WiFi网络提速的6种简单方法。据《财富》网站报道，不给力的WiFi连接使得无线上网给人的感觉像是回到了拨号时代。WiFi顾问、Sniff WiFi博主本·米勒(Ben Miller)表示，有些简单方法能给家中的互联网连接提速，“去朋友家中时我最喜欢的事情之一是帮助他们解决WiFi路由器存在的问题”。
《财富》表示，以下是米勒经常用来为WiFi网络提速的6种简单方法：
1、升级过时的路由器
并非所有人都愿意花钱解决WiFi网速慢的问题，但许多人都需要这么做。最近数年路由器技术取得了重大进展，新路由器能解决许多问题，尤其是对于使用由互联网接入服务商提供设备的用户。
米勒推荐的一款路由器是谷歌OnHub，“它使用自适应天线技术，能真正扩大信号覆盖范围和提升信号强度”。
让米勒喜欢的是，OnHub的自适应天线利用60度而非360度无线电波束发送数据。这意味着即使在独立别墅中，WiFi信号也能传输更远的距离，例如露天平台或庭院中。
2、搞清楚使用的频段
较新的WiFi路由器能以两个不同的频段传输数据：2.4GHz和5GHz。选择最合适的频段能极大提升WiFi网络的信号覆盖范围和可靠性。
通常来说，频段频率越低，信号功率就越大。如果在路由器、设备之间有墙壁、冰箱或其他障碍物，用户应当使用2.4Ghz信道。
5GHz频段信号带宽更高，这意味着其数据传输速率高于2.4Ghz频段。5Ghz频段还有更多信道。米勒表示，“即使有邻居，路由器发现一个邻居没有使用的信道的可能性很高。”
包括苹果Airport Extreme在内的部分路由器拥有“双频”模式，这意味着它们能同时使用2.4Ghz和5Ghz频段传输数据。一个原因是，如果有通过WiFi连接的智能家居设备——许多设备只接收2.4Ghz信号，这可能是个好主意。
3、选择最合适的信道
与以往邻居间无绳电话会相互干扰一样，相近的WiFi网络也会相互干扰。米勒表示，为了解决这一问题，路由器需要切换使用的信道。大多数路由器能自动切换信道，但手动设置可能是一个更好的主意，尤其是在存在信号盲区的情况下。
他说，“如果存在信号盲区——通常距离无线路由器较远，在信号盲区打开Airport Utility，查看是否有空闲信道或不太拥挤的信道。”他会关闭路由器的自动信道选择功能，选择一个干扰较小的信道。
Airport Utility是Mac OS和iOS平台上的路由器设置工具。在Windows平台上，米勒推荐使用免费的Acrylic WiFi软件扫描信道，他推荐Android用户使用Farproc的WiFi Analyzer。
4、下调RTS阀值
还有一种方法能减少对WiFi网络的干扰。部分路由器有一个用户可以修改的RTS设置项。
如果路由器设置软件中有RTS域，尝试把它设置为0。如果路由器不能正常工作，开始上调RTS阀值，直至它能正常工作。
5、使用强度高的加密方法
出于安全原因，利用密码保护无线网络安全是明智的。在设置路由器时，用户有多种安全选项可供选择，但只有一个安全选项涉及网络性能：WPA2。
据米勒称，WPA2使用一种只支持最快无线网络(802.11n和802.11ac)的先进加密标准(以下简称“AES”)。如果选择关闭AES或使用一种不同加密方法，系统会将整个WiFi网络转向802.11g或802.11a标准。
米勒称，“WPA2在服务提供商中相对普及，它们的技术人员会为用户设置WiFi路由器。”
6、利用Powerline扩展网络覆盖范围
有时家庭WiFi网络的问题与网络无关，而是由房间本身造成的——房间过大。米勒说，出现这种情况后，最好的举措是利用Powerline扩大无线网络覆盖范围。
Powerline是一种通过家中电线传输数据的设备。用户只需把一个Powerline插入电源插座中，并通过以太网网线将它与附近的调制解调器或路由器相连，然后把另外一个Powerline插入WiFi信号不好的区域附近的电源插座中。其结果是将有两个信号颇强的网络覆盖家庭。
但Powerline的表现与家中的电线质量等因素密切相关。
深度神经网络及目标检测学习笔记 https://youtu.be/MPU2HistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别，包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面，人工智能已经达到了3岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就，毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。 道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的）。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包 括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术 的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记，以深度优先的思路，记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 1.1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念，用数学描述就是：对多个输入进行加权求和，并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点，则构成了简单的单层神经网络（感知器），可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作，比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层（两层以上）神经网络，就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来“这是苹在父母一遍遍的重复中学习训练的过程就好像是刚出生的婴儿，设置。．