（网络与分布式系统安全研讨会）专注于信息安全、密码学和隐私保护的研究。 6. 软件工程：如ICSE（国际软件工程会议）和FSE（软件工程研讨会）是软件开发、测试、维护和演化等领域的顶级会议。 7. 计算机体系结构与硬件：如ISCA（国际超级计算机大会）和 MICRO（微处理器论坛）探讨高性能计算、存储系统和硬件设计的新技术。 8. 人机交互与用户体验：如CHI（计算机与人类交互会议）和SIGGRAPH（计算机图形和交互技术会议）关注用户界面设计、虚拟现实和增强现实等领域的创新。 通过参加这些会议，学者和从业者不仅可以了解最新的研究动态，还可以建立广泛的学术网络，促进跨学科合作。此外，CCF还通过评选优秀论文奖，激励和表彰在这些会议上的突出贡献，进一步推动了计算机科学的繁荣与发展。 CCF推荐的国际学术会议是中国乃至全球计算机科学研究者的重要参考，对于把握研究方向、提升学术水平和扩展国际合作具有重要意义。通过深入参与这些会议，学者们能够及时跟踪领域内的最新发展，推动自身研究工作的进步，同时为我国的计算机科学和技术在全球舞台上的影响力作出贡献。

本文介绍了两种基于深度学习的图像超分辨率重建算法：轻量级图像超分辨率重建网络LMDFFN和基于生成对抗网络的SRPGAN。LMDFFN通过核心轻量级特征提取块LFEB、通道和空间注意力机制以及深度可分离卷积的应用，显著降低了模型参数量和计算量，同时保持了良好的重建效果。SRPGAN则在生成模型中采用双分支残差块和半实例归一化层，判别模型使用PatchGAN，以提升局部纹理的真实性和细节。实验表明，这两种算法在定量评价和视觉质量上均表现优异，为图像超分辨率重建在资源受限设备上的应用提供了可能。 在当前的计算机视觉领域，图像超分辨率技术是一大研究热点。该技术的核心是通过算法将低分辨率图像转换为高分辨率图像，从而提高图像的清晰度和细节表现。文章所提到的两种深度学习算法，轻量级图像超分辨率重建网络LMDFFN和生成对抗网络SRPGAN，便是该领域研究的前沿成果。 LMDFFN（Lightweight Multi-scale Dilated Feature Fusion Network）是一种轻量级网络结构，它主要由轻量级特征提取块LFEB组成，该特征块通过使用深度可分离卷积等技术有效减少了模型的参数量和计算需求，同时在保持高分辨率重建效果方面也表现出色。轻量级设计让LMDFFN特别适合于资源受限的设备，如移动设备或嵌入式系统，它们对功耗和计算资源都有严格要求。 而SRPGAN（Super-Resolution Progressive Generative Adversarial Networks）则利用了生成对抗网络（GAN）的原理。SRPGAN通过构建一个生成模型，该模型包含了双分支残差块和半实例归一化层，来提升图像的局部纹理和细节效果。其对应的判别模型使用了PatchGAN，这是一种专门针对图像局部区域进行质量评估的判别器，它有助于生成模型在细节上的改进。SRPGAN在图像超分辨率的应用上展现了高水平的图像质量，特别是在提高图像局部真实感和细节丰富度方面。 这两种算法都通过定量评价和视觉质量评估获得了优异的表现，这表明它们不仅在理论上有创新，在实际应用中也具有很强的可行性和优越性。它们的成功展示了解决图像超分辨率问题的新途径，并为该领域的进一步研究和应用开辟了新的可能性。 文章中还提及，这些算法的源码是可运行的，这意味着研究人员和开发者可以使用这些源码来复现实验结果，或是将这些算法应用于自己的项目中。在实践中进一步验证算法的有效性，并对其进行改进和优化。这不仅有助于推动图像超分辨率技术的实际应用，也为学术界和工业界带来更多的研究素材和应用案例。 【深度学习 计算机视觉 图像处理】

