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网络架构图前沿信息_网络架构图和拓扑图(2024年12月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

网络架构图

他们说江妈转的那张什么狗屁架构图导致他们都受到了网暴，造成了事态升级。讲真，我也在架构图上，我这里屁事没有，没什么人来冲我。我说这个当然不是否定他们说的，否定他们受到了冲击，而是说：我被避开显然是刻意的。冲他们的不是自发的无组织的网络脑瘫，如果是，他们不会避开我，攻击他们的是有组织的水军，而且还挺资深，对微博的历史有相当了解的，知道谁可以惹，谁不能惹。这不是江这样的村妇能了解的，有人在背后操弄，利用了她。我不知道是谁，但应该是某个mcn。

神经网络图生成神器，效率提升百倍！ 𐟎‰𐟎‰ 介绍一个超级实用的工具，它可以帮助你自动生成神经网络架构图，再也不用手动绘制了！这个工具不仅能显著提高效率，还能节省大量时间。支持多种网络架构 𐟌 这个工具支持多种类型的神经网络架构图，包括全连接神经网络（FCNN）、卷积神经网络（CNN）和深度神经网络（DNN）。无论你是哪种网络的研究者，都能找到适合自己的工具。参数化定制 𐟔犤𝠥碌妠𙦍ꥷ𑧚„需求调整参数，自定义网络图的外观。比如，你可以设置层数、每层的神经元数量、颜色方案等等，让你的网络图更加个性化。交互式操作界面 𐟖寸这个工具提供了一个用户友好的Web界面，允许你实时预览和调整网络图。无论你是学术研究、教育培训，还是项目展示，都能方便地使用。 SVG格式输出 𐟓„ 生成的图形为SVG格式，这意味着无论在什么分辨率下，图形都能保持清晰度。非常适合印刷和数字媒体使用，让你的网络图看起来更加专业。技术实现 𐟔犨🙤𘪥𗥥…𗤸𛨦利用D3.js和Three.js库来生成FCNN和CNN类型的图形，以及创建DNN类型的3D效果图。技术实现非常先进，保证了图形的质量和效果。广泛应用 𐟌 无论你是学术研究、教育培训、项目展示还是技术博客，这个工具都能提供有效的视觉支持。适用场景非常广泛，绝对是你工作中的好帮手。这个工具的优势在于：效率提升：自动化生成图形，减少了手动绘制的时间和劳动。灵活性：用户可以根据需要调整参数，快速生成符合特定需求的网络架构图。高清晰度：SVG格式的输出确保了图形在不同设备和媒体上的清晰度和质量。技术集成：利用先进的JavaScript库，实现了复杂的图形生成和3D效果。多场景适用性：无论是学术还是商业用途，都能提供有效的视觉支持。这样的工具对于需要清晰展示神经网络架构的研究人员、教育工作者和开发者来说，是一个宝贵的资源。赶紧试试吧！

在没有签订合同没收钱的情况下为用户提供开发方案和软件网络拓扑图是否合适？我接到一个咨询，说是要开发一个锂电池租赁管理系统的平台，为了促成业务，我第一次过去了解了对方的需求，回来后用一周的时间设定了开发方案和网络架构拓扑图，第二次演示企业资质和报价时对方要求我提供软件拓扑结构，我提供了。虽然以往遇到过很多骗我的开发方案的客户，现在业务受影响，我怕得罪客户丢了业务，最终给客户提供了技术拓扑图，搞软件开发的朋友们看过来，我这样对吗？

导师推荐的神经网络绘图工具，你值得拥有！在学术研究和演讲中，一个清晰、专业的神经网络架构图是必不可少的。传统的绘图方式，如PPT和Visio，虽然可以提供精细的控制，但过程繁琐且技术要求高。现在，有了PlotNeuralNet这个强大的工具，你可以更快速、更专业地绘制神经网络架构图。 PlotNeuralNet基于Python和LaTeX代码，在GitHub上获得了21.7k星的好评。它提供了许多内置示例，大大简化了绘图过程。虽然对于初学者来说，基于LaTeX的绘图可能有一定的学习难度，但它是一个提升绘图技能的好起点。如果你希望提升自己在绘制神经网络架构图方面的能力，PlotNeuralNet是一个值得尝试的工具。使用这个工具后，你会对自己的成果感到满意。为了帮助你更便捷地绘制神经网络图，我还收集了23款风格多样的神经网络绘图工具，供你根据需求选择。此外，我还整理了一些个人使用的PPT模板，这些模板共有250页，支持直接编辑，覆盖了多种深度学习模型结构，包括池化层、卷积层、反卷积层等，以及多种注意力机制和Transformer结构。为了更好地展示你的研究成果，我还额外提供了130页的MLvisuals机器学习绘图模板，这些模板可以与神经网络绘图工具配合使用，效果更佳。所有这些工具和模板已经为你准备好，随时可以领取。

