水色图像水质评价采用专门针对推向处理的卷积神经网络来进行分类处理

来自广东工业大学 UNIX 网络操作系统 实验 报告 一、 实验目的 1. 掌握UNIX系统的目录和文件管理命令。 2. 掌握shell的输入输出重定向操作符。 3. 编写shell脚本文件，并调试、执行它。 二、 实验要求 1. 要求每人能独立完成实验。能独立搭建UNIX操作系统，掌握OpenSolaris的安装、运行和使用。 2. 使用自己的账号登录UNIX 系统, 用户名为：学号和姓名汉语拼音全拼。在用户主目录下，新建子目录，子目录名为：专业和班级（可以是拼音）。 3. 在新建的子目录下完成全部练习，所有的操作练习均要截图显示。 4. 所有的实验内容必须在命令行方式下进行操作。 5. 纸制版的封面单面打印，其他页面必须双面打印。全班刻一张光盘。 ### 实验知识点总结 #### 一、实验目的与要求 **实验目的：** 1. **目录和文件管理命令：** 掌握基本的文件管理命令，如`cd`（切换目录）、`ls`（列出目录内容）、`mkdir`（创建目录）、`rm`（删除文件或目录）等。 2. **输入输出重定向操作符：** 学会使用`>`（覆盖写入文件）、`>>`（追加写入文件）以及管道`|`（将一个命令的输出作为另一个命令的输入）等操作符。 3. **Shell脚本编写：** 编写简单的Shell脚本文件，包括如何定义变量、条件判断、循环结构等。 **实验要求：** 1. **独立完成实验：** 要求每位学生能够独立搭建并使用UNIX操作系统，特别是OpenSolaris的操作与使用。 2. **账号设置：** 使用个人学号和姓名汉语拼音全拼作为用户名登录系统，在主目录下创建子目录，子目录名应为个人的专业和班级（拼音）。 3. **操作记录：** 所有的操作练习都需要通过截图来记录。 4. **命令行操作：** 所有的实验内容都必须在命令行界面下完成。 5. **文档格式：** 纸质版的封面单面打印，其他页面双面打印；实验报告以光盘形式提交，全班共用一张光盘。 #### 二、实验内容分析 **1. 显示操作系统版本：** - 使用`uname -a`命令来显示当前UNIX系统的版本信息。 **2. 显示用户主目录：** - 使用`pwd`命令显示当前工作目录的完整路径。 **3. 查看当前日期和时间：** - 使用`date`命令来获取系统当前的日期和时间，了解不同的日期格式输出（如%H与%r，%y与%D的区别）。 **4. 查看当前登录用户列表：** - 使用`who`命令查看当前登录在系统中的用户列表，并结合选项查看系统启动时间和当前用户总数。 - 比较`whoami`和`who`命令的不同之处。 **5. 使用vi编辑器：** - 创建一个名为`notes`的文本文件，用于编写会议通知，并完成文件的编辑操作，如统计文件大小、修改文件内容等。 **6. 使用find命令：** - 学习使用`find`命令来搜索特定的文件或目录，如查找名为`passwd`的文件、查找一天前创建的文件等。 - 需要先创建一些测试用的文件和文件夹。 **7. Shell脚本编写与运行：** - 编写一个名为`flower`的脚本文件，实现以下功能： - 显示当前用户名。 - 显示当前主机名。 - 计算水仙花数。 - 使用重定向符将脚本的输出保存到文件中。 **8. C语言程序编写与运行：** - 编写一个C程序，实现从十六进制转换为十进制的功能。 - 安装GCC编译器来编译并运行程序。 **9. Java程序编写与运行：** - 编写一个Java程序，实现将一个字符串按字符从大到小排序的功能。 - 安装JDK并使用`javac`命令编译程序。 #### 三、结论与体会 1. **命令操作题：** 前面涉及的基本命令操作较为简单，可通过参考书籍《UNIX初级教程》逐步学习。 2. **Shell脚本编制：** 相对复杂的语法需要通过查阅教程和网络资源来学习。 3. **编程题：** C与Java编程题虽然功能简单，但配置开发环境是主要挑战之一，需要安装相应的编译器和工具。 通过本次实验的学习，加深了对UNIX系统及其衍生系统的理解和应用能力，掌握了基本的文件管理和Shell脚本编写技巧，同时也提升了编程能力。

广工10级网络工程UNIX实验报告, 第二章 熟悉Linux 系统环境 第三章 Linux 操作系统的文件与目录结构及文本处理命令 第五章Linux系统配置与管理

该资源提供了针对红点全息瞄准器的调整指南，包括垂直和开镜灵敏度的设置，以及如何逐步调整倍镜灵敏度以减少抖动。。内容来源于网络分享，如有侵权请联系我删除。另外如果没有积分的同学需要下载，请私信我。