果”、“那是汽车”。有人说，人工智能很傻嘛，到现在还不如三岁小孩。其实可以换个角度想：刚出生婴儿就好像是一个裸机，这是经过几十万年的进化才形成的，然后经过几年的学习，就会认识图片和文字了；而深度学习这个“裸机”用了几十年就被设计出来，并且经过几个小时的“学习”，就可以达到这个水平了。 1.2 BP算法 神经网络的训练就是它的参数不断变化收敛的过程。像父母教婴儿识图认字一样，给神经网络看一张图并告诉它这是苹果，它就把所有参数做一些调整，使得它的计算结果比之前更接近“苹果”这个结果。经过上百万张图片的训练，它就可以达到和人差不多的识别能力，可以认出一定种类的物体。这个过程是通过反向传播（Back Propagation，BP）算法来实现的。 建议仔细看一下BP算法的计算原理，以及跟踪一个简单的神经网络来体会训练的过程。
办公楼无线AP覆盖系统 设 计 方 案 马鞍山创新网络工程有限责任公司 编制日期：2017年3月26日
一、系统简介 (2) 1.1、无线覆盖系统 (2) 1.2、设计依据与规范 (2) 二、主要设计思想 (2) 三、系统组成及配置 (3) 3.1、网络管理设计 (3) 3.2、AP管理系统 (3) 3.2、多认证管理系统 (3) 3.3、智能带宽管理 (4) 3.4、行为管理 (4) 3.5、更多实用功能 (4) 3.6、集中式管理 (4) 3.7、网络负载均衡 (5) 四、施工图纸............................... 错误！未定义书签。 校园无线AP布置点（见图纸） ............ 错误！未定义书签。
一、系统简介 1.1、无线覆盖系统 在有无线覆盖的地方，手机等终端可以正常接收和发射信号，进行无线通信，例如可以上网，打电话，微信。在没有无线覆盖的地方，手机等终端无法进行无线通信。并由统一的管理器实现共同管理。 1.2、设计依据与规范 安全防范工程技术规范（GB50348—2004） 民用建筑电气设计规范（JGJ／T16－92） 电气装置安装工程施工及验收规范（GBJ232-90，92） 智能化系统设计图纸及甲方要求 二、主要设计思想 2.1、设计思路 随着数字化产品越来越普及，人们数字化网络需求也越来越强烈。无线网络给人们的生活、工作、学习带来便利。数字化的信息沟通已成为我们重要的信息获取和交流方式。办公楼整体区域布置无线AP信号覆盖，方便办公期间对无线上网的需求。 无线网络作为一项基础设施，其架构及技术是否合理将关系到投资者投资风险。采用不合理架构或不合理技术搭建的网络不具备良好的扩展性和技术前瞻性，将无法满足未来网络业务和规模扩展的需求，在未来网络规模和业务扩展时将使投资者面临重复投资的危险。 为避免以上问题的发生，充分保护网络建设者的投资，本次网络设计我公司推荐采用高性能WIFI无线交换技术理念为基础的WLAN解决方案。 2.2、具体布置 WLAN交换技术中，所有的数据流量都要集中到WLAN交换机或控制器处做统一的数据交换，因此，当网络中业务数据流量很大时，传统WLAN交换机或控制器的压力会急剧增大，并成为无线网络数据交换的瓶颈，极端情况下将使WLAN交换
趋势分析之深度神经网络 深度神经网络（Deepl Neural Networks, DNN）从字面上理解就是深层次的神经网络。自从Hinton和Salakhutdinov在《Science》上发表的论文解决了多层神经网络训练的难题后，随着研究的深入，各种深度神经网络模型如雨后春笋般涌现出来。 2012年Krizhevsky等人设计的包含5个卷积层和3个全连接层的AlexNet，并将卷积网络分为两个部分在双CPU上进行训练；2014年Google研发团队设计的22层GoogleNet；同年牛津大学的Simonyan和Zisserman设计出深度为16-19层的VGG网络；2015年微软亚洲研究院的何凯明等人提出了152层的深度残差网络ResNet，最新改进后的ResNet网络深度可达1202层；2016年生成式对抗网络GAN获得广泛关注。 深度神经网络热度变化图 下面我们将用Trend analysis分析深度神经网络领域内的研究热点。 （点击链接即可进入Deep Neural Networks Trend Analysis: https://https://www.doczj.com/doc/0513918523.html,/topic/trend?query=Deep%20Neural%20Network%20) 通过Trend analysis的分析挖掘结果我们可以看到，当前该领域的热点研究话题有feature
extraction、speech recognition、face recognition、information retrieval、object recognition、cell cycle等。近年来，深度神经网络由于优异的算法性能，已经广泛应用于图像分析、语音识别、目标检测、语义分割、人脸识别、自动驾驶、生物医学等领域，而根据分析结果可知语音识别是该领域热门研究话题top 1。 深度神经网络在工业界也得到了广泛的应用，Google、Facebook、Microsoft、IBM、百度、阿里巴巴、腾讯、科大讯飞等互联网巨头也纷纷开展深度神经网络的研究工作，并且成功应用于谷歌Now、微软OneNote手写识别、Cortana语音助手、讯飞语音输入法等。 附一. 深度神经网络领域5位代表学者 Dong Yu (俞栋) Tara N. Sainath