绘图神器！轻松绘神经网 𐟎蠧𛘥ˆ𖥐𘥼•人且易于理解的神经网络架构图对于展示专业技能和提升材料的专业水平至关重要。传统的PPT、Visio等工具虽然可以手动创建这些图表，但过程复杂且技术要求高，效果可能不尽如人意。幸运的是，现在有了PlotNeuralNet这个强大的绘图工具，它基于Python和LaTeX代码，在GitHub上获得了21.7k星的高评价，能够帮助你更快、更专业地绘制神经网络架构图，非常适合学术报告和演讲场合。 𐟓š PlotNeuralNet提供了许多内置示例，大大简化了绘图过程。尽管对于初学者来说，基于LaTeX的绘图可能存在一定的学习曲线，但它是提升绘图技能的一个良好起点。 𐟌Ÿ 如果你想提升自己在绘制神经网络架构图方面的能力，PlotNeuralNet是一个值得推荐的工具。使用这个工具后，你会对自己的成果感到满意。为了帮助你更便捷地绘制神经网络图，我还收集了23款风格多样的神经网络绘图工具，供你根据需求选择。同时，我还整理了一些个人使用的PPT模板，这些模板共有250页，支持直接编辑，覆盖了多种深度学习模型结构，包括池化层、卷积层、反卷积层等，以及多种注意力机制和Transformer结构。 𐟓Š 此外，我还额外提供了130页的MLvisuals机器学习绘图模板，这些模板可以与神经网络绘图工具配合使用，效果更佳。所有这些工具和模板已经为你准备好，随时可以领取。

网络图绘制神器：23种风格任你选！ 𐟎蠦Ž訍一个超好用的工具：拥有23种神经网络设计和可视化工具，让你轻松绘制各种网络图！ 𐟌 多种网络风格：支持全连接神经网络（FCNN）、LeNet风格的卷积神经网络（CNN）和AlexNet风格的深度神经网络（DNN）等28种典型神经网络的绘图。 𐟖Œ️ 交互式定制：你可以根据自己的需求，交互式地调整网络图的大小、颜色和布局参数，以及节点、边缘、箭头等元素的样式和属性。 𐟓‚ 导出功能：支持将绘制的神经网络图导出为可缩放矢量图形（SVG）文件，非常适合用于学术论文或网页中，确保图表在不同分辨率下的清晰度。 𐟓– 开源项目：作为一个开源项目，你可以在GitHub上查看源代码，提出建议，甚至参与到项目的开发中去。 𐟑 这样的工具对于需要绘制神经网络架构图的研究者和开发者来说确实是个神器，它简化了绘图流程，让专注于内容的研究人员可以更高效地完成图表的准备工作。

神经网络图神器！ML Visuals 如果你正在为绘制神经网络结构图而烦恼，那么ML Visuals绝对是你的救星！这是一款专为神经网络结构图设计PPT模板，内置了超过100个自定义图形，适用于各种场合，包括学术报告、教学演示和项目汇报。 𐟔 模板内容：ML Visuals提供了丰富的图形组件，包括表示过程、操作或转换的圆角矩形，表示神经元或任意操作的小圆圈，表示向量的一排小方块以及表示多维数组的网格等。此外，还提供了卷积操作示意图、Transformer架构图等架构部分的模板，以及DropOut、归一化等机器学习基本概念的可视化表示。 𐟖Œ️ 使用指南：ML Visuals本质上是一个PPT模板，可以直接编辑使用。你可以根据自己的需求，轻松制作出专业、高质量的PPT演示文稿。使用ML Visuals，你可以轻松绘制出清晰、专业的神经网络结构图，无论是学术会议、教学演示还是项目汇报，都能让你脱颖而出。快来试试吧！

