计算机网络施工方案(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

网络工程项目实施总结 近年来计算机网络行业蓬勃发展,随着云计算与大数据的出现以及超大规模数据中心的加快部署,全国各地关于网络工程的构造项目越来越多。为了满足各类网络工程项目的需求,最大化利用资源完成项目构造,就要求每一位网络工程师更加专业、更加高效。 阅读详情
AI摘要

本文详细介绍计算机网络工程从施工前准备、器材检验、设备安装、系统调试到工程验收的全过程,涵盖网络设备安装规范、系统性能测试及验收标准,为网络工程项目实施提供实用指导。

虽然弱电人平时接触网络工程项目比较多,但要系统的实施网络工程项目从施工、设备安装、验收这一套流程,很多朋友却感觉无从下手,计算机网络系统主要是一些网络设备,这样的系统施工方案如何写呢?在我们弱电vip技术中也经常有朋友问到。

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

本期我们一起来通过这个详细的案例了解计算机网络施工实施方案。

一、施工前环境检查

1、计算机房工程已全部竣工。机房地面必须铺设静电地板。门高度及宽度不妨碍设备及器材搬运。门锁和钥匙齐全。

2、机房内预留地槽,暗管、孔洞及地插等的位置,数量,尺寸均应符合设计要求。

3、静电地板铺设严密整固,每平方米水平允许偏差不应大于2mm,防静电的接地应符合设计要求及产品说明要求。

4、交接间,设备间应提供可靠施工电源及接地装置。

5、交接间,设备间面积、环境温、湿度应符合设计要求及相关规定。

二、施工前器材检验

1、对工程所用各类接插件的规格、数量、质量检查,无出厂检验证明者或与设计不符不得在工程中使用。

2、对工程所用各类硬件设备的型号、数量、质量检查,无出厂检验证明材料者或与设计不符不得在工程中使用。

3、对工程所用软件的种类,数量,质量检查,无出厂检验证明材料者或与设计不符不得在工程中使用。

4、对工程所用的工具型号、数量进行检查,不得缺少。

5、经检验的器材应做好记录,对不合格器件应单独有效,以备核查及处理。

6、网络设备开箱后通电自检,查看设备状态指示灯显示是否正常,检查设备启动是否正常。网络交换机应安装整齐、固定牢固、便于维护和管理;高端设备的信息模块和相关部件应正确安装,空余槽应安装空板;设备上的标签应标识设备名称和网络地址;跳线连接应稳固,走向清楚明确,线缆上应正确标签。

三、网络设备安装

1、安装机架交流电源到通信交流馈出屏的电源连接线,确认零线火线无误。选择电源设备输出开关时要根据系统设备的用电容量选择合适的交流输出开关;

2、安装交换机子架到机架交流电源的连接线;

3、安装1U光配线架,检查跳纤弯度接口是否有误;

4、安装网络交换机设备的网管信息,检查光通信设备的网管通道;

5、各类线缆规格型号符合设计要求,外观完好,所有电缆剥开外皮处用热塑管保护;

6、电源线缆与信号线缆布放路由应尽可能远离,若有交叉,信号线缆应走在上面线应排列整齐、顺直,无扭绞、交叉,拐角圆滑(弯曲半径大于20mm)。绑扎间隔均匀,松紧适度;

7、做好开关、设备的标识,同一线缆的两端应有相同或相对应的标记;

8、清除落入机内的线头、金属丝及其它异物。

9、用万用表测量供电链路,确认正确。

10、收集使用方的网络需求,由网络工程师对网络设备的安装及调试,最后生成配置文件、文档存档。

11、网络设备安装图如下所示。

四、系统调试

1、设备加电测试

在设备安装完成并检查无误以后,对设备进行加电检测,查看设备通电以后各项指示灯是否正常工作。电源以及CPU等部件的风扇工作情况以及噪音情况。从而判断设备是否存在故障。

