内容概要：包括该项目（https://blog.csdn.net/darkgray11/article/details/135274027）的完整技术文档，以及完整实验环境。拓扑和配置都是完成的，启动后就能通。 适合人群：具备一定网络基础，需要进行综合技术应用的人员，如在校毕设学生或在职人员。 能学到什么：包含很多企业网络中的常用技术，如VLAN、Trunk、RSTP、DHCP、VRRP、OSPF、PPP、PPPoE、CHAP、Telnet、ACL、NAT等。 阅读建议：解压后，可以结合PDF文档学习配置思路、并按照各网络设备的配置方法自行实施一遍整个综合实验。另外，也可将拓扑文件直接在eNSP中打开并启动，所有网络设备均以配置完成，启动后即通。可以对照进行学习。并对自己的实验进行排错和调试。

计算机视觉经典网络讲解

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ResNet 论文：Deep Residual Learning for Image Recognition Motivation：网络越深，能获取的信息越多，而且特征也越丰富。但是根据实验表明，随着网络的加深，优化效果反而越差，测试数据和训练数据的准确率反而降低了（网络退化）。为了让更深的网络也能训练出好的效果，何凯明大神提出了一个新的网络结构——ResNet。这个网络结构的想法主要源于VLAD（残差的想法来源）和Highway Network（跳跃连接的想法来源）。 ResNet Block 残差学习模块包括identity mapping和residual mapping，其中前者指的

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