计算机+主板+BIOS+E5+X99+鸡血工具

本文介绍了如何结合双目视觉技术和YOLO目标检测算法实现3D测量。双目技术通过两个相机模拟人眼视觉，计算物体深度信息，适用于三维重建和距离测量。YOLO算法以其快速高效的特点，适用于实时目标检测。文章详细阐述了双目标定、立体校正、立体匹配和视差计算的原理及实现步骤，并提供了相关代码示例。通过将双目技术与YOLO结合，成功实现了3D目标检测和体积测量，展示了较高的精度，但也指出周围环境需避免杂物干扰。 在本文中，双目视觉技术和YOLO目标检测算法被结合起来进行3D测量。双目视觉是一种利用两个摄像机模拟人类的双眼视觉的算法，可以计算物体的深度信息，非常适合进行三维重建和距离测量。通过双目技术，我们可以从两个不同角度拍摄同一个物体，然后通过计算两个图像之间的视差（即同一物体在两个图像中的相对位置差异），来推算出物体的深度信息。这种技术在机器视觉、自动驾驶汽车、机器人导航等领域有着广泛的应用。 YOLO（You Only Look Once）是一种实时的目标检测算法。它的特点是速度快，效率高，能够实时地在图像中检测和定位多个物体。YOLO将目标检测问题视为一个回归问题，将图像划分为一个个格子，每个格子预测中心点落在该格子内的边界框和类别概率。这种方法极大地提高了目标检测的效率。 文章详细介绍了如何将双目视觉技术和YOLO算法结合起来进行3D测量。需要进行双目标定，即确定两个相机的内部参数和外部参数。然后进行立体校正，使得两个相机的成像平面共面，并且两个相机的主光轴平行。接着进行立体匹配，找到左图和右图之间的对应点。最后进行视差计算，计算出对应点在两个图像中的相对位置差异，即视差。通过视差和双目标定的结果，可以计算出物体的深度信息，从而实现3D测量。 文章还提供了相关的代码示例，帮助读者更好地理解和实现双目视觉和YOLO的3D测量。通过实际的案例，我们可以看到，将双目视觉技术和YOLO结合起来，可以成功实现3D目标检测和体积测量，展示了较高的精度。但是，这种方法也有其局限性，比如周围的环境需要尽量避免杂物干扰，否则可能会影响测量的精度。 双目视觉技术和YOLO目标检测算法的结合，为3D测量提供了一种新的方法。这种技术具有速度快、精度高的特点，可以在许多领域得到应用。但是，如何提高测量的精度，避免周围环境的干扰，还需要进一步的研究和改进。

在当今数字化时代，计算机网络已经成为我们生活中不可或缺的一部分，它是我们与世界连接的桥梁。在西南交通大学的计算机网络课程设计中，学生将通过实践来深入理解和掌握网络协议的具体应用。这次课设特别聚焦于PPPoE（Point-to-Point Protocol over Ethernet）网络协议，它是一种在以太网上运行的点对点通信协议，广泛应用于宽带网络连接中，尤其是在家庭和小型企业接入互联网的场景下。 在该课设中，学生需要通过PPPoE协议进行上网连接。PPPoE协议的连接过程包括了发现阶段和会话阶段。在发现阶段，用户端和访问集中器（AC）之间通过一系列的报文交换，确定了通信的参数和协议版本。这一过程中，包括了PADI、PADO、PADR和PADS这几个关键报文，它们分别对应请求、应答、请求确认和会话确认的步骤。通过这些步骤，用户端最终能够与访问集中器建立连接。 会话阶段则是实际的数据传输阶段，它基于PPP（点对点协议）进行。PPP是一种数据链路层的通信协议，它提供了多种认证方式、压缩和加密功能。该课设强调了PPP协议的三个主要阶段：链路协商阶段、认证阶段和IPCP协商阶段。在链路协商阶段，LCP（链路控制协议）用于配置和测试数据通信链路。认证阶段确保了只有通过认证的用户才能使用网络资源，常用的认证协议有PAP（密码认证协议）和CHAP（挑战握手认证协议）。在IPCP协商阶段，用户和访问服务器会就IP服务的参数达成一致，这些参数包括分配给用户的IP地址、子网掩码、默认网关等。 课设中的实践操作还包括了网络抓包分析。学生在连接互联网后，使用Wireshark这类网络分析工具捕获数据包，观察网络数据的传输过程。例如，通过DNS解析过程，可以观察到计算机是如何将域名转换成IP地址的；通过TCP三次握手过程，学生可以学习到如何建立可靠的连接；通过HTTP传输过程，学生可以了解数据是如何在客户端和服务器之间传输的。每个阶段的数据包都包含了丰富的信息，如IP地址、端口号、TCP标志位、请求和响应的HTTP头信息等。 除此之外，课设还涉及到IP地址的分配。在PPPoE会话建立后，访问服务器会给用户分配一个IP地址，这个地址是用户在一定时间内上网所使用的唯一标识。课设要求学生通过ipconfig命令查看本机的IP地址，并对DNS缓存进行清空处理，以确保DNS解析过程的准确性。 综合来看，西南交通大学的计算机网络课设不仅要求学生学习和理解PPPoE协议的运作原理，还要求他们掌握网络抓包分析技能，通过实践来验证理论知识，并对网络通信过程有更深刻的认识。这样的课程设计有助于学生建立起扎实的计算机网络知识基础，为将来在相关领域的深入研究和实际工作打下坚实的基础。