这两天看了所谓“网暴江秋莲组织架构图”，真的差点没让我笑死过去[允悲]。但是笑了过后，我就在想，做这么一份架构名单有什么意义呢？对于质疑骗捐的一方来说，显然没啥卵用，大家除了一笑了之以外，更多的也就是调侃自己的位置放得不对了。这不，@理记可就破大防了，这图把他画成@作家陈岚的下属，还是一个影响力最小的下属，这可把他气坏了[允悲]。但是对于江女士一方来说，可算是捡到活宝了。一个“网络黑社会架构”跃然纸上，“抱团群殴”一个失独母亲，光天化日朗朗乾坤竟然发生这种事？！那还不得全网喊冤呐？这不，江女士把这张图几乎发遍了自己所有的社交平台，并配上“网友做的图”的字样：“这可不是我说的啊，这是网友帮我总结的欺负我的网络黑社会”[微笑]。我现在很好奇做这图的网友是什么心情？[微笑]被人当枪使的感觉怎么样？其实你也知道这图中内容不是真实的，你应该也清楚做这图是有法律风险的，对于你选择用小号来发从而规避大号的风险。但是你同时更应该知道，大家都知道你大号是谁…你能规避个啥？[微笑] 我以我有限的网络知识给你科普一下，要想锁定你大号小号的关联根本不存在任何的门槛。你每刷新一次微博，你的帐号信息，设备信息，网络信息，都会和新浪服务器发生交互。除非你使用不同身份注册账号，使用完全不同的设备分别登陆账号，并且使用不同的公共网络（例如图书馆，辛巴克）刷微博，才有可能有那么一点点门槛来确定你大号小号的关联。但这也只是有点点门槛而已，我这种非专业背景的爱好者能做到，更别说精英汇集的网警了。只要你在国内，用小号规避大号法律风险简直就是痴人说梦，只要有人想起诉，啥也规避不了[开学季]

工业互联网揭秘𐟤–，一文读懂！之前我已经写过一篇关于工业互联网的文章了，但那次只是蜻蜓点水，没有深入探讨。今天，我决定再写一篇，补充一下之前的内容。背景：工业互联网的起源和差异 𐟌 首先，我们得聊聊工业互联网这个名字是怎么来的。其实，这个概念最早是由德国提出的，叫做“工业4.0”。美国和日本也有类似的叫法，但侧重点稍有不同。德国更注重制造业和数字化技术的结合，而美国则更侧重于技术创新和智能制造。日本则更关注于工业自动化和机器人技术。尽管各国在推进工业互联网的过程中有不同的侧重点，但它们也有一些共性措施，比如政府支持、企业合作、技术创新等。概念：工业互联网到底是什么？ 𐟤” 工业互联网的本质其实就是将传统的制造业与数字化技术结合起来，通过数据采集、分析和应用，实现生产过程的智能化、网络化和自动化。简单来说，就是把工厂里的各种设备和系统都连接到互联网上，通过大数据和人工智能来优化生产流程，提高效率。架构：从网络到应用 𐟓𖊤𘺤𚆨䧥›𔥥𝥜𐧐†解工业互联网的概念，我画了一张架构图。整个架构分为四个部分：网络体系、平台体系、六大典型应用场景和安全体系。网络体系：这是整个工业互联网的底层基础支撑，相当于高速公路。平台体系：这是工业互联网的载体，主要有四种类型：综合型、区域型、行业型和企业型。每种类型都有不同的作用。典型应用场景：其实就是讲工业互联网可以用来干什么。现在行业内普遍认为它有六大类作用。安全体系：当然，任何网络系统都离不开安全保障。参考资料 𐟓š 为了写这篇文章，我参考了很多资料，比如中国信通院的研究报告、工业和信息化部联合国家标准化管理委员会发布的《工业互联网综合标准化体系建设指南（2021版）》以及其他一些网络资料。希望这篇文章能帮你更好地理解工业互联网到底是什么。如果你还有什么疑问或者想法，欢迎在评论区留言哦！

3D可视化工具：让神经网络一目了然！ 𐟎‰ 探索一个开源的神经网络可视化工具，它通过3D技术帮助你深入理解模型的架构和参数。 𐟌Ÿ 主要特点： 1️⃣ 多框架兼容：支持Keras、PyTorch和TensorFlow等主流框架，通过统一接口实现无缝切换。 2️⃣ 实时更新：在训练过程中，实时更新权重和激活图，无需等待整个过程即可评估模型。 3️⃣ 交互式界面：提供友好的Web界面，让你在浏览器中轻松探索和操作模型，无需复杂配置或额外软件。 4️⃣ 高度灵活：不仅可以展示基本的权重和梯度信息，还能自定义显示任何与模型相关的指标，如损失函数、精度等。 5️⃣ 丰富的可视化类型：包括散点图、直方图、热力图等多种图表，满足不同需求。 𐟓š 应用场景：模型调试：帮助开发者快速定位模型中的问题。教学演示：通过可视化神经网络，帮助学生更好地理解模型的工作原理。研究分析：研究人员可以使用它来分析不同神经网络架构的性能和特点。 𐟔砧𛓥ˆ其他工具：可以与其他工具如TensorFlow/PyTorch、Jupyter Notebook和TensorBoard结合使用，以获得更全面的模型分析结果。 𐟌 独特的3D交互式可视化功能，为神经网络结构可视化提供了全新的视角，让你能够从不同角度探索和理解神经网络。

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