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 无线AP模组覆盖wifi工程方案 工程客户：常宁宫 网络接入：中国电信 工程施工：百米生活、恩正科技 ------------------------------------------------------------------------------------------------------ 无线覆盖概况（需技术员现场考察后填入） Wifi需求区域： 综合楼 配套办公区域 颐乐园、鸟语林等园林区域 惠宾楼 观景楼 会议中心 田园会议室 配套别墅区 蒋经国别墅 蒋介石西北行宫部分区域 中央大礼堂等区域 终南人家 滈水别居 跑马场休息区域
营业场所公共区域内实现WLAN无线覆盖相对简单，由于无线AP使用的数量不多，且相互距离比较远，不会形成AP间的同频干扰，直接采用室内型/室外型单点AP进行无线覆盖。酒店内套房格局的房间采用室内AP加室和流量智能控制器配合进行无线覆盖。对于空间较小的相邻客房，则采用大功率室内AP加全向天线进行覆盖。 1 wifi覆盖信号源选择 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
2无线中继和楼层整体无线覆盖效果设计 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
机器?学习中，梯度下降法常?用来对相应的算法进?行行训练。常?用的梯度下降法包含三种不不同的形式，分别是BGD 、SGD 和MBGD ，它们的不不同之处在于我们在对?目标函数进?行行梯度更更新时所使?用的样本量量的多少。 以线性回归算法来对三种梯度下降法进?行行?比较。 ?一般线性回归函数的假设函数为： （即有n 个特征）对应的损失函数为下图即为?一个?二维参数和组对应的损失函数可视化图像：批量量梯度下降法（Batch Gradient Descent ，简称BGD ）是梯度下降法最原始的形式，它的具体思路路是在更更新每?一参数时都使?用所有的样本来进?行行更更新，其数学形式如下： 深度学习系列列（7）：神经?网络的优化?方法?一、Gradient Descent [Robbins and Monro, 1951,Kiefer et al., 1952] = h θ∑j =0n θj x j L (θ)=12m ∑i =1 m (h ()?)x i y i 2θ0θ11.1 BGD （Batch Gradient Descent ）
还是以上?面?小球的例例?子来看，momentum ?方式下?小球完全是盲?目被动的?方式滚下的。这样有个缺 三、NAG （Nesterov accelerated gradient ）[Nesterov, 1983]
点就是在邻近最优点附近是控制不不住速度的。我们希望?小球可以预判后?面的“地形”，要是后?面地形还是很陡峭，那就继续坚定不不移地?大胆?走下去，不不然的话就减缓速度。 当然，?小球?自?己也不不知道真正要?走到哪?里里，这?里里以 作为下?一个位置的近似，将动量量的公式更更改为： 相?比于动量量?方式考虑的是上?一时刻的动能和当前点的梯度，?而NAG 考虑的是上?一时刻的梯度和近似下?一点的梯度，这使得它可以先往前探探路路，然后慎重前进。 Hinton 的slides 是这样给出的： 其中两个blue vectors 分别理理解为梯度和动能，两个向量量和即为momentum ?方式的作?用结果。?而靠左边的brown vector 是动能，可以看出它那条blue vector 是平?行行的，但它预测了了下?一阶段的梯度是red vector ，因此向量量和就是green vector ，即NAG ?方式的作?用结果。 momentum 项和nesterov 项都是为了了使梯度更更新更更加灵活，对不不同情况有针对性。但是，?人?工设置?一些学习率总还是有些?生硬，接下来介绍?几种?自适应学习率的?方法 训练深度?网络的时候，可以让学习率随着时间退?火。因为如果学习率很?高，系统的动能就过?大，参数向量量就会?无规律律地变动，?无法稳定到损失函数更更深更更窄的部分去。对学习率衰减的时机把握很有技巧：如果慢慢减?小，可能在很?长时间内只能浪费计算资源然后看着它混沌地跳动，实际进展很少；但如果快速地减少，系统可能过快地失去能量量，不不能到达原本可以到达的最好位置。通常，实现学习率退?火有三种?方式： θ?γv t ?1 =γ+ηJ (θ?γ) v t v t ?1?θv t ?1θ=θ?v t 四、学习率退?火
深度神经网络全面概述从基本概念到实际模型和硬件基础 深度神经网络(DNN)所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石(之一)。近日，由IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理：教程和调研(Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey)》的综述论文，从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。鉴于该论文的篇幅较长，机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容。 目前，包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络(deep neural networks，DNN)。DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度，但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此，那些能帮助DNN 高效处理并提升效率和吞吐量，同时又无损于表现准确度或不会增加硬件成本的技术是在人工智能系统之中广泛部署DNN 的关键。 