[原创]Network Emulator for Windows Toolkit使用介绍 1 Network Emulator for Windows Toolkit简介 微软在window系统下,可以进行网络限制操作软件,可以用来模拟网络丢包,网络错误等各种情况. 2 Network Emulator for Windows Toolkit官方网站 https://blog.mrpol.nl/2010/01/14/network-emulator-toolkit/ 3 Network Emul…

最近公司有一个直播的测试项目,需要模拟各种网络环境下的直播状态,最后找到一款这样的软件(如果有遇到更好的软件,望和网友多多交流) 介绍一款windows下的网络模拟器,可以模拟各种丢包或延迟的网络(Network Emulator for Windows Toolkit) 下载地址:https://blog.mrpol.nl/2010/01/14/network-emulator-toolkit/ 这里简单介绍一下使用方法: 软件界面: 首先,我们在正常网络下ping一下我们的路由器: 可以看到…

转载原文1:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50458190 转载原文2:http://blog.csdn.net/mounty_fsc/article/details/51746111 一.相关理论 本篇博文主要讲解2014年ICLR的一篇非常牛逼的paper:<Network In Network>,过去一年已经有了好几百的引用量,这篇paper改进了传统的CNN网络,采用了少量的参数就松松击败了Alexnet网络,Alexnet网络…

移动app在测试时,有时需要考虑弱网的情形下,app的表现,那么怎么营造这样子的环境呢? 一.首先需要控制网络,有两种方式其一使用网络损伤仪进行,其二采用软件方式.硬件采购费用太贵,因此使用win平台下的ShunraVESMBEditon或者Network Emulator for Windows Toolkit.两者都能达到控制丢包率,延迟等功能.考虑到ShunraVESMBEditon收费,接下来使用Network Emulator for Windows Toolkit软件. 二.手机ap…

前言和下载地址 用户会在各种网络环境下使用我们的app,pc应用,我们决不能祈求用户的网络环境都是稳定的,因此我们需要模拟出弱网络的情况,用来测试我们的APP在弱网络环境下的表现如何. Network Emulator for Windows Toolkit(NEWT),简称NEWT.模拟移动端应用,在pc端创建wifi热点,使用方式为独占式,手机连接这个热点,既可以开始测试. 下载地址:https://blog.mrpol.nl/2010/01/14/network-emulator-tool…

用户会在各种网络环境下使用我们的App,PC应用,我们决不能祈求用户的网络环境都是稳定的,因此我们需要模拟出弱网络的情况,用来测试我们的APP在弱网络环境下的表现如何.Network Emulator for Windows Toolkit(NEWT),简称NEWT.模拟移动端应用,在pc端创建wifi热点,使用方式为独占式,手机连接这个热点,既可以开始测试.下载地址:https://blog.mrpol.nl/2010/01/14/network-emulator-toolkit/ 注意区分3…

弱网络测试包括延时和丢包二种场景下应用的功能是否正常: 网络延时测试使用Fiddler工具控制上下行数据传输延时时间来模拟网络延时场景: 网络丢包测试使用Network Emulator Toolkit工具配置上下行丢包率来模拟丢包场景. Network Emulator Toolkit工具下载传送门:https://blog.mrpol.nl/2010/01/14/network-emulator-toolkit/ 延时测试的配置: 参见使用Fiddler模拟低速网络设置教程 丢包测试的配置:…

<Network in Network>论文笔记 1.综述 这篇文章有两个很重要的观点: 1×1卷积的使用 文中提出使用mlpconv网络层替代传统的convolution层.mlp层实际上是卷积加传统的mlp(多层感知器),因为convolution是线性的,而mlp是非线性的,后者能够得到更高的抽象,泛化能力更强.在跨通道(cross channel,cross feature map)情况下,mlpconv等价于卷积层+1×1卷积层,所以此时mlpconv层也叫cccp层(cascade…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 最近接下来几篇博文会回到神经网络结构的讨论上来,前面我在"深度学习方法(五):卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet,Alexnet,Googlenet,VGG,Deep Residual Learning"一文中介绍了经典的CNN网络结构模型,这些可以说已经是家喻户晓的网络结构,在那一文结尾,我提到"是时候动一…

深度学习(二十六)Network In Network学习笔记 Network In Network学习笔记 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50458190 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2014年ICLR的一篇非常牛逼的paper:<Network In Network>,过去一年已经有了好几百的引用量,这篇paper改进了传统的CNN网络,采用了少量的参数就松松击败了Alexnet网络,Alexnet网…