计算机网络第八版视频课程PPT(pdf)（李志远教授讲解）

标题中的“IP地址检测工具Scanner”是指一种软件应用，专门设计用于扫描并识别局域网内的IP地址。这种工具在IT管理、网络安全和故障排查中非常有用，它可以帮助用户快速定位网络上的设备，检查网络连接状况，或者进行安全审计。 描述中提到的“Advanced_IP_Scanner_2.5.4594.1.exe”和“局域网IP地址检测工具.exe”是两种可能的IP地址扫描工具的实例。"Advanced_IP_Scanner"是一款流行的免费IP扫描器，它能够发现网络上的所有活动设备，提供远程控制功能，并显示设备的MAC地址、共享资源等信息。版本号“2.5.4594.1”表明这是该软件的一个具体版本，通常包含开发者针对性能和功能的改进。而“局域网IP地址检测工具.exe”可能是另一款类似的应用，专为检测局域网内的IP地址而设计。 “网络协议”标签提示我们，这些工具的工作原理基于网络通信的基本规则，如TCP/IP协议族。它们通过发送探测数据包到网络，并分析返回的响应来确定哪些设备正在运行，以及它们的IP地址。TCP/IP协议家族包括了IP（互联网协议）、ICMP（因特网控制消息协议）、TCP（传输控制协议）和UDP（用户数据报协议）等，这些协议在IP地址检测中起着关键作用。 在使用IP地址检测工具时，用户可以执行以下操作： 1. **网络设备发现**：扫描局域网内的所有设备，获取它们的IP地址、主机名、MAC地址等信息。 2. **状态监测**：检查设备是否在线，网络连接是否正常。 3. **共享资源查找**：找出网络上共享的打印机、文件夹等资源。 4. **安全评估**：通过识别未经授权的设备或服务，评估网络的安全性。 5. **故障排除**：当网络连接出现问题时，可以快速定位故障设备。 压缩包子文件“IP地址检测工具Scanner”可能包含该工具的安装程序、使用手册、配置文件等相关资料。用户在使用前应先解压，然后按照指示安装和配置工具，以便在自己的网络环境中进行IP地址的扫描和管理。 IP地址检测工具是网络管理员和普通用户手中的一把利器，它简化了网络设备的管理和监控，同时也为网络安全性提供了基础保障。通过理解这些工具的工作原理和功能，用户可以更有效地管理和维护自己的网络环境。

BP神经网络，即反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network），是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈神经网络。它通常包含输入层、一个或多个隐藏层以及输出层。BP神经网络在信息处理、人工智能、图像识别等领域有着广泛的应用。 手写数字识别是神经网络应用的一个重要领域，通常采用机器学习算法进行识别。传统的软件实现方式依赖于数据的串行传送，而神经网络本身具有并行数据处理的特性。为了实现数据的实时处理，可以利用FPGA（现场可编程门阵列）硬件平台，因为FPGA能够利用其并行计算和高速信息处理的优势来提高效率。 FPGA是一种可以通过编程来配置的集成电路，允许用户在硬件级别上实现自定义的算法。随着技术的发展，FPGA的集成度越来越高，拥有数百万个门电路以及集成处理器核心（如PowerPC）、高速乘法单元和其他功能单元。这使得FPGA成为实现复杂算法，尤其是在实时数据处理场景下的理想选择。 研究中使用了MNIST数据集，这是一个包含手写数字图像的数据集，常用于训练各种图像处理系统。数据集中的60000个样本用于训练BP神经网络。BP算法主要由随机梯度下降算法和反向传播算法组成，通过小批量数据迭代的方式（本例中为30次）进行网络权重和偏置的训练。 在FPGA上实现BP算法，需要采用硬件描述语言（如Verilog）编写代码，以实现算法的各个组成部分，包括时序控制、网络状态控制、激活函数（如S型函数Sigmoid及其导数的线性拟合）等。网络权重和偏置的初始化通常采用高斯分布方法，本研究中使用的是均值为0，方差为1的分布。 为了评估设计的网络性能，采用了Quartus 13.0和ModelSim进行仿真与分析，这是一种常见的数字逻辑电路仿真软件。仿真分析的结果表明，该FPGA实现的手写数字BP神经网络能够在4.5秒内迭代30次，并达到91.6%的样本识别正确率。与传统软件Python 2.7实现的方法相比，FPGA平台的设计不仅满足了实时性要求，同时也在手写数字识别的准确率上表现优秀。 基于FPGA实现的手写数字BP神经网络研究与设计涉及到了硬件设计、算法优化、软件仿真等多个方面，展示了FPGA技术在加速神经网络应用方面的重要潜力。这项研究不仅为手写数字识别提供了一个高效的硬件实现方案，也为其他需要实时数据处理的机器学习应用场景提供了可借鉴的参考。