2、设备连接调试

设备的连接将根据系统拓扑图和物理连接图进行网络设备和服务器以及存储和安全设备等进行连接。连接线缆最好贴上对应的标签,以便以后维护和排故方便。设备的连接最好参考设备的使用手册,防止连接端口错误。

3、设备集中配置调试

按照实施以前和用户所确认的实施方案将所有网络设备集中进行设备的配置与调试,其中包括IP地址分配、交换机VLAN的划分、路由策略的部署、访问控制策略的部署等。

为了划分基于端口的VLAN,需要对每个配线间的信息点作好标记,每个信息点需要相连设备,需要划分到哪个VLAN,接到交换机的哪个端口等信息都要作好标记和记录。对照表格如下:

①网络交换机IP的规划

②网络VLAN的规划

③网络用户IP规划

④网络其它相关规划

⑤交换机调试步骤

经过精心规划和部署,在各方面的积极配合下,进行交换机调试,所有的调试、测试工作尽量在计划的时间内完成,按照上面所做的规划为指导,分步按计划完成。

⑥交换机测试

设备安装、调试、试运行后,对设备的性能进行测试,检测设备在线工作时的通信性能。通过不断测试、调整其参数,使其性能达到最佳。列出测试内容,作好测试记录。在双方技术人员的参与下,对设备进行测试,对测试结果需要双方技术人员的认可,具体测试如下所示:

五、网络工程验收

在整个项目实施过程中,有3个重要的验收,它们是单点验收、初验和终验。

**单点验收通过的条件:**设备数量与合同相符、完成上机、加电、配置,这个通过现场可以进行验收。

**移交(初验)测试通过的条件:**建设方按测试计划完成并通过网络测试或建设方开通业务,这个需要进行现场设备测试,下面我们来重点看下网络的设备测试验收。

一、系统初验

初验测试是对网络验收所必须进行的一项工作,是验证网络与应用系统是否达到合同所规定的要求的必要的手段。初验测试所需要进行的工作有:

1、设备测试:

使用设备测试的目的是为了验证设备质量和配置是否合格。对本项目的每一台网络设备均进行如下测试:

(A)物理检查

对设备进行物理检查,检查网络设备(包括模块、独立部件)出厂型号、编号、产地等内容,与合同和产品说明一致为正常。记录上述内容。

冷启动:对单个设备多次开关电源,观察能否正常启动。记录网络恢复时间。

热启动:单个设备正常启动后,用该产品的热启动命令进行热启动测试,观察能否正常启动,记录网络恢复时间。

(B)端口检查

用被测产品的相应命令检查网络设备的端口配置,并用网络测试设备对端口进行速率、校验机制等进行测试。如测试结果符合产品说明,即为正常。记录端口状况。

(C)配置检查

用被测产品的相应命令检查网络设备的软硬件配置,特别注意软件版本。如显示信息与产品说明一致,即为正常。记录配置及软件版本。

(D)设备状态

配合产品说明书,检查设备指示灯是否正常。记录指示灯状态。

2、网络性能指标测试

网络性能指标测试是为了获取本项目的运行基本指标,以评判网络性能指标是否正常和达到设计要求。主要的测试项目有带宽、利用率、吞吐量、精确度、延迟等指标。

3、吞吐量测试

在网络利用率最低和最高的时间段,采用FTP工具从网络中心的FTP Server下载和上传文件方法进行测试。

文件有脚本分为两类。一类为单个容量为100MB至1000MB的大文件,另一类为同等容量的一批1KB到10KB左右的小文件。在三种不同的环境下进行测试:

第一种,在网络中心的两台工作站上做到点到点的FTP测试,测试同一网段内的吞吐量,并记录FTP的时间。

第二种,在不同网段的工作站上做同样的FTP测试,测试跨网段的吞吐量,并记录FTP的时间。分析二次的结果是否稳定、正常,并作好记录。

4、带宽测试

采用专用网络测试设备对网络的核心层和接入层进行可用带宽测试,测试方式采取抽样测试。测试结果达到良好、一般为合格。标准如下表所示:

以太网类型

良好

一般

差

1000M端口间

>=800M

500M至800M

<=500M

100M端口间

>=80M

50M至80M

<=50M

5、利用率测试

带宽利用率测试:以24小时为一个周期,分网段采用专用的网络测试设备进行网络带宽利用率测试抽查,每隔一分钟为一个统计点,并作好记录。要求测试最大利用率/流量、最小利用率/流量、平均利用率/流量。

网络带宽利用率=实际占用带宽/总带宽。平均利用率指标达到良好、一般为合格。以太网平均利用率指标:0-20%,网络状况良好。20%-40%,网络状况一般。超过40%,网络状况较差。

设备分类

指标名称

良好

一般

差

交换机

CPU利用率

<=50%

50%至80%

>=80%

内存利用率

<=50%

50%至80%

>=80%

6、负载测试

针对每个网络产品,采用专用的网络测试仪对其进行加载,测试其负荷承受能力。指标值达到总带宽的98%以上为合格。

7、延迟测试

主要记录测试数据包往返耗时。对于本项目的计算机网络,要做三项测试,第一是跨骨干的交换机之间的PING测试,第二是跨骨干的工作站之间的PING测试,第三是广域网上的工作站间的PING测试。这三种测试,对于64Byte/1518Byte/5000Byte大小的数据包,各发送100个,测试并记录其平均时间。

8、数据传输测试

采用专用网络测试设备对网络的核心层和接入层进行数据传输测试。主要测试以太网冲突率、差错率和丢包率。冲突率=冲突帧总数/正确帧数100%,差错率=错误帧数/正确帧数100%。

以24小时为一个周期,分网段采用专用的网络测试设备进行数据传输测试,每隔一分钟为一个统计点,并作好记录。

指标名称

良好

一般

差

冲突率

<=5%

5%至10%

>=10%

差错率

<=7%

7%至10%

>=10%

9、连通性测试

VLAN、DHCP及DNS连通性测试

在已配置了VLAN的网络中的VLAN连通性测试采用PING命令的方法。在两种环境下测试,一种是同一VLAN内的工作站,第二种是不同VLAN内的工作站。对第二种,在没有起用第三层交换功能的情况下,不能PING通或广播不通,则VLAN间隔离正常。

在有DHCP服务并正常运行的网络 中进行DHCP连通性测试。以一台未设置IP地址的工作站连入网络后正常启动,检测该工作站是否已获得IP地址,检查该IP地址是否是网络中DHCP服务器所能分配的IP地址,如是并能PING通,则DHCP连通性正常。

在有DNS服务并正常运行的网络中进行DNS连通性测试。以一台工作站连入网络,设置DNS服务器的名字、IP地址并启用之,然后PING DNS列表中的任一服务器IP地址,确认能PING通后,再PING该服务器的名字,如能PING通,则DNS服务正常。要求选用不同网段的信息点对DNS列表中的任一服务器进行测试。

10、链路连通性测试

应做两项测试,第一在测试用工作站上运行telnet程序,连到待测试的设备上,用设备的相应命令,查看各个实际上物理链路连接的端口是否正常。必须看到端口正常和协议正常才为链路连接正常。第二,PING对方端口的IP地址。PING 1000次64字节的包,对于以太局域网成功率应在99.8%以上,对于广域网成功率应在99.5%以上,且无连续二次以上的“Time out”信息为正常。只有上面二项测试都合格,才算链路正常。

六、系统终验

终验通过的条件:

1、没有出现双方认可的由于设备造成全网不可恢复的瘫痪。

2、没有出现双方认可的由于网络设备造成单点不可恢复的瘫痪。

3、在试运行期间解决了初验遗留的有关卖方设备的主要技术问题及试运行期间出现的有关卖方设备的主要技术问题。

当计算机网络进入试运行期,我公司将向建设方提供行之有效的技术支持,以确保整个网络的稳定运行,并确保整个计算机网能够顺利通过系统终验。系统试运行期对整个网络系统而言是一个非常重要的时期。在此期间,由于建设方技术人员的技术水平、设备管理、设备操作和设备维护之间的磨合,将会出现一些意想不到的设备问题和人为故障。