计算机视觉是一门研究如何让计算机理解和解释图像信息的学科。它的发展历史悠久，从最初的三视图模型，到20世纪90年代机器学习的引入，以及最近深度学习在计算机视觉领域的突破性进展。计算机视觉的技术应用已经渗透到各个行业，包括安防、游戏娱乐、交通、医疗等领域。 计算机视觉的早期发展阶段，主要关注图像内容的建模，例如三视图建模和立体视觉。20世纪70年代，图像处理开始受到重视，而到了20世纪80年代，机器学习开始成为计算机视觉中的一个重要工具，尤其是在识别、检测和分类等应用中。1963年，美国计算机科学家拉里·罗伯茨在麻省理工大学的博士毕业论文中提出主动视觉理论和定性视觉理论，这标志着计算机视觉开始进入快速发展阶段。 进入21世纪，深度学习为计算机视觉带来了革命性的变化。2012年，Hinton的小组在ImageNet竞赛中提出了卷积神经网络AlexNet，并取得了显著的性能提升。自此之后，基于深度学习的检测与识别、图像分割以及立体视觉等技术得到了迅速发展。 GPU（图形处理器）与并行技术在计算机视觉中的应用也为计算性能带来了巨大提升。从20世纪80年代的专门运算单元到1999年NVIDIA发布GeForce 256，GPU的定义被正式提出。2000年开始尝试使用GPU加速通用计算任务，2001年GPGPU概念的提出，以及2006年CUDA的推出，这些技术的不断进步使得GPU逐渐成为深度学习训练中的标配。 基于卷积神经网络的计算机视觉应用涵盖了图像搜索、图像分类、图像分割、物体检测、人脸识别、图像描述以及生成对抗网络。深度学习模型在此基础上不断发展，极大提升了计算机视觉在各领域的实际应用效能。 全书章节涵盖了从基础的视觉色彩原理到神经网络模型，再到卷积模型与具体应用的知识。全书共分为八个章节，详细介绍了计算机视觉的基础知识与深入技术。 计算机视觉的发展历程表明，尽管让计算机像人类一样理解和解释图像仍是一个挑战，但随着深度学习和并行计算技术的不断进步，这一领域的技术正飞速发展，应用范围不断拓展，已经成为计算机科学中一个极为重要和活跃的分支。

内容概要：本文档为《2025三届人工智能工程技术赛项-样题》，涵盖自然语言处理、计算机视觉和综合工程技术三大模块的竞赛任务。参赛者需在指定.ipynb文件中完成代码编写，涉及新闻文本分类、对抗样本评测与模型加固、非均衡图像分类、目标检测（DETR模型）、开放词汇检测等任务，重点考察数据预处理、模型构建、训练优化、结果可视化及评估能力。要求选手掌握PyTorch、Transformer、ResNet、DETR、CLIP、SAM等框架与模型的应用，并完成相应代码实现与结果截图提交。 适合人群：具备一定人工智能基础，熟悉深度学习框架（如PyTorch）和常用模型（如CNN、Transformer）的高校学生或从业人员，具备1年以上AI开发经验者更佳；适合备战技能竞赛的技术人员。 使用场景及目标：①用于全国技能大赛人工智能赛项的备赛训练；②提升在NLP、CV及多模态任务中的工程实现能力；③掌握对抗样本防御、非均衡分类、目标检测优化、开放词汇检测等前沿技术的实际应用；④熟悉从数据处理到模型部署的全流程开发规范。; 阅读建议：建议结合实际代码环境边运行边学习，重点关注各模块中需补全的关键代码逻辑（如标签平滑、mixup增强、GIoU计算、匈牙利匹配、KL蒸馏等），并严格按照任务要求保存输出结果与模型文件，确保符合评分规范。

