Wi-Fi老是卡？不如试试让“深度学习”来当网络管家！
Wi-Fi老是卡？不如试试让“深度学习”来当网络管家！ 有没有遇到这种情况：家里 Wi-Fi 信号满格，网页却刷不出来，会议一开就开始机器人音，游戏延迟飙升到三位数，忍不住想扔路由器。 但问题真的是网速不行吗？其实很多时候，是网络资源分配不合理、信道拥堵、干扰严重...
网管不再抓头发：深度学习教你提前发现网络事故
网管不再抓头发：深度学习教你提前发现网络事故 开场白： “凌晨三点，服务器报警响个不停；一查是端口被扫，再查CPU 100%，接着运维背锅。” 是不是似曾相识？作为一名混迹运维圈的“老兵”，我太懂这种凌晨爬起来修系统的苦。尤其现在业务越来越多、数据越来越杂、网络攻击也越来越“聪明”。...
AI“捕风捉影”：深度学习如何让网络事件检测更智能？
AI“捕风捉影”：深度学习如何让网络事件检测更智能？ 在现代网络运维中，光靠人肉盯着日志是不现实的。每天大量的网络请求、异常流量、错误日志，如洪水般涌来，靠人工筛选基本是“竹篮打水”。但深度学习的加入，让网络事件检测不再只是简单的规则匹配，而是能根据历史数据学习出异常模式，精准找出潜在...
基于MobileNet深度学习网络的活体人脸识别检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ```classs = 2;% 创建一个图像数据存储对象imdsTrain，用于从名为"Data"的文件夹及其子文件夹中读取图像数据。% "...
基于MobileNet深度学习网络的MQAM调制类型识别matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ```% 创建一个训练选项结构体opts，用于配置网络训练的各种参数：% "adam"表示使用Adam优化器进行训练；% "E...
基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
一、介绍 害虫识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁（ants）", "蜜蜂（bees）", "甲虫（beetle）", "毛虫（catterpillar）", "蚯蚓（earthworms）", "蜚蠊（earwig）", "蚱蜢（grasshopper）", "飞蛾（moth）", "鼻涕虫（....
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
一、介绍 蘑菇识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【"香菇（Agaricus）", "毒鹅膏菌（Amanita）", "牛肝菌（Boletus）", "网状菌（Cortinarius）", "毒镰孢（Entoloma）", "湿孢菌（Hygrocybe）", "乳菇（Lactarius）", "红菇（Ru....
PyTorch生态系统中的连续深度学习：使用Torchdyn实现连续时间神经网络
神经常微分方程（Neural ODEs）是深度学习领域的创新性模型架构，它将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。与传统神经网络将层表示为离散变换不同，Neural ODEs将变换过程视为深度（或时间）的连续函数。这种方法为机器学习开创了新的研究方向，尤其在生成模型、时间序列分析和物理信息学习等领域具有重要应用。本文将基于Torchdyn（一个专门用于连续深度学习和平衡模型的PyTorch扩....
基于yolov4深度学习网络的排队人数统计系统matlab仿真,带GUI界面
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）： 仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频。 2.算法涉及理论知识概要 在现代社会的众多场景中，如银行、车站、餐厅等，排队人数的统计对于资源分配、服务优化以及人员管理等方面具有极为重要的意义。基于 YOLOv4 深度学习网络的排队人数统计系统...
基于Python深度学习的眼疾识别系统实现~人工智能+卷积网络算法
一、简介 眼疾识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了4种常见的眼疾图像数据集（白内障、糖尿病性视网膜病变、青光眼和正常眼睛）再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型，然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面，实现用户上传一张眼疾图片识别其名称。 二、选题....
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