在系统试运行期,将提供必要的现场技术支持,并解决有关技术问题。同时通过定期维护以避免设备故障的发生。

在通过系统试运行而无重大故障的情况下,由建设方主持终验,公司和分包商和项目小组协助系统终验。

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

黑客&网络安全如何学习

今天只要你给我的文章点赞,我私藏的网安学习资料一样免费共享给你们,来看看有哪些东西。

1.学习路线图

攻击和防守要学的东西也不少,具体要学的东西我都写在了上面的路线图,如果你能学完它们,你去就业和接私活完全没有问题。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源,但基本上都残缺不全的,这是我自己录的网安视频教程,上面路线图的每一个知识点,我都有配套的视频讲解。

内容涵盖了网络安全法学习、网络安全运营等保测评、渗透测试基础、漏洞详解、计算机基础知识等,都是网络安全入门必知必会的学习内容。

(都打包成一块的了,不能一一展开,总共300多集)

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

优快云大礼包:《黑客&网络安全入门&进阶学习资源包》免费分享

3.技术文档和电子书

技术文档也是我自己整理的,包括我参加大型网安行动、CTF和挖SRC漏洞的经验和技术要点,电子书也有200多本,由于内容的敏感性,我就不一一展示了。

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

优快云大礼包:《黑客&网络安全入门&进阶学习资源包》免费分享

4.工具包、面试题和源码

“工欲善其事必先利其器”我为大家总结出了最受欢迎的几十款款黑客工具。涉及范围主要集中在 信息收集、Android黑客工具、自动化工具、网络钓鱼等,感兴趣的同学不容错过。

还有我视频里讲的案例源码和对应的工具包,需要的话也可以拿走。

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

优快云大礼包:《黑客&网络安全入门&进阶学习资源包》免费分享

最后就是我这几年整理的网安方面的面试题,如果你是要找网安方面的工作,它们绝对能帮你大忙。

这些题目都是大家在面试深信服、奇安信、腾讯或者其它大厂面试时经常遇到的,如果大家有好的题目或者好的见解欢迎分享。

参考解析:深信服官网、奇安信官网、Freebuf、csdn等

内容特点:条理清晰,含图像化表示更加易懂。

内容概要:包括 内网、操作系统、协议、渗透测试、安服、漏洞、注入、XSS、CSRF、SSRF、文件上传、文件下载、文件包含、XXE、逻辑漏洞、工具、SQLmap、NMAP、BP、MSF…

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

优快云大礼包:《黑客&网络安全入门&进阶学习资源包》免费分享

网络工程项目设计与实施——工程方案设计 网络工程设计与实施》是计算机网络技术专业必修的专业核心课程,主要面向网络工程师岗位,培养学生网络工程规划设计的应用能力,是一门理论与实践操作紧密联系的课程。工程方案设计需要按照明确的项目需求和指导思想,对网络进行具体的设计,规范化地确定网络拓扑、设备选型、网络技术,并将需求落到实处。 阅读详情

相关推荐

网络工程项目实施

网络工程项目是利用信息化技术进行企业信息化建设的过程,包括局域网、广域网、互联网、安全系统等一系列网络设备和系统的规划、设计、实施和维护。需求分析是网络工程项目实施的第一步,是为了了解业务需求和网络工程项目的目标及范围,分析网络工程项目的功能需求、系统性能要求、应用场景等。设备采购的目的是保证设备的质量和性能,同时控制网络工程项目实施的成本。1. 网络拓扑结构:网络拓扑结构是指网络中所有设备(计算机、路由器、交换机、网桥、集线器等)间的连接关系和物理布局,常见的拓扑结构有星型、环型、总线型、树型、网状等。