论文地址：https://https://www.doczj.com/doc/0513918523.html,/pdf/1703.09039.pdf 本文旨在提供一个关于实现DNN 的有效处理(efficient processing)的目标的最新进展的全面性教程和调查。特别地，本文还给出了一个DNN 综述——讨论了支持DNN 的多种平台和架构，并强调了最新的有效处理的技术的关键趋势，这些技术或者只是通过改善硬件设计或者同时改善硬件设计和网络算法以降低DNN 计算成本。本文也会对帮助研究者和从业者快速上手DNN 设计的开发资源做一个总结，并凸显重要的基准指标和设计考量以评估数量快速增长的DNN 硬件设计，还包括学界和产业界共同推荐的算法联合设计。 读者将从本文中了解到以下概念：理解DNN 的关键设计考量;通过基准和对比指标评估不同的DNN 硬件实现;理解不同架构和平台之间的权衡;评估不同DNN 有效处理技术的设计有效性;理解最新的实现趋势和机遇。 一、导语 深度神经网络(DNN)目前是许多人工智能应用的基础[1]。由于DNN 在语音识别[2] 和图像识别[3] 上的突破性应用，使用DNN 的应用量有了爆炸性的增长。这些DNN 被部署到了从自动驾驶汽车[4]、癌症检测[5] 到复杂游戏[6] 等各种应用中。在这许多领域中，DNN 能够超越人类的准确率。而DNN 的出众表现源于它能使用统计学习方法从原始感官数据中提取高层特征，在大量的数据中获得输入空间的有效表征。这与之前使用手动提取特征或专家设计规则的方法不同。 然而DNN 获得出众准确率的代价是高计算复杂性成本。虽然通用计算引擎(尤其是GPU)，已经成为许多DNN 处理的砥柱，但提供对DNN 计算更专门化的加速方法也越来越热门。本文的目标是提供对DNN、理解DNN 行为的各种工具、有效加速计算的各项技术的概述。 该论文的结构如下：
办公楼无线局域网覆盖解决方案——————————————————一、概述： 随着企业办公信息化的不断发展和办公走向移动话的趋势，很多企业正在逐渐改善提升以往的有线固化接入连网方式，开始建设更加方便、便捷、先进、移动性强的无线接入网络来满足自身发展的需求。办公职员通过无线网络可以在办公区内随时随地接入企业内部网络和Internet公网，来完成各种业务工作的处理，另外WLAN网络解决以往的有线端口接入限制、硬件维护工作繁琐、线路多、可移动性弱等问题，对企业网络管理人员也是一个实质性的变革。目前Bitwave针对不同企业无线WLAN接入网络建设根据客户的项目需求设计了多种网络架构解决方案和WLAN优化方案，得到用户的一致好评。 二、项目需求： 现有一栋16层单位办公楼，要求：每一层单独接入；用户之间安全访问隔离；无线用户使用笔记本、手持终端（PDA、PAD、手机）接入该无线网络；保证每一层无线覆盖的信号效果；实现该无线网络的可管理、可监控。 三、需求分析： 1、无线接入点分布： 该办公楼无线覆盖网络属于一个典型的分布型无线覆盖组网方式，每一层需要放置两个BW A601，分别位于每一层楼道的走廊两端。BWA601外接室内覆盖天线用以保证楼道内无盲区强信号覆盖，多设备覆盖是因为手机、PDA、PAD等无线终端内置无线天线的接收面和增益都比较小，功放功率比较低，所以中心设备要做到很强的信号强度才能保证正常连接上网。 2、微波损耗计算方式： 在办公室环境, 802.11b / g/n, 2.4千兆赫, 的近似衰减值： 石膏板墙体：3dB 玻璃幕墙与金属框架：6dB 煤渣砌块墙体：4dB 办公室的窗户：3dB 金属门：6dB 砖墙+金属门：12.4dB 其他因素会影响2.4GHz的射频信号范围, 包括混凝土纤维板墙，铝墙板，管材和电线，微波炉和无绳电话。 3、无线组网方法： 以为该办公楼原有有线网络，所以从机房通过竖井到每一层都有线路供无线BW A601接入使用，每一层的两端各使用一根原有线路连接到BW A601，BW A601外接室内覆盖天线固定在墙壁之上，天线朝向走廊，室内用户通过反射、穿射的无线信号上网。 4、无线网络规划： （1）信道：奇数楼层两个BW A601信道划分为1和9信道；偶数楼层两个BW A601信道划分为3和11信道，最大化减少每一层和任意层之间的同频 干扰。
家庭wifi解决方案 篇一：wifi无线覆盖方案 “十方会”无线覆盖方案 客户需求 1、达到整个别墅的全区域无线覆盖。保证信号没有死掉！ 2、方便用户对整个网络系统的管理、维护。 3、客户系统后期升级、扩展性好。 4、无线局域网实现无间断漫游功能（瘦AP+AC可以实现）。 5、2个别墅之间的草坪的露天场所也需要做无线覆盖 6、用户要分开2个独立的网络，一个是公司内部的办公网络（不允许外来客户访问），一个是免费给用户提供的无线网络，供用户免费使用。 无WIFI不酒店 吃饭上菜后第一个动作是神马？拿起筷子？NO你OUT 啦！环顾四周，吃饭第一大事是牌子！旅游的意义是在于放松和休闲吗？当微博朋友圈充满了好友们游山玩水，观海酒店，舌尖上的美食、、、终于了解这个一个爱“显摆“的世界啦。 然而对于一些有特色的酒店来讲，这是时下最流行的
微博营销。 如果今天你出差OR旅行，入住了一个没有WIFI的酒店，然后会发生什么？、、、哦，大概是没有然后了、、、酒店行业迎来了春天，团购也好，神秘房，LASTMINUTE 也罢，因为要满足手机、PAD的广泛普及和无线技术的飞速发展，住客除了对酒店硬件设施、服务水平的要求之外，对无线网络的需求从可选到必备----出差的商务人群需要第一时间利用无线网络首发邮件，处理公事；旅游的人们需要利用无线网络上传照片，同时查询旅游咨询等。酒店是否能为客人提供安全、稳定、高效的无线网络，成为了目前我们大家选择酒店的重要因素。 越来越被认可的WIFI观念、驱动着酒店无线网络的发展。然而。追逐无线浪潮并非盲目跟风，在为酒店搭建无线网络之前，酒店经营者应该先搞清楚以下几点问题，从而选择真正是和自己酒店的无线网络。 一：无线网络，能为酒店做什么？ 酒店的无线网络，不仅为客户提供了上网的WIFI信号，还能为酒店实现以下几点功能： 1，无线点餐;点餐员在点菜同时完成输单过程，避免点餐人员的来回跑动，工作效率极大提 高；无线点餐和厨房出品自动打印功能，使服务人员
