BNET专网文件传输

上期回顾:出乎老王的意料,单纯可爱的小迷妹竟然是技术控,在得知在BNET技术的加持下原本只能在局域网下使用的应用可以重获新生后,迷妹们一有空闲就来找老王,求着老王细说。刚好今天老王用一个基于BNET的应用帮了哥们老李一个大忙,看着小美女们明亮的双眸,老王心想要好好把握住这次机会……

老王:

今天啊,首先我来介绍一个开源且免费的局域网文件传输软件Dukto。

Dukto的官方网址是http://www.msec.it/blog/?page_id=11

目前有windows,Mac 以及Linux版本。

打开客户端,你就会看到一个和你一样清新的界面

点击窗口底部中间那个按钮,就会显示你电脑的IP地址。

不知道大家是否还记得,我上一次讲过BNET可以把异地网络组成一个内网。今天早上的时候,我哥们老李正在客户那吹牛,准备给客户看宣传片,结果发现自己忘记提前存储到电脑里面。

还好老李脑子转得快,他立马打开BNET的客户端加入我老王的专用网,让我给他实时传文件。

我打开电脑,直接点击IP connection那个按钮

在Destination那里输入老李的IP,然后点击Send some files,选取了他要的文件。

老李的电脑上就会有这样的文件接收显示

2G的文件也丝毫不怂,顺利完成任务。

看到客户满意的表情,老李知道自己这次全靠BNET涉险过关。要是没有这个BNET专网,我都不知道怎么才能把这文件发给老李。微信肯定是大小超限制,邮箱发送也得先压缩,说不定还得上中转站,这折腾一番,客户早跑了。

下面就是给程序员们准备的内容了。

如何随时随地用BNET给朋友共享苹果电脑上的文件呢?

本机首先登陆进BNET网络,然后打开终端。

然后在本机电脑上打开0.0.0.0:8000或者8080都可以

你的朋友也可以加入BNET网络,然后用浏览器访问IP地址就可以啦。

这些Professional的东西小妹妹你们弄不懂也没关系,你们只要知道怎么用就行了。下次我还会再介绍一个好用的应用,感兴趣的随时找我私聊,还是那句话,我老王什么都可以满足你……

 

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### 关于 P2BNet 的技术文档及相关实现 #### 背景介绍 P2BNet 是一种基于弱监督学习的目标检测方法,其核心在于利用点标注信息生成高质量的建议包,并优化最终的检测器性能。该网络采用两阶段策略——CBP(Coarse Box Proposal)和 PBR(Proposal Box Refinement),分别用于粗略伪框预测和精细化调整[^2]。 #### 技术文档与资源链接 以下是关于 P2BNet 及其实现的相关资料: 1. **官方仓库** 官方提供了详细的 README 文件以及训练脚本说明,适用于 VisDrone 数据集的实验环境搭建。具体可以参考以下地址: ```plaintext https://github.com/ucas-vg/P2BNet/blob/main/README.md ``` 2. **模型架构详解** 在 CBP 阶段,P2BNet 使用固定采样方式围绕标注点生成初始候选框;而在 PBR 阶段,则通过自适应采样的机制进一步提升边界框的质量。这种设计显著降低了对密集标注的需求,同时提高了检测精度。 3. **训练命令示例** 下面是一个典型的训练命令配置,假设已经克隆并安装好了 `P2BNet` 项目: ```bash python train.py --dataset visdrone --config configs/p2bnet_visdrone.yaml ``` 上述命令中的参数可以通过修改 YAML 配置文件来自定义数据路径、超参设置等内容[^1]。 4. **理论基础解析** 论文中提到的传统 OTSP (Object Tracking with Spatial Proposals) 方法存在局限性,比如难以处理复杂场景下的多目标交互问题。因此,研究者提出了无需依赖 OTSP 的新框架,即 P2BNet,从而实现了更高的效率与鲁棒性。 #### 实现细节探讨 为了更好地理解如何部署或改进 P2BNet,可以从以下几个方面入手: - **数据预处理**: 对输入图像执行标准化操作,并将单点标签转换成适合后续计算的形式。 - **损失函数构建**: 结合分类误差与回归偏差共同指导模型收敛过程。 - **推理流程展示**: ```python import torch from p2bnet.models import build_model device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = build_model(config).to(device) checkpoint = torch.load('path/to/checkpoint.pth', map_location=device) model.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) def infer(image_tensor): image_tensor = image_tensor.to(device) outputs = model(image_tensor) return outputs ```
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