2301_77510909的博客 2454

计算机网络——网络工程项目

网络工程项目

m0_45685024的博客 9258

网络设备采购安装调试方案 .pdf打包整理.zip

网络设备采购安装调试方案 .pdf打包整理.zip

最新的完整机房建设方案,推荐弱电人收藏

机房基础装修工程1、地面部分面铺设抗静电活动钢质地板,规格600*600*35,铺设高度约抬高20cm安装(在操作间及设备间设置),地板下刷防尘漆,活动抗静电钢质地板强度高,受温湿度影响小,不易变形,表面坚固耐磨,性能和安全性检测符合EEC106指导性标准,防火性能按最高的防火标准设计和测试,当发生静电时,快速释放静电。活动地板铺设时要支撑牢靠,接缝严密、间缝顺直、整体平整度好2、吊顶部分。

br360的博客 2411

别再只调API了!深度拆解Dify文件上传的两种传参方式(sys.file vs. inputs.upload_file)

本文深度解析Dify平台文件上传的两种传参方式——sys.file与inputs.upload_file,详细对比其设计原理、技术实现及适用场景。通过代码示例和性能分析,帮助开发者在本地大模型应用中做出精准技术选型,提升文件处理效率与系统稳定性。

weixin_29063979的博客 268

《探秘 BME680温度湿度气压气体传感器模块:环境感知的卓越之选》:此文为AI自动生成

BME680 是一款由博世公司推出的集成环境传感器模块,在环境监测和物联网等领域中发挥着重要作用。它能够同时测量温度、湿度、气压和气体浓度等多个环境参数,为各种应用提供准确可靠的环境数据。该模块采用小巧的封装形式,便于集成到各种设备中,无论是智能家居、可穿戴设备还是工业监测系统,都能轻松适配。例如,在智能家居系统中,BME680 模块可以监测室内环境参数,如温度、湿度、气压和空气质量等。通过与智能家居控制器或智能手机应用程序的连接,用户可以实时了解室内环境状况,并根据需要进行调整。

zheng_ruiguo的专栏 1868

计算机网络系统施工方案,含调试方案

网络系统项目系统验收阶段,是整个施工管理的关键阶段,通过专业设备的安装过程,工程施工已接近尾声,已取得了规模和成绩,但是不等于大事告成,还要通过验收阶段来检验该工程的前面二个阶段是否管理的合理。我们将采用网络管理模式,来适应不同时期的工程内容,既要大面积全方位合理有序的交叉施工,又有各专业按照自己的施工顺序,按照流水模式施工。为更好的响应使用中的要求,专门设定一个配合使用期,由我公司配置资深网络系统工程师,在验收后相当长一段时间内,与业主使用人员一起工作。网络设备的测试和验收是网络系统能否正常运行的关键。

br360的博客 1828

GLDAS数据高效处理指南:基于Matlab的NC4转GeoTIFF实战解析

本文提供了一份基于Matlab的GLDAS数据处理实战指南,详细解析了如何将NetCDF4格式的GLDAS数据高效、准确地批量转换为GIS友好的GeoTIFF格式。文章核心内容包括数据理解、环境搭建、核心代码逐步拆解、效率提升技巧以及常见避坑方案,旨在帮助全球生态、水文与气候领域的研究者打通数据预处理的关键环节,提升科研工作效率。

weixin_29094775的博客 311

计算机网络施工方案

本期我们一起来通过这个详细的案例了解计算机网络施工实施方案。一、施工前环境检查1、计算机房工程已全部竣工。机房地面必须铺设静电地板。门高度及宽度不妨碍设备及器材搬运。门锁和钥匙齐全。2、机房内预留地槽,暗管、孔洞及地插等的位置,数量,尺寸均应符合设计要求。3、静电地板铺设严密整固,每平方米水平允许偏差不应大于2mm,防静电的接地应符合设计要求及产品说明要求。4、交接间,设备间应提供可靠施工电源及接...

