网络初步认识

计算机网络

独立主机:原本的计算机数据都是相互独立的,用于单纯的计算;
主机互联:随着发展可以将多台主机互相连接,传输数据;
局域网:计算机的数量增多,通过交换机和路由器连接到一起;(交换机的作用主要用于记录主机的mac地址,无法进行动态的数据发配,路由器可以增加网络识别,发送给目标主机)
广域网:相比于局域网范围更广
互联网:用于国际性的广域网

IP地址:uint32_t(一个无符号4字节整数)作为网络通信中的主机标识,传输数据时,会将自己的地址以及目标地址(网络传输每条数据中都含有这俩个参数)
ipv4:uint32_t DHCP/NAT ipv6:推广较少,数据吞吐量极大
端口号:uint16_t(无符号2个字节整数)用于标识进程,传输数据时该往哪个进程传输,一个端口可以对应一个进程,一个进程可以对应多个端口

协议:按照通用的标准进行数据传输,网络互联;
协议分层:OSI,TCP/IP
OSI应用层,表示层,会话层,传输层,网络层,链路层,物理层
TCP/IP
应用层:应用程序之间的沟通,HTTP(超文本传输协议),FTP(文件传输协议)等等
传输层:负责进程之间的数据传输,TCP/UDP
网络层:负责地址管理与路由选择,IP(通过ip地址标识主机,路由器负责规划传输路线)
链路层:负责相邻设备之间的数据传送和识别,网卡设备驱动/交换机/以太网协议
物理层:负责光/电信号的传输,网线/光纤/无线网电磁波等等

本系统旨在构建一套面向高等院校的综合性教务管理平台,涵盖学生、教师及教务处三个核心角色的业务需求。系统设计着重于实现教学流程的规范化与数据处理的自动化,以提升日常教学管理工作的效率与准确性。 在面向学生的功能模块中,系统提供了课程选修服务,学生可依据培养方案选择相应课程,并生成个人专属的课表。成绩查询功能支持学生查阅个人各科目成绩,同时系统可自动计算并展示该课程的全班最高分、平均分、最低分以及学生在班级内的成绩排名。 教师端功能主要围绕课程与成绩管理展开。教师可发起课程设置申请,提交包括课程编码、课程名称、学分学时、课程概述在内的新课程信息,亦可对已开设课程的信息进行更新或撤销。在课程管理方面,教师具备录入所授课程期末考试成绩的权限,并可导出选修该课程的学生名单。 教务处作为管理中枢,拥有课程审批与教学统筹两大核心职能。课程设置审批模块负责处理教师提交的课程申请,管理员可根据教学计划与资源情况进行审核批复。教学安排模块则负责全局管控,包括管理所有学生的选课最终结果、生成包含学号、姓名、课程及成绩的正式成绩单,并能基于选课与成绩数据,统计各门课程的实际选课人数、最高分、最低分、平均分以及成绩合格的学生数量。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<think>我们正在讨论YOLO的初步认识,根据用户之前的对话历史和当前查询,用户希望了解YOLO的基础介绍。结合引用内容,我们主要参考引用[1]中关于YOLO-V1和YOLO-V2的介绍,以及引用[3]中关于使用Ultralytics YOLO库的简单示例。 用户要求获取YOLO的初步认识,因此我们将从YOLO的基本思想、核心优势以及一个简单的代码示例入手。 注意:根据系统指令,我们需要使用LaTeX格式的数学表达式,并且独立公式要单独成段。此外,在回答末尾要生成相关问题。 由于引用[1]提到YOLO-V1的核心思想是使用一个统一的神经网络同时进行目标检测和分类,利用全局信息实现快速检测,而引用[3]提供了一个使用Ultralytics YOLO库的简单代码,我们将整合这些信息。 我们的回答结构: 1. YOLO的基本思想:介绍YOLO(You Only Look Once)的核心创新点。 2. YOLO的优势:对比传统方法,说明YOLO为何快速且高效。 3. YOLO的简单示例:使用引用[3]中的代码示例,展示如何用Ultralytics库运行YOLO模型。 4. 生成相关问题。 注意:我们不需要深入YOLOv1和YOLOv2的对比,因为用户当前只需要初步认识。 </think>### YOLO初步介绍:实时目标检测的革命性框架 YOLO(You Only Look Once)是一种革命性的目标检测框架,其核心思想是将目标检测任务重构为单次回归问题,实现端到端的实时检测[^1]。以下是核心要点: #### 1. **核心设计思想** - **统一网络架构**:将图像划分为 $S \times S$ 网格,每个网格同时预测: - 边界框坐标 $(x,y,w,h)$ - 目标置信度 $P(object)$ - 类别概率 $P(class_i|object)$ - **单次推理**:输入图像只需通过神经网络一次即可输出所有检测结果,显著提升速度 #### 2. **核心优势** | **特性** | **传统方法** | **YOLO** | **优势** | |----------------|-----------------------|-----------------------|----------------------| | **处理流程** | 区域提名+分类多阶段处理 | 单阶段端到端检测 | 速度提升5-10倍 | | **推理速度** | 1-5 FPS | 45-150 FPS | 实时视频处理能力 | | **上下文理解** | 局部区域分析 | 全局图像理解 | 减少背景误检[^1] | #### 3. **工作流程示例(Python实现)** 基于Ultralytics库的极简实现[^3]: ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练模型(YOLOv8 Nano版本) model = YOLO("yolov8n.pt") # 单张图像推理 results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg") # 输出检测结果 for result in results: print(f"检测到 {len(result.boxes)} 个目标:") for box in result.boxes: cls_id = int(box.cls[0]) conf = float(box.conf[0]) print(f"- {model.names[cls_id]}: 置信度 {conf:.2f}, 坐标 {box.xyxy[0].tolist()}") ``` 运行效果示例: ``` 检测到 4 个目标: - person: 置信度 0.89, 坐标 [274.2, 189.3, 314.8, 432.1] - bus: 置信度 0.95, 坐标 [ 48.6, 120.4, 688.9, 447.2] ... ``` #### 4. **演进里程碑** - **YOLOv1 (2016)**:奠定单阶段检测基础,速度达45 FPS[^1] - **YOLOv2 (2017)**:引入锚框机制,mAP提升至76.8% - **YOLOv3~v8**:持续优化主干网络(Darknet系列)和损失函数[^2] --- ### 核心价值 YOLO通过 **全局上下文理解** 和 **端到端回归** 解决了传统检测方法的效率瓶颈,在自动驾驶、工业质检等领域实现毫秒级响应,成为实时目标检测的黄金标准[^1][^3]。 --- ###
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