可用于自动驾驶的神经网络及深度学习 高级辅助驾驶系统(ADAS)可提供解决方案，用以满足驾乘人员对道路安全及出行体验的更高要求。诸如车道偏离警告、自动刹车及泊车辅助等系统广泛应用于当前的车型，甚至是功能更为强大的车道保持、塞车辅助及自适应巡航控制等系统的配套使用也让未来的全自动驾驶车辆成为现实。 作者：来源：电子产品世界|2017-02-27 13:55 收藏 分享 高级辅助驾驶系统(ADAS)可提供解决方案，用以满足驾乘人员对道路安全及出行体验的更高要求。诸如车道偏离警告、自动刹车及泊车辅助等系统广泛应用于当前的车型，甚至是功能更为强大的车道保持、塞车辅助及自适应巡航控制等系统的配套使用也让未来的全自动驾驶车辆成为现实。 如今，车辆的很多系统使用的都是机器视觉。机器视觉采用传统信号处理技术来检测识别物体。对于正热衷于进一步提高拓展ADAS功能的汽车制造业而言，深度学习神经网络开辟了令人兴奋的研究途径。为了实现从诸如高速公路全程自动驾驶仪的短时辅助模式到专职无人驾驶旅行的自动驾驶，汽车制造业一直在寻求让响应速度更快、识别准确度更高的方法，而深度学习技术无疑为其指明了道路。 以知名品牌为首的汽车制造业正在深度学习神经网络技术上进行投资，并向先进的计算企业、硅谷等技术引擎及学术界看齐。在中国，百度一直在此技术上保持领先。百度计划在2019 年将全自动汽车投入商用，并加大全自动汽车的批量生产力度，使其在2021 年可广泛投入使用。汽车制造业及技术领军者之间的密切合作是嵌入式系统神经网络发展的催化剂。这类神经网络需要满足汽车应用环境对系统大小、成本及功耗的要求。 1轻型嵌入式神经网络 卷积式神经网络(CNN)的应用可分为三个阶段：训练、转化及CNN在生产就绪解决方案中的执行。要想获得一个高性价比、针对大规模车辆应用的高效结果，必须在每阶段使用最为有利的系统。 训练往往在线下通过基于CPU的系统、图形处理器(GPU)或现场可编程门阵列(FPGA)来完成。由于计算功能强大且设计人员对其很熟悉，这些是用于神经网络训练的最为理想的系统。 在训练阶段，开发商利用诸如Caffe(Convolution Architecture For Feature Extraction，卷积神经网络架构)等的框架对CNN 进行训练及优化。参考图像数据库用于确定网络中神经元的最佳权重参数。训练结束即可采用传统方法在CPU、GPU 或FPGA上生成网络及原型，尤其是执行浮点运算以确保最高的精确度。 作为一种车载使用解决方案，这种方法有一些明显的缺点。运算效率低及成本高使其无法在大批量量产系统中使用。 CEVA已经推出了另一种解决方案。这种解决方案可降低浮点运算的工作负荷，并在汽车应用可接受的功耗水平上获得实时的处理性能表现。随着全自动驾驶所需的计算技术的进一步发展，对关键功能进行加速的策略才能保证这些系统得到广泛应用。 利用被称为CDNN的框架对网络生成策略进行改进。经过改进的策略采用在高功耗浮点计算平台上(利用诸如Caffe的传统网络生成器)开发的受训网络结构和权重，并将其转化为基于定点运算，结构紧凑的轻型的定制网络模型。接下来，此模型会在一个基于专门优化的成像和视觉DSP芯片的低功耗嵌入式平台上运行。图1显示了轻型嵌入式神经网络的生成
无线网络项目技术方案
目录 一、概述 (1) 二、网络现状及需求分析 (3) 2．1 无线网络需求分析 (3) 2．2无线网络覆盖范围需求 (4) 三、WLAN网络设计原则 (4) 四、WLAN网络设计方 (6) 4.1网络架构选择 (6) 4.2 网络管理设计 (8) 4.2.1 集中式管理 (8) 4.2.2网络负载均衡 (8) 4.3网络安全设计 (9) 五、设备选型 (10) 5.1无线控制器选型 (10) 5.2无线接入点（AP） (15) 5.3 方案设备配置清单 (20) 六、培训及售后服务 (20) 6.1、培训 (20) 6.2、售后服务 (21)
一、概述 近年来，随着国内海量信息处理，人们对网速及便捷性的需求爆炸性增长。这为国内各行各业的发展提供了良好的契机，但随之而来的行业竞争也日显激烈。在各行业硬件条件日趋同质化的今天，如何通过提高服务意识和服务水平吸引更多的潜在客户并将其发展成忠实客户成为管理者不断深入思考的问题。 随着国际互联网在国内的广泛普及和全球信息化的不断发展，网络建设逐渐受到各行各业的关注并被提到议事日程上来。但如何在建设网络的同时减少对业务的影响并有效提高同行业中的竞争力是重点考虑的问题。 在各行各业网络建设中如果采用传统有线网络进行建设，一方面需要进行大面积的布线施工，这将严重影响日常经营活动；另一方面，有线网络的整体施工周期较长，将会使增加投资回报时间。而近年来逐渐兴起的无线局域网络（WLAN）以其技术成熟、快速部署、易于扩展、可移动性和使用便利等特点，在网络建设中大显身手，成为网络建设的主要技术之一。 二、网络现状及需求分析 2．1 无线网络需求分析 现单位全部岗位均已部署有线网络，但每个岗位只提供一个网络接口，无法满足多台电脑接入的需求。另外，笔记本电脑和使用PDA的