数据中心运维管理 400

锂电池主动均衡理解

锂电池主动均衡方案总结: 来自:http://wenku.baidu.com/link?url=EWiyACZ3aLPhcOjI4FZL3uQ9d0FD6dBhADQSVQiaSmRHHATTdSig1Wy39JY7-ijCzbAEYG1ymz6Lv5zhGdZaStQSHzFt6v3h3_tMrJudz9O 目前车厂采用被动均衡方案的公司:(来自网页) 目前采用主动均衡的...

weixin_34365417的博客 2910

Allegro基本规则设置指导书之Spacing Region

当网络需要在Region中需要按照自身的规则匹配时,可以创建Region Class来匹配。Region也支持Class to Class规则,点击ok即可。Allegro基本规则设置指导书之Spacing Region。下面介绍基本规则设置指导书之Spacing Region。给创建好的Region 匹配一个规则。空白的地方创建一个Region。

weixin_54787054的博客 564

一套非常全面的综合布线施工方案

因此系统施工图的设计在这一方面要先行一步,在进行预留孔洞和预埋线管施工图设计时,应充分考虑线路和设备容量应能满足今后发展的最大需要量,同时应与建筑设计院、施工单位、建设单位密切配合,充分了解土建的具体情况,以便合理解决暗管设中的施工问题,充分了解其它风、水管道的分布、位置和技术与工艺要求,以免与这些管道发生窨布置上的矛盾。1.电缆敷设前,应复验电缆敷设表中的型号、规格、长度与供货单位提供的电缆型号、规格、盘数及长度,列出电缆分割表,按先大后小、先长后短的原则施工,提高每盘电缆的利用率,降低工程成本消耗。

br360的博客 1995

2026最新YOLO26改进:卷积层、轻量化、注意力机制、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头全方位优化汇总

针对YOLO26模型改进痛点,本专栏整理200+实战验证方法,覆盖卷积层、注意力机制等核心模块。 每种方法含原理、性能分析、改进路径及实操流程,代码可直接运行,快速提升模型效果,性价比超高。

魔改工程师的博客 1万+

中专生读网络信息安全专业轻松就业!(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

该专业主要面向中小型政企机构。

Python84310366的博客 916

华为OD机试真题 新系统2026-04-15 Python&JS 实现【失灵的键盘】

有一个键盘有2个按键失灵了,按下这些键时会连续输出其他键对应的字符两次。具体如下: 1. 按下j键一次,屏幕上显示uu(两个连续的u);  按下b键一次,屏幕上显示t(两个连续的t) 2. u键和t键是好的,按下u键一次时,屏幕只会显示一次u(正常按键);按下t键一次时,屏幕只会显示一次t(正常按键) 3. 假定屏幕上连续显示两个t一定是按了一次b键,而不是两次t键;假定按键t之后不会紧接着按键b,即tttt转义为两个b,而不可能是tb

MISAYAONE的博客 523

【思博伦】史上最详细Spirent TestCenter测试仪使用教程精讲(一)!图解超赞超详细!!!

3. 在弹出的界面中,找到菜单栏中的“Connect/Create”,选择下拉框中的“Connect to Physical/Visual Chassis”,在弹出的对话框中输入思博伦测试仪的IP地址:192.168.6.244,点击“OK”;说明:目前我们只需要使用到Raw Stream Block,不需要用到Bound Stream Block。说明:如果要使用100G模式,由于硬件限制,必须连续3个面板端口同时配置为100G使用。打开安装包,并按照提示按照即可。

风云说通信 6479

计算机网络通信系统施工方案,收费系统计算机网络施工方案

收费系统计算机网络施工方案收费系统计算机网络施工方案一、 系统概况....................................................... 2二、 施工进度计划................................................... 2三、 资源配置............................................

weixin_34508497的博客 302

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

100个专业解析之电子工程,从零基础到精通,收藏这篇就够了!

