意外频发,你的监控视频还安全吗?

做生意开分店,本想着大展宏图,可意外说来就来。前几天,隔壁街道的一家服装店就遭遇了入室盗窃,损失惨重。老板本想着查看监控找线索,结果发现监控设备被破坏,视频数据全没了,只能干着急。这要是发生在自己身上,该怎么办?开工厂、管理仓库的朋友也都有类似担忧,设备故障、天灾人祸,都可能让监控视频遗失。


其实,有一个好办法可以解决这个问题,那就是使用神卓 S500 进行异地监控组网。就拿我的分店来说,以前一直担心监控视频安全。自从用了神卓 S500,在总店就能实时远程查看分店的监控。

它的操作很简单,在分店把异地录像机连接摄像头,然后通过神卓 S500 进行组网设置。这样,不管我在总店忙生意,还是出差在外,只要拿出手机,就能随时看到分店的情况。


对于工厂和仓库这种地方,神卓 S500 的优势更加明显。工厂里机器多,环境复杂,设备容易出故障;仓库存放大量货物,安全至关重要。通过神卓 S500 实现异地监控组网后,不仅能实时监控,还能把异地的监控内容存在本地。就算异地设备损坏,数据也不会丢失,就像给监控视频上了一道 “双保险”。
有了神卓 S500,不管是应对店铺的突发状况,还是保障工厂、仓库的安全,都能做到心中有数。再也不用担心意外发生时,监控视频会遗失,真的给我们这些使用者吃了一颗 “定心丸” 。
 

遗传算法优化BP经网络(GABP)是一种结合了遗传算法(GA)和BP经网络的优化预测方法。BP经网络是一种多层前馈经网络,常用于模式识别和预测问题,但其容易陷入局部最优。而遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法,能够有效避免局部最优 。GABP算法通过遗传算法优化BP经网络的权重和阈值,从而提高网络的学习效率和预测精度 。 种群:遗传算法中个体的集合,每个个体代表一种可能的解决方案。 编码:将解决方案转化为适合遗传操作的形式,如二进制编码。 适应度函数:用于评估个体解的质量,通常与目标函数相反,目标函数值越小,适应度越高。 选择:根据适应度保留优秀个体,常见方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。 交叉:两个父代个体交换部分基因生成子代。 变异:随机改变个体的部分基因,增加种群多样性。 终止条件:当迭代次数或适应度阈值达到预设值时停止算法 。 初始化种群:随机生成一组经网络参数(权重和阈值)作为初始种群 。 计算适应度:使用经网络模型进行训练和预测,根据预测误差计算适应度 。 选择操作:根据适应度选择优秀个体 。 交叉操作:对选择的个体进行交叉,生成新的子代个体 。 变异操作:对子代进行随机变异 。 替换操作:用新生成的子代替换掉一部分旧种群 。 重复步骤2-6,直到满足终止条件 。 适应度函数通常以预测误差为基础,误差越小,适应度越高。常用的误差指标包括均方根误差(RMSE)或平均绝对误差(MAE)等 。 GABP代码中包含了适应度函数的定义、种群的生成、选择、交叉、变异以及训练过程。代码注释详尽,便于理解每个步骤的作用 。 GABP算法适用于多种领域,如时间序列预测、经济预测、工程问题的优化等。它特别适合解决多峰优化问题,能够有效提高预测的准确性和稳定性 。
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