深度神经网络及目标检测学习笔记 ｈｔｔps://youtu.bｅ/MPU2ＨistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别,包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面,人工智能已经达到了３岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就,毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路,并且还在加速发展。 道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路(至少目前看是正确的)。通过研究人类的视觉原理,计算机利用深度神经网络(ＤｅeｐＮｅuｒal Nｅtwork，NＮ)实现了对图片的识别,包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中,神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器(尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记,以深度优先的思路,记录了对深度学习(Deｅp Learning）的简单梳理,主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 １．1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念,用数学描述就是:对多个输入进行加权求和,并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点,则构成了简单的单层神经网络（感知器),可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作,比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层(两层以上)神经网络,就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来设置。训练的过程就好像是刚出生的婴儿，在父母一遍遍的重复中学习“这是苹
8.5一套完整的无线（wifi）覆盖系统施工方案 根据我司实地调查xx集团总部厂区宿舍楼的布局特点，依据无线网络需求和无线网络设计原则，结合聚玩无线系统技术和产品的特点，施工方案设计如下： 1、无线覆盖网络结构示意图 结合用户无线网络需求情况，结合聚玩产品自身技术特点，为了满足用户构建一个高速、稳定、安全、可靠、易于管理的无线接入网络的需求，本设计方案按照AP+AC的结构化无线网络解决方案进行设计。网络拓扑原理如下：
2、无线覆盖实际拓扑图（宿舍楼） 3、无线设备点位设计 实际部署方式需要根据现场实际勘测、信号测试情况，无线网络采取蜂窝式部署方式。 xx总部宿舍楼：
暂定部署按7800平方米覆盖，宿舍人数较多每150-300平方米需要一个AP,预计总AP数量约为28个： 4、AP 点位图（每层宿舍楼） 根据覆盖区域面积要求，AP点施工规划图 如下（实际施工中可能会此规划图稍有偏差，具体方案以现场施工要求和条件为准）：
5、弱电施工布线图（均采用无插座POE供电，安全可靠） 6.设计依据
网络标准：支持IEEE802.11n，IEEE802.11g，IEEE802.11b，IEEE 802.3u，IEEE13802.3af； ü传输速率：300M：-65dBm@10% PER；150M：-68dBm@10% PER；108M： -70dBm@10% PER；54M：-72dBm@10% PER11M：-85dBm@8% PER；6M： -88dBm@10% PER；1M：-90dBm@8% PER； ü介质访问协议：CSMA/CA，TCP/IP，IPX/SPX，NetBEUI，DHCP，NDIS3，NDIS4， NDIS5l ü调制：DBPSK、DQPSK、CCK、OFDM、16-QAM、64-QAM 7.无线覆盖技术指标 待覆盖区域内95％以上的位置，信号场强大于等于-75dBm； WIFI 覆盖区域内99%的区域的WIFI 的接入成功率大于95%；单AP 并发用户数不低于30 人/台；天线口的出口功率控制在10-15dBm 为宜，最大不超过15dBm（有室内分布系统时需有此指标），放装AP 设备输出射频功率小于20dBm； 8.设备选型情况
深度学习 卷积神经网络算法简介 李宗贤 北京信息科技大学智能科学与技术系 卷积神经网络是近年来广泛应用在模式识别、图像处理领域的一种高效识别算法，具有简单结构、训练参数少和适应性强的特点。它的权值共享网络结构使之更类似与生物神经网络，降低了网络的复杂度，减少了权值的数量。以二维图像直接作为网络的输入，避免了传统是被算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积神经网络是为识别二维形状特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对于平移、比例缩放、倾斜和其他形式的变形有着高度的不变形。 ?卷积神经网络的结构 卷积神经网络是一种多层的感知器，每层由二维平面组成，而每个平面由多个独立的神经元组成，网络中包含一些简单元和复杂元，分别记为C元和S元。C元聚合在一起构成卷积层，S元聚合在一起构成下采样层。输入图像通过和滤波器和可加偏置进行卷积，在C层产生N个特征图（N值可人为设定），然后特征映射图经过求和、加权值和偏置，再通过一个激活函数（通常选用Sigmoid函数）得到S层的特征映射图。根据人为设定C层和S层的数量，以上工作依次循环进行。最终，对最尾部的下采样和输出层进行全连接，得到最后的输出。