电子工程专业是一个电子和信息工程方面的较宽口径专业,主要培养具备电子技术和信息系统的基础知识,能从事各类电子设备和信息系统的研究、设计、制造、应用和开发的高等工程技术人才。这个专业的学生主要学习信号获取与处理、电子设备与信息系统等方面的专业知识,受到电子与信息工程实践的基本训练,具备设计、开发、应用和集成电子设备和信息系统的基本能力。掌握信息获取和处理的基本理论和应用方法,具有设计、集成、应用和计算机模拟信息系统的能力。掌握文献检索和资料查询的基本方法,具有科学研究和实际工作的能力。

Libra1313的博客 2324

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

一份弱电安装及调试专项施工方案

在调试前,我们根据现场情况制定一份详细的调试提纲,切实做好调试前的准备工作,加强调试管理工作,控制调试重点,协调调试工作所涉及到的各个专业和工种,按系统、区域、先后次序、分阶段,对各系统综合调试。在整个消防系统安装过程中,系统调试是最为重要、最为关键的环节,最能体现一个施工企业的综合能力和技术水平,工程的调试工作,可以说是整个工作的重中之重了,消防系统的调试工作直接关系到整个工程的消防检测及验收工作。(1)认真熟悉图纸,根据施工方案、技术交底的具体措施选用材料,测量尺寸,绘制草图,预制加工。

br360的博客 1566

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

热门专业解析 | 现代通信技术。从零基础到精通,收藏这篇就够了!

电工技术》、《电子技术》、《通信工程制图》、《单片机技术》、《通信原理》、《PCB设计与制作(Altium)》、《计算机网络技术基础》、《NB-IoT移动通信技术》、《现代通信技术》、《承载网通信技术》、《移动通信技术与设备》、《移动网络规划与优化》、《5G全网建设技术》、《下一代移动通信网络技术》、《通信建设工程与概预算》、《现代接入技术》。面向通信运营商、互联网企业、软件公司、金融机构等企事业单位就业,适应现代通信技术应用岗位群(信息通信网络机、线务员、信息通信网管运行管理人员、设备调试员等)工作。

Libra1313的博客 1329

网工项目案例大全,零基础入门到精通,收藏这篇就够了

为什么会有这么大的差距?核心在于招聘方最看重的是。理论知识人人都能背诵,唯有真实的项目经验,才是网络工程领域里硬气的“通行证”。尤其是在这个行业,项目经历不仅能证明你掌握的技术技能,更能直观展现你解决实际问题的思路与能力。计算机网络专业,精通网络维护与故障排查,Ensp、Cisco、H3C实验代做,脚本编写等定制化服务和技术支持。97篇原创内容公众号今天,我就把自己亲身参与或深度接触过的网络工程项目分享出来。每一个案例都值得你写进简历,毫不夸张地说,正是这些项目经验,帮我在几次跳槽中都实现了薪资飞跃。

leah126的博客 2229

独家!通信工程安全事故案例大汇总!请牢记规范,别再让事故发生!从零基础到精通,收藏这篇就够了!

13时40分左右,从黄桑方面开来一辆吊车,由于车速过快,在经过施工现场时,导致平铺在公路上的钢绞线弹起,撞到轮胎护板,致使钢绞线卷入车轮拖行七、八十米,在电线杆上固定钢绞线作业的工作人员B被拖行的钢绞线从杆上拽下地面不能动弹。总结来看,对于通信行业特别是一线施工、维护的场景,保险是必需品,不仅通信企业在参加项目投保时有保险要求,而且监管部门也要求企业需要为工人投保商业保险,更重要的是,通信企业在实际经营过程有转嫁用工风险的实际需求。事发时,死者有佩戴安全帽,但未穿戴安全带,下方未安排人员扶梯。

leah126的博客 3852
上一篇: 大语言模型(LLMs)全面学习指南(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
下一篇: Linux系统之mtr命令的基本使用(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
网络安全大白
博客等级 码龄5年 7305粉丝 698原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值