读本篇论文“Batch-normalized Maxout Network in Network”的原因在它的mnist错误率为0.24%,世界排名第4.并且代码是用matlab写的,本人还没装cafe……  理论知识 本文是台湾新竹国立交通大学的Jia-Ren Chang 写的,其实要说这篇文章有多在的创新,还真没有,实际上它就是把三篇比较新的论文的东西组合起来,分别是这三篇: 1.Network in network :ICLR 2014 2.Maxout Networks :ICML 20…

论文Network in network (ICLR 2014)是对传统CNN的改进,传统的CNN就交替的卷积层和池化层的叠加,其中卷积层就是把上一层的输出与卷积核(即滤波器)卷积,是线性变换,然后再加上一个非线性变换的激活函数(比如:relu),但是在NIN中并有像CNN中这样, 1.它们的区别之一是卷积层不一样: CNN: 卷积层＝ 卷积+激活函数 NIN:卷积层＝mlpconv层＝ 卷积+MLP ＝ 卷积+1*1卷积+1*1卷积＝卷积+relu+1*1卷积+relu+1*1卷积+relu…

Linux:service network/Network/NetworkManager start 这三种有什么不同? 1.network service的制御网络接口配置信息改动后,网络服务必须从新启动,来激活网络新配置的使得配置生效,这部分操作和从新启动系统时时一样的作用.制御(控制)是/etc/init.d/network这个文件,可以用这个文件后面加上下面的参数来操作网络服务.例如:/etc/init.d/networkrestart同样也可以用service这个命令来操作网络服务例如…

1×1卷积,又称为Network in Network 如果卷积的输出输入都只是一个平面,那么1x1卷积核并没有什么意义,它是完全不考虑像素与周边其他像素关系. 但卷积的输出输入是长方体,所以1x1卷积实际上是对每个像素点,在不同的channels上进行线性组合(信息整合),且保留了图片的原有平面结构,调控depth,从而完成升维或降维的功能. 如下图所示,如果选择2个filters的1x1卷积层,那么数据就从原本的depth 3 降到了2.若用4个filters,则起到了升维的作用. 1. 相…

Network In Network学习笔记 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50458190 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2014年ICLR的一篇非常牛逼的paper:<Network In Network>,过去一年已经有了好几百的引用量,这篇paper改进了传统的CNN网络,采用了少量的参数就松松击败了Alexnet网络,Alexnet网络参数大小是230M,采用这篇paper的算法才29M,减小了将…

Network In Network 是13年的一篇paper 引用:Lin M, Chen Q, Yan S. Network in network[J]. arXiv preprint arXiv:1312.4400, 2013. 文章的新点: 1. 采用 mlpcon 的结构来代替 traditional 卷积层: 2. remove 卷积神经网络最后的 全连接层,采用 global average pooling 层代替: mplconv 结构的提出: conventional 的卷积层…

论文:Lin M, Chen Q, Yan S. Network In Network[J]. Computer Science, 2013. 参考:关于CNN中1×1卷积核和Network in Network的理解 参考: 深度学习(二十六)Network In Network学习笔记 1. 1×1 convolutions 作用:1×1卷积核可以起到一个跨通道聚合的作用,所以进一步可以起到降维(或者升维)的作用,起到减少参数的目的. 比如当前层为 x*x*m即图像大小为x*x,特征层数为m…

Network In Network 论文Network In Network(Min Lin, ICLR2014). 传统CNN使用的线性滤波器是一种广义线性模型(Generalized linear model,GLM).所以用CNN进行特征提取时,其实就隐含地假设了特征是线性可分的,可实际问题往往是难以线性可分的.CNN中通过堆加卷积过滤器来产生更高层的特征表示,作者想到了除了像之前一样堆加网络卷积层之外,还可以在卷积层里边做特殊的设计,使得网络能够在每个感受域提取更好的特征. mlpco…

4.2深度卷积网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Inception网络 --Szegedy C, Liu W, Jia Y, et al. Going deeper with convolutions[J]. 2014:1-9. 2.5网络中的网络与1*1卷积 Network in Network 在架构内容设计方面,一个比较有帮助的想法是使用\(1*1\)的卷积.输入一张\(6*6*1\)的单通道图片,使用一个\(1*1*1\)的小卷积核.结果相当于把原有…