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理具有二维结构的数据，如图像。在本项目中，卷积神经网络被用来实现一个人脸性别检测算法，该算法能识别出图像中人脸的性别。TensorFlow，作为Google开源的机器学习框架，是实现这个算法的主要工具。 1. **卷积神经网络**：CNN的核心特点是其卷积层，它通过滤波器（或称卷积核）对输入图像进行扫描，提取特征。卷积层通常伴随着池化层，用于降低数据维度，减少计算量，并保持模型的泛化能力。此外，全连接层将提取的特征映射到预定义的输出类别，如男性和女性。 2. **TensorFlow**：TensorFlow是一个强大的开源库，支持构建、训练和部署大规模的机器学习模型。它提供了丰富的API，使得开发者能够方便地构建卷积神经网络。在人脸性别检测中，TensorFlow可以用于定义模型结构、初始化参数、定义损失函数、选择优化器以及训练模型等步骤。 3. **人脸性别检测**：这是一个计算机视觉任务，目标是从图像中识别出人脸并确定其性别。通常，这需要先进行人脸识别，然后在检测到的人脸区域应用性别分类器。在本项目中，可能使用预训练的人脸检测模型（如MTCNN或SSD）来定位人脸，然后将裁剪出的人脸图片输入到CNN模型进行性别判断。 4. **模型构建**：CNN模型通常包括多个卷积层、池化层，以及一到两个全连接层。在人脸性别检测中，输入可能是经过预处理的人脸图像，输出是概率向量，表示为男性和女性的概率。模型的架构设计需要考虑平衡模型复杂度与性能，以及避免过拟合。 5. **数据准备**：训练模型前，需要大量带标签的人脸图像数据。这些数据应该涵盖不同性别、年龄、光照条件和表情的人脸。数据增强技术如翻转、旋转和缩放可以增加模型的泛化能力。 6. **训练过程**：在TensorFlow中，通过定义损失函数（如交叉熵）和优化器（如Adam），然后使用批量梯度下降法更新模型参数。训练过程中会监控验证集的性能，以便在模型过拟合时及时停止训练。 7. **评估与测试**：模型训练完成后，需要在独立的测试集上评估其性能，常用指标有准确率、精确率、召回率和F1分数。对于实时应用，还需要考虑模型的推理速度和资源消耗。 8. **模型优化**：如果模型表现不佳，可以尝试调整超参数（如学习率、批次大小）、增加层数、改变激活函数或使用正则化技术来提高性能。 9. **应用部署**：训练好的模型可以部署到移动设备或服务器上，用于实际的人脸性别检测应用。TensorFlow提供了如TensorFlow Lite这样的轻量化版本，方便在资源有限的设备上运行。 本项目通过TensorFlow实现的卷积神经网络，为理解深度学习在人脸识别和性别检测领域的应用提供了一个很好的实例。通过学习和实践，开发者可以掌握CNN和TensorFlow的关键概念，进而应用于其他计算机视觉任务。

主要内容：这篇文档展示了怎样在MATLAB环境中利用双向门控循环单元(BiGRU)建立模型，进行时间序列的数据预测。详细地介绍了创建时间系列样本集，BiGRU模型配置、构造和参数设定的过程，同时演示了使用提供的数据执行预测并呈现实际和预测值对比的方法. 适合人群：适合熟悉基本MATLAB用法，有一定机器学习基础知识的专业人士。 使用场景及目标：对于想要在时间和经济序列分析上得到更好的预测结果的技术研究者和从业者来说是有意义的学习与实验工具。 其他说明：本文提供了一份包含详尽的注释说明以及所需的数据的实用BiGRU时间序列预测脚本，便于快速启动项目的实操者学习。

句子分类 该项目的目标是根据类型对句子进行分类： 陈述（陈述句） 问题（疑问句） 感叹号（感叹句） 命令（命令句） 以上每个广泛的句子类别都可以扩展，并且可以进行更深入的介绍。 这些网络和脚本的设计方式应该可以扩展，以对其他句子类型进行分类（如果提供了数据）。 它是为在应用开发的，并在上随附了有关构建实用/应用的神经网络的。 请随意添加PR，以自由更新，改进和使用！ 安装 如果您有GPU，请安装CUDA和CuDNN（在您选择的系统上） 安装要求（在python 3上，python 2.x无效） pip3 install -r requirements.txt --user 执行： 预训练模型： python3 sentence_cnn_save.py models/cnn 要建立自己的模型： python3 sentence_cnn_save.py models/