卷积的过程：用一个可训练的滤波器fx去卷积一个输入的图像（在C1层是输入图像，之后的卷积层输入则是前一层的卷积特征图），通过一个激活函数(一般使用的是Sigmoid函数)，然后加一个偏置bx，得到卷积层Cx。具体运算如下式，式中Mj是输入特征图的值： X j l=f?(∑X i l?1?k ij l+b j l i∈Mj) 子采样的过程包括：每邻域的m个像素（m是人为设定）求和变为一个像素，然后通过标量Wx+1加权，再增加偏置bx+1，然后通过激活函数Sigmoid产生特征映射图。从一个平面到下一个平面的映射可以看作是作卷积运算，S层可看作是模糊滤波器，起到了二次特征提取的作用。隐层与隐层之间的空间分辨率递减，而每层所含的平面数递增，这样可用于检测更多的特征信息。对于子采样层来说，有N 个输入特征图，就有N个输出特征图，只是每个特征图的的尺寸得到了相应的改变，具体运算如下式，式中down（）表示下采样函数。 X j l=f?(βj l down (X j l?1) +b j l)X j l) ?卷积神经网络的训练过程 卷积神经网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入和输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确数学表达式。用已知的模式对卷积网络加以训练，网络就具有了输
WOC WLAN over CATV 有线电视无线网 北京志扬创新科技有限公司 无干扰低辐射信号强酒店客房无线覆盖技术 <方案介绍> 北京志扬创新科技有限公司
2010年1月 酒店无线网络的共同难题 An Inconvenient Truth《难以忽视的真相》 酒店做WLAN无线信号覆盖，都面对几个难以解决和不方便说的问题。 目前信号覆盖方案，大部份采用AP天馈线系统，大规模集中安装在走廊，有些还违规加上放大器增强总体信号。 由于结构上的问题，卫生间处于客房门口，信号难以有效进入客房内，五星酒店豪华卫生间信号屏蔽更为严重，客房内无线信号弱，连接很不稳定。 WLAN只有三个互不干扰频道，信号可穿越楼层，大量AP集中安装产生同频干扰问题，导致网速严重下降，中空型酒店问题更为严重。 多个AP信号可进入同一客房内，同一SSID网络名称造成网络连接非常不稳定，无线连接不停跳转，可用性非常低。 美国Novarum 公司于2007 年11 月发表了研究报告，市场上三个采用不同技术的顶级品牌无线AP ，包括Cisco, Aruba 和Meru, 在72 台笔记本电脑和15 台接入点的纯数据集中压力测试下，都解决不了同频干扰问题，无线网速很低, 总带宽大概只有50M , 彻底打破了它们广告中的美丽神话，也证实了大规模集中使用的问题。 为了解决信号不好进入客房的难题，有采用每房间一AP或窗外无线照射不同的方案，但也解决不了干扰，网速低和网络跳转问题。
一什么是WOC WOC 是北京志扬公司自主研发的专利无线技术（专利号：CN200410086857.6 ）,它通过现有的CATV有线电视系统实现房间内的优质 WLAN 信号覆盖，提供可靠和真正可以使用的高速无线网络。 WOC 利用有线电视系统传输 802.11b/g 无线网络，1 个 AP 可以覆盖 8 个或更多房间，能够为酒店客房实现其他技术或方案达不到的优质无线信号覆盖，突破性地从无线物理层彻底解决了目前所有酒店无线系统共同面对同频干扰的难题，使得无线网络连接可靠，实现高速上网。目前 WOC 系统已经成功应用于多家五星级酒店 , 各大电信运营商也在研究采用。 二．WOC特点 1．信号强：无线信号不用穿墙，通过CATV线路直达房间内，信号强，覆盖均匀，没有死角。 2．无干扰：系统自身无干扰。志扬采用反传统做法 , 楼道 AP 做上屏蔽和防泄漏处理， AP 信号通过全屏蔽的 CATV 线路传输到客房内，有效避免了楼上、楼下和同层 AP 的干扰。AP 信号分支到8个或以上的房间，加上CATV线缆的自然损耗，客房内的无线信号不会过强，不会穿越其他房间而造成干扰。 3．网速高：由于没有同频干扰问题，总体无线网络速度可大大提高。
“十方会”无线覆盖方案 客户需求 1、达到整个别墅的全区域无线覆盖。保证信号没有死掉！ 2、方便用户对整个网络系统的管理、维护。 3、客户系统后期升级、扩展性好。 4、无线局域网实现无间断漫游功能（瘦AP+AC可以实现）。 5、2个别墅之间的草坪的露天场所也需要做无线覆盖 6、用户要分开2个独立的网络，一个是公司内部的办公网络（不允许外来客户访问），一个是免费给用户提供的无线网络，供用户免费使用。 无WIFI不酒店 吃饭上菜后第一个动作是神马？拿起筷子？NO你OUT啦！环顾四周，吃饭第一大事是牌子！旅游的意义是在于放松和休闲吗？当微博朋友圈充满了好友们游山玩水，观海酒店，舌尖上的美食、、、终于了解这个一个爱“显摆“的世界啦。 然而对于一些有特色的酒店来讲，这是时下最流行的微博营销。 如果今天你出差OR旅行，入住了一个没有WIFI的酒店，然后会发生什么？、、、哦，大概是没有然后了、、、 酒店行业迎来了春天，团购也好，神秘房，LASTMINUTE也罢，因为要满足手机、PAD的广泛普及和无线技术的飞速发展，住客除了对酒店硬件设施、服务水平的要求之外，对无线网络的需求从可选到必备----出差的商务人群需要第一时间利用无线网络首发邮件，处理公事；旅游的人们需要利用无线网络上传照片，同时查询旅游咨询等。酒店是否能为客人提供安全、稳定、高效的无线网络，成为了目前我们大家选择酒店的重要因素。 越来越被认可的WIFI观念、驱动着酒店无线网络的发展。然而。追逐无线浪潮并非盲目跟风，在为酒店搭建无线网络之前，酒店经营者应该先搞清楚以下几点问题，从而选择真正是和自己酒店的无线网络。 一：无线网络，能为酒店做什么？ 酒店的无线网络，不仅为客户提供了上网的WIFI信号，还能为酒店实现以下几点功能：1，无线点餐;点餐员在点菜同时完成输单过程，避免点餐人员的来回跑动，工作效率极大提高；无线点餐和厨房出品自动打印功能，使服务人员从人工跑单中解脱出来；传统的点餐管理要求服务人员开据3联单或多单，成本较高。使用无线点餐系统，无需手工开单，节约开单成本。 2，无线POS 3，无线语音服务 4，无线视频监控： 5，无线视频巡更： 6，行李服务 7，智能客房。