山东大学软件学院作为一所知名高等学府，在计算机科学与技术教育领域有着深厚的教学积累和研究实力。计算机网络作为该专业的重要基础课程，不仅是培养学生基本技术能力的基石，也是帮助他们理解网络通信、数据传输、网络协议等关键概念的关键。对于大三学生而言，本复习资料涉及的知识点涵盖了计算机网络的多个核心领域，是帮助学生系统梳理和巩固已有知识的重要工具。 资料中的往年真题部分，为学生提供了宝贵的实战演练机会，通过这些真题，学生能够了解考试的题型、难度以及考试趋势，从而有针对性地进行复习。同时，这些真题也是检验学习成效的重要手段，通过实际操作，学生可以发现自己知识掌握的薄弱环节，并在后续复习中进行强化。 授课PPT作为课堂教学的辅助材料，是教师授课思路和教学内容的直接体现。通过PPT，学生能够快速把握课程的主线，理解课程的重难点，并结合自身学习情况，对不熟悉或难以理解的部分进行重点复习。这些PPT通常会包含关键的定义、原理、图表以及案例分析等内容，有助于学生更好地构建知识框架。 知识点部分则是对计算机网络课程中必须掌握的基本概念和原理进行总结。计算机网络的知识体系繁杂庞大，涵盖了从物理层到应用层的多个层次，每层都有其特定的功能和协议。系统地复习知识点，可以帮助学生清晰地理解网络的基本工作原理，以及不同网络设备、协议和服务之间的相互作用。 整理的简答大题则重点锻炼学生的知识应用能力。在理解了理论知识后，能否将这些知识应用到具体问题的分析和解决中，是考核学生学习效果的重要环节。通过简答大题的练习，学生可以提高自己的逻辑思维能力、语言表达能力以及问题分析能力，这些都是未来从事软件开发、网络维护等工作的必备技能。 思维导图作为一种有效的学习工具，能够帮助学生在复习时形成知识的可视化。通过思维导图，学生可以将零散的知识点串联起来，形成一个有机的整体，这不仅有助于加深记忆，还能提高学生对计算机网络知识体系的认识。同时，制作和使用思维导图的过程本身就是一次对知识的重新梳理和巩固，有助于学生在复习过程中形成更深层次的理解。 这份复习资料是山东大学软件学院学生复习计算机网络课程时的宝贵财富。它不仅包含了丰富的学习资源，还提供了一套完整的学习方法和思路，有助于学生高效地进行复习，加深对计算机网络知识的理解，为后续的学习和研究打下坚实的基础。