论文笔记 <Maxout Networks> && <Network In Network> 发表于 2014-09-22   |   1条评论 出处 maxout:http://arxiv.org/pdf/1302.4389v4.pdfNIN:http://arxiv.org/abs/1312.4400 参考 maxout和NIN具体内容不作解释下,可以参考:Deep learning:四十五(maxout简单理解)Network In Network 各用一句话…

传统CNN里的卷积核是一个generalized linear model(GLM)之后经过一个sigmoid(现在通常是ReLu)的非线性激励函数,假设卷积有K个filter,那么这K个filter代表的特征应该是可分的,或者说对属于同一个类别的不同变形具有不变性. 但是通过GLM来建模,也就是假设这些latent的filter是线性可分的,显然这样的假设并不总是成立,甚至通常都不成立. 传统的CNN为了解决这种不可分的问题,往往会选择比较多的filter个数,也就是比较大的K值,来保证所有的…

目录 写在前面 mlpconv layer实现 Global Average Pooling 网络结构 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 <Network in Network>简称NIN,出自颜水成老师团队,首次发表在arxiv的时间为2013年12月,至20190921引用量为2871(google scholar). NIN的网络结构仍是在AlexNet基础上修改而来,其主要创新点如下: 提出了mlpconv layer:mlpconv l…

[论文翻译]NIN层论文中英对照翻译--(Network In Network) [开始时间]2018.09.27 [完成时间]2018.10.03 [论文翻译]NIN层论文中英对照翻译--(Network In Network) [中文译名] 网络中的网络 [论文链接]https://arxiv.org/abs/1312.4400 [补充] 1)NIN结构的caffe实现: 因为我们可以把全连接层当作为特殊的卷积层,所以呢, NIN在caffe中是非常 容易实现的: https://githu…

网络结构解读之inception系列一:Network in Network   网上有很多的网络结构解读,之前也是看他人博客的介绍,但当自己看论文的时候,发现存在很多的细节和动机解读,而这部分能加深对网络结构设计的理解.因此记录下来. 为什么把NIN放入inception系列,因为inception的灵感部分来自于NIN. Network In Netwrok NIN动机内容不多直接上操作 contributes: 1.在卷积层后加入mlp(multilayer perceptron)结构 =…

转载自:Chris Choy's blog Universal Correspondence Network In this post, we will give a very high-level overview of the paper in layman’s terms. I’ve received some questions regarding what the Universal Correspondence Network (UCN) is and the limitations…

参考链接 https://www.jianshu.com/p/6a3d38aafac1…

下载地址: https://blog.mrpol.nl/2010/01/14/network-emulator-toolkit/ 参考博客: http://blog.csdn.net/lluozh2015/article/details/50545159 安装包在百度云有存 开始以为用NEWT限制电脑网速后,使用wifi发射,手机也会被限速,实践过后是不可行的 但下面方法可行: 使用这个工具限速后,只是电脑限速了 配合fiddler , 手机设置代理,也可以限制手机的网速 貌似360也有个网络限…

这篇论文思路简单.易实现.效果好,是一篇难得的佳作.从实现的角度理解,就是做了以下两个替换: 将线性卷积替换为多层感知机(某种程度上,线性卷积可以认为识一层感知机). 将全连接层用global average pooling layer替换. 下面我们就来分析引入上述两个替换的妙处.首先分析第一个替换的妙处,替换的效果(图示如下) 论文中提到"The linear convolution is sufficient for abstraction when the instances of th…

 论文要点: 用更有效的非线性函数逼近器(MLP,multilayer perceptron)代替 GLM 以增强局部模型的抽象能力.抽象能力指的模型中特征是对于同一概念的变体的不变形. 使用 global average pooling 代替全连接层,提高模型的泛化能力. GLM 与 MLP 的输入都是局部"像素" 全连接层可以替换成 1×1 卷积层 这个要好好想想!!!  Mlpconv layer 结合下图,来谈谈 Mlpconv layer 的要点:  从交叉通道(即交叉…

关键点是1*1的卷积是怎么用的,也就是MLP卷积.看如下的数据就可以理解了 输入为224*224*3的图像,第一层卷积为11*11*3*96(也就是96个11*11*3的卷积核,另外还有步长),卷积完后是54*54*96的数据,然后用1*1*96的卷积核进行卷积,得出54*54*96的数据,再利用1*1*96的卷积核进行卷积,得到54*54*96的数据,然后在用pooling.…