无线WiFi网络布网方案 目前公司对于无线网络需求较大，但现有无线网络还不能满足公司需求，所以我提出以下解决方案： 网络拓扑图如下： 方案所需设备：8口POE交换机、无线控制器AC 、无线ap、六类网线（其他设备已有） 设备采购方案
设备采购方案一： 方案说明：此方案采用无线ap由poe交换机供电，布线简单，减少了寻找供电电源产生问题。所有无线ap由无线控制器ac进行管理，可远程下发配置、修改相关配置参数、远程重启无线ap、自动检测信道冲突、自动负载均衡等。 此方案组建为百兆无线网络，公司出口带宽为50m，适合公司网络环境，Tp-link无线设备稳定可靠，同时价格低廉，适合中小型公司使用，可满足公司目前对无线的需求，解决现有问题。AC控制器最多支持200台无线AP，满足了日后可扩充的需求。每个AP支持30用户（最大支持100用户），目前方案可以支持210个终端，基本可以在公司形成无死角全覆盖的无线网络。
设备采购方案二： 方案说明：此方案设备均采用华为网络设备，组成千兆无线网络。无线控制器AC集成了POE供电模块，不需要独立购买POE 交换机，AC拥有8个GE口，提供4Gbit/s的转发能力，可管理128个AP，接入2K无线终端；可通过网管eSight、WEB网管、命令行（CLI）进行维护。华为AP支持双频（2.4GHz，5GHz），防水等级：IP31，支持整机最大用户数达到64个。 相对于方案一来说华为的方案拥有高容量、高可用、高性能等特点，但是价格更高，根据公司目前的情况，个人认为用华为的方案有点性能过剩，会有资源浪费。
设备选择还可以有很多品牌和种类，以上两种是具有代表性的方案。设备选择最终由公司决定，以上所有设备价格均为市场参考价格，不含税，不含安装等产生的费用。 （注：文档可能无法思考全面，请浏览后下载，供参考。可复制、编制，期待你的好评与关注）
家庭WIFI覆盖解决方案 已成为现代社会必对于越来越多人对于无线信号的要求，WIFIWIFI 智能家居也依赖于不可少的主流上网方式。现在许多智能设备、在现实社会中的重要性，如何建立一个来建立生存环境。基于WIFI良好的WIFI环境将成为用户端比较复杂的问题。 WIFI的缺点： WIFI虽然便捷，但是会受到各种因素的影响而制约其传输速度和传输距离。影响WIFI信号的原因大致分为以下9类： 1、过厚的墙体导致信号成倍的衰减： 由于无线信号的频率很高，因此当信号穿过墙体、金属、玻璃或其它高密度物体时会造成信号的极大衰减。如果想要提高信号的强度，就必须尽量避免因穿越物体所造成的信号衰减。 2、天线增益过低： 影响无线信号强度的另一个重要指标是天线的增益，通过我们可以使用高增益天线来提高信号的强度和覆盖面 3、路由器发射功率低： 由于路由器在发出无线信号时，会产生信号辐射。因此出于人身安全方面的毫瓦，但是有些路100考虑，根据国家规定，无线路由器的发射功率不得高于
由器默认的发射功率仅为80%，因此我们可以尝试适当增加发射功率的方式来提高无线信号的覆盖质量。 4、周围无线信号的干扰： 在使用wifi的环境中，当使用微波炉、无线鼠标和键盘等无线设备时，也会对wifi无线信号产生干扰，严重时将直接导致wifi信号无法正常使用，因此我们可以通过更变无线信号的发射频段或排除周围无线干扰来提高wifi信号的强度。 5、设备距离无线热点过远： 其实更多时候，无线热点的覆盖范围是有限的，过远的距离将直接导致无线信号的弱化或中断。只有保持在合理的无线信号覆盖范围内使用，才能正常使用wifi 信号。 6、终端无线网卡接收灵敏度低： 由于受到设备的体积、芯片的功率和天线的增益影响，导致我们的产品接收无线信号的能力也不同。一些智能移动终端的无线接收效果往往要低于计算机内置的无线网卡。因此当无线信号较弱时，我们可以采用高增益无线网卡来做为中继器，从而增强无线信号的覆盖范围。 7、路由器的摆放位置： 由于目前大部分路由器采用全方位天线设计，因此对于直立摆放的天线，会形成以天线为中心的信号覆盖面，四周信号最强，天线上下效果最弱。因此为了实现更大更好的无线覆盖，摆放无线路由器的时候保证让信号覆盖的面积以天线为中心达到最大化覆盖即可。 、电源电压的稳定性：8． 对于电压低、不稳定的小区，以及使用电源不合格的供电设备都会造成WIFI设
智能办公无线局域网组网 技术方案书 上海宜悦网络科技有限公司
1 网络详细设计及实施方案 (3) 1.1 网络设计原则 (3) 1.2 无线局域网络技术 (4) 1.2.1 无线局域网频道分配与调制技术 (4) 1.2.2 无线局域网拓扑结构 (5) 1.2.3 无线局域网的几个主要工作过程 (6) 1.2.4 影响无线局域网性能的因素 (7) 1.2.5 无线局域网络的安全性 (7) 1.3 覆盖考虑 (8) 1.4 无线链路计算 (9) 2 智能小区无线网络覆盖背景介绍 (10) 2.1 无线网络实施目的 (10) 2.2 无线网络需求分析 (10) 2.2.1 应用需求 (10) 2.2.2 功能需求 (10) 2.2.3 方案选型 (11) 3 无线组网详细设计方案 (11) 3.1 无线网络产品的优势及特点 (11) 3.2 方案总体网络设计 (13) 3.2.1 总体网络拓扑图 (13) 3.2.2 无线覆盖原理 (14) 3.2.3 机房网络设计 (15) 3.3.1 方案说明......................................................................... 错误！未定义书签。 3.3.2 设备选型......................................................................... 错误！未定义书签。 3.3.3 网络结构......................................................................... 错误！未定义书签。 3.5 远景规划 (18) 3.5.1 硬件扩充 (18)