在本篇计算机视觉实验报告中，学生王培钰主要任务是使用CImg库重写和封装Canny边缘检测算法，并对算法进行优化。Canny算法是计算机视觉领域中一种经典的边缘检测方法，它通过一系列步骤有效地提取图像中的边缘。以下是实验报告中涉及的关键知识点和实现过程的详细解释： 1. **Canny边缘检测算法**：Canny算法包含以下步骤： - **灰度化**：将彩色图像转换为灰度图像，通过红、绿、蓝分量的加权平均完成。 - **高斯滤波**：使用高斯滤波器平滑图像，消除高频噪声，但保留边缘信息。这里使用了`gaussian_smooth()`函数，并通过`make_gaussian_kernel()`生成高斯核。 - **计算梯度**：通过计算一阶偏导数求得图像的梯度幅值和方向。这涉及到`derrivative_x_y()`函数，以及`angle_radians()`和`radian_direction()`来确定方向。 - **非极大值抑制**：通过比较当前像素点与其邻域内像素点的梯度值，抑制非边缘像素，以减少假阳性边缘。`non_max_supp()`函数实现此操作。 - **双阈值检测**：使用高低两个阈值确定边缘，低阈值用于连接边缘，高阈值用于去除噪声。`apply_hysteresis()`函数处理这一过程。 - **边缘连接与删除**：通过`canny_line()`函数将相邻边缘连成长线，`delete_line()`函数删除长度小于20的短线条。 2. **CImg库的使用**：CImg是一个开源的C++图像处理库，实验要求只使用CImg进行图像的读取、写入和处理。通过封装，确保了代码的简洁性和可读性。 3. **代码封装**：每个功能都封装为单独的函数，如`RGBtoGray()`、`gaussian_smooth()`等，便于代码复用和维护。 4. **参数测试与分析**：对不同参数（如高斯滤波的σ值、双阈值）进行测试，观察其对边缘检测结果的影响。这有助于理解算法的敏感性和适应性。 5. **测试与调试**：通过对每一步的结果进行可视化和数量统计（如边缘像素点的数量），验证算法的正确性和效果。例如，通过比较经过连线和删线处理后的像素点数量变化。 实验过程中，学生按照学号尾号的规则分配了需要改写的代码（Code0），并成功实现了Canny算法的各个步骤，包括图像预处理、边缘检测和后处理。测试表明，经过优化的Canny算法能够有效检测图像边缘，并能根据设定的参数调整边缘的精确度和连通性。这种实践加深了对Canny边缘检测算法的理解，并提高了编程能力。

计算机网络是信息技术领域中的核心科目，它涉及到网络的构建、通信协议、数据传输以及网络应用等方面。本资源为"计算机网络(第四版)"的英文原版课件，由知名计算机科学家Andrew S. Tanenbaum撰写。 Tanenbaum教授在计算机网络领域的贡献广泛，他的著作深入浅出，深受学习者喜爱。 在压缩包中，包含两部分课件：Chapter 7 和 Chapter 8，分别对应课程的第七章和第八章。以下是对这两章内容的详细概述： **第七章 - 数据链路层（Data Link Layer）** 数据链路层是网络模型中的第二层，它的主要任务是为网络层提供可靠的数据传输服务。这一章将详细讲解数据链路层的功能、协议和工作原理。主要内容包括： 1. **错误检测与纠正**：数据链路层通过校验码（如CRC）来检测传输错误，并可能通过重传机制进行错误纠正。 2. **媒体访问控制（MAC）**：讨论如何在共享媒体上协调多个设备的发送，如CSMA/CD（载波监听多路访问/冲突检测）和CSMA/CA（载波监听多路访问/冲突避免）。 3. **局域网（LAN）技术**：介绍以太网、令牌环网等传统局域网技术及其工作原理。 4. **帧结构**：分析不同协议下的帧格式，如Ethernet II和LLC（逻辑链路控制）。 5. **点对点协议（PPP）**：用于拨号连接和广域网的数据链路层协议，介绍其帧结构和认证机制。 6. **高级数据链路控制（HDLC）**：一种同步数据链路控制协议，用于全双工通信。 **第八章 - 网络层（Network Layer）** 网络层位于OSI模型的第三层，负责数据包的路由和转发。这一章将深入探讨网络层的关键概念和协议： 1. **IP协议**：互联网协议，描述了数据包在网络中的传输方式，包括IP地址的分类（IPv4和IPv6）、分片与重组、路由选择算法等。 2. **路由选择**：介绍路由器的工作原理和静态与动态路由的区别，以及常见的路由协议，如RIP、OSPF和BGP。 3. **子网划分与CIDR**：为了更有效地管理IP地址，会进行子网划分和无类别域间路由（CIDR）的使用。 4. **互联网控制消息协议（ICMP）**：用于网络诊断和错误报告，例如ping命令就是基于ICMP实现的。 5. **IP选项与服务**：如源路由、记录路由等，这些选项可以用于特定的网络调试和监控。 6. **虚拟网络与网络地址转换（NAT）**：虚拟网络如VLAN和NVGRE提供网络隔离，NAT则用于解决公网IP地址稀缺问题。 这两章内容构成了计算机网络中至关重要的部分，涵盖了数据链路层和网络层的基本概念和协议，对于理解网络的底层工作原理有着极其重要的作用。通过深入学习，读者可以掌握网络通信的基础，为后续章节的学习打下坚实基础。