RouterOS中文教程:从入门到精通

需积分: 9 1 下载量 187 浏览量 更新于2024-07-23 收藏 17.05MB PDF 举报
"rotueros使用说明 - RouterOS中文教程" RouterOS是由MikroTik公司开发的一款操作系统,主要用于路由器设备的管理和配置。本教程旨在为初学者提供一个由浅入深的学习路径,帮助他们掌握RouterOS的配置技巧。RouterOS因其强大的功能和灵活性,在网络管理员和爱好者中广受欢迎。 **第一章 RouterOS基本操作** 在这一章中,你会学习如何安装RouterOS,以及通过多种方式登录到设备,包括Web界面和命令行接口(CLI)。CLI命令行操作是RouterOS的核心部分,通过命令行,你可以进行详细的网络配置和设备管理。 **第二章 系统管理** 系统管理涵盖了RouterOS的备份、复位、重启和关机操作,确保设备的稳定运行。此外,你还将了解如何设置RouterOS的身份,如用户名和密码,以及监控和管理系统的资源。此外,教程还讨论了如何升级和降级RouterOS版本,以及RouterBOARD固件的更新。 **第三章 MikroTik RouterBOARD介绍** 这一章节介绍了RouterBOARD的发展历程,讲解了RouterBOARD的吞吐量概念,并对不同型号的RouterBOARD进行了分析,帮助你选择合适的硬件设备。 **第四章 接口配置 (Interface)** 接口配置是网络基础,你将学习如何进行基本的接口操作,包括以太网卡接口的配置,以及RouterBOARD硬件交换设置,以实现数据的高效传输。 **第五章 IP配置与ARP** 在这一部分,你将掌握IP地址的分配和管理,理解地址解析协议(ARP)的工作原理,学习如何配置ARP代理和绑定,增强网络的安全性。 **第六章 路由设置 (Route)** 路由设置是RouterOS的关键功能之一。这里将教你如何进行基本的路由操作,包括源地址策略路由、静态路由配置,以及针对特定网络服务商的路由策略。此外,还有应对网关断线的处理方法和端口策略路由,以及PPTP借线路由和负载均衡技术。 **第七章 DHCP配置** 最后,教程会涵盖DHCP服务的配置,这有助于自动分配IP地址给网络中的设备,简化网络管理。 通过这个RouterOS中文教程,无论是网络新手还是经验丰富的管理员,都能获得必要的知识和技能,有效地管理和优化基于RouterOS的网络环境。在学习过程中,请尊重教程的版权,仅用于个人学习和研究,避免商业用途。
2024-09-06 上传
1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R