关于J3455黑群晖 DSM7.2引导局域网无法找到的问题解决办法。

最新推荐文章于 2025-04-19 17:05:47 发布
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关于前几天我的联想小主机IdeaCentre 310-15 J3455 原来是6.2系统 突然后一天手贱把DS AUDIO删除了，寻思还能重装，结果发现删除就无法安装，安装包都找不到。 无奈之下，只能重装系统黑群晖，那既然都重装了不如直接升级最新DSN 7.2，去网上搜寻RR引导和ARPL引导比较流行，可以选择型号和版本编译固件，集成各种网卡驱动。过程比较简单用U盘做引导，编译固件，网上教程一大把 。可是到重启后，完蛋了，局域网死活搜不到，在引导界面吗WEB还能PING的通，启动DSM后，IP就失联了。查了很多资料，
1、网卡驱动问题。
2、引导型号问题。
3、引导设置问题。
4、系统版本问题。
以上所有问题我全部排除过，实在是没办法了。
网卡是RTL8111g识别成RTL8168 8198
更换很多版本的引导都是一样。 折腾两个夜晚，无奈。

最后在贴吧无意间看到一句话
试试GXNAS引导看看。

卧槽，成功了。。。。。。。。。

就是这样，应该是引导和硬件兼容性的问题。

DSM 7.2 我来了 好玩

MIKET6686
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深度学习基础篇之卷积神经网络（CNN）
Fluentwater的博客
05-19 6020
当然我们也可以灵活搭配各种结构，如卷积层+卷积层、卷积层+卷积层+池化层，这些在构建模型时没有限制。在若干卷积层+池化层后面是全连接层（Fully Connected Layer，简称FC），全连接层实际上就是DNN的结构，输出层采用的是Softmax层做图像的分类。从CNN的结构可以看出，CNN相对于DNN，比较特殊的就是卷积层和池化层，只要把卷积层和池化层的原理搞清楚，那么搞清楚CNN就很容易了。在卷积层后面是池化层（Pooling Layer），这也是CNN特有的网络结构，池化层是没有激活函数的。
卷积神经网络的一般步骤,卷积神经网络基本操作
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用一个卷积核滑动图片来提取某种特征（比如某个方向的边），然后激活函数用ReLU来压制梯度弥散。对得到的结果用另一个卷积核继续提取+reLU，然后池化（保留区域最大或者用区域平均来替换整个局部区域的值，保证平移不变性和一定程度上对过拟合的压制）之后“深度”的话，就会需要对池化后的结果继续用不同的卷积核进行“卷积+relu”再池化的工作。最后得到的实质是一个图片的深度特征，然后实际分类需要另外加一层，一般是softmax。（也就是说如果对一个现成的已经训练完毕的卷积神经网络模型，只保留除了最后一层之外的部分，然
卷积神经网络 - 结构化输出篇
绎岚科技的博客
08-06 3576
卷积神经网络（CNN）作为深度学习领域的重要分支，凭借其强大的特征提取与学习能力，在图像和视频处理领域取得了显著成就。其结构化输出的特性，更是为复杂任务的解决提供了有力支持。本文旨在简要概述卷积神经网络的结构化输出机制，探讨其如何通过精细设计的网络架构，实现对输入数据的深度理解和高效处理。
卷积神经网络（CNN）详解
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zdx2585503940的博客
04-19 4373
卷积神经网络是多层感知机 (MLP)的变种，由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来，视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造，这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感，称之为感受野。CNN由纽约大学的Yann Lecun（杨立昆）于1998年提出(LeNet-5)，其本质是一个多层感知机，成功的原因在于其所采用的局部连接和权值共享的方式：一方面减少了权值的数量使得网络易于优化；另一方面降低了模型的复杂度、减小了过拟合 的风险。当网络的输入为图像时，这些优点将表现地更加明显。2006年，
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hjimce的专栏
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qq_41669665的博客
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深度学习（二）：神经网络、卷积神经网络
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weixin_60535956的博客
09-01 702
全连接神经网络是一种深度学习模型，也被称为多层感知机（MLP）。它由多个神经元组成的层级结构，每个神经元都与前一层的所有神经元相连，它们之间的连接权重是可训练的。每个神经元都计算输入的加权和，并通过一个非线性激活函数进行转换，然后将结果传递到下一层。全连接神经网络在图像分类、语音识别、机器翻译、自然语言处理等领域经常使用。例如，在图像分类中，网络的输入是原始图像像素值，输出是所有可能的类别的概率分布。在自然语言处理中，网络的输入是分词后的文本，输出是文本的情感分析、机器翻译等。
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机器学习所要用到的卷积神经网络CNN从入门到精通
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卷积神经网络（CNN）是一种深度学习架构，它在图像识别、视频分析、自然语言处理等领域发挥着重要作用。CNN的核心在于其能够自动学习数据的空间层次结构，进而进行特征提取和模式识别。它由多个层次构成，包括卷积层...
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本文适合初学者观看，是本人学习过程中的总结与体会，对新手很有帮助。
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