Ghost网络多播技术在机房系统维护中的应用

随着网络多媒体教学的开展和深入,计算机系统维护在网络机房管理中的重要地位越来越突出。针对高校机房机型复杂、硬件配置不同等特点,提出了不同硬件环境下采用Ghost网络多播技术实现远程克隆的不同方法。在重要环节中给出了具体的实现步骤,对各种方法的优缺点和适用的环境进行了分析和比较,为有效地解决高校网络机房系统维护难的问题提供了一些便捷途径,在实践中取得了良好的效果。

Ghost网络多播技术在高校机房管理中的应用

高校机房承担了大量的教学任务,针对因各种原因出现的计算机操作系统瘫痪、死机、数据丢失等问题,采用Ghost网络多播技术,实现了联网工作站硬盘的批量克隆,有效地解决了机房计算机系统的维护,为机房管理提供了一条便捷的途径。

Ghost网络多播克隆的黄金搭档——通用TCP-IP网络启动盘

GHOST是大家所熟知的硬盘数据备份工具,它具有硬盘克隆、分区备份、系统安装等功能。最让网络管理员兴奋的是,较新版本的GHOST提供了通过TCP/IP网络,从一台GHOST服务器向多台电脑同时克隆硬盘数据的功能,这就是GHOST的多播技术。GHOST的多播技术可以快速地帮助用户安装或升级大量电脑的操作系统,使系统维护人员从烦琐重复的劳动中解放出来。

网络GHOST在计算机实验室维护中的应用

本文介绍了网络GHOST在计算机实验室中的应用,基于PXE及其他引导方式的网络GHOST的实现,以及高效快速的网络备份与还原方法。

基于无盘启动全自动网络Ghost的实现

通过制作网卡PXE启动镜像文件、自动更改IP和计算机名的批处理文件以及网络Ghost服务端的设置,实现基于无盘启动的全自动网络Ghost.本方法适用于计算机机房批量装机和日常维护,尤其是没有软驱和光驱的机房,只要局域网物理上保持畅通,就可以轻松实现全网Ghost,且在Ghost后根据MAC地址自动分配指定的IP地址和计算机名.

网络GHOST

首先安装好网络Ghost。网卡以8139为例。 打开客户端，取个名字，比如：shenzi。然后选择一个Ghost镜像文件，点击接受客户信息。

基于PXE技术的网络教室管理

PXE作为一种网络启动技术,目前已经得到了广泛的应用。利用PXE引导技术,结合ghost8．0企业版软件,可以轻松实现网络克隆,本文通过阐述这一方法的具体实现过程,描述了PXE技术在网络教室管理方面的一个具体应用。

机房网络化管理

随着计算机数量的增加,机房的管理方式由以前的手工转变为网络管理模式。其中,通过对网络软件的使用,不仅大大降低了机房管理成本,而且增强了对计算机的维护与利用。

基于改进YOLOv5算法绝缘子缺陷检测研究

针对目前无人机巡检中绝缘子缺陷检测的目标算法识别精度不高的问题,提出了一种改进的YOLOv5算法,该方法将注意力机制融入YOLOv5s算法中获取更多细节特征,采用BiFPN替换原本的特征金字塔结构,并用改进的损失函数和非极大值抑制提升检测精度。实验结果证明,相比于传统算法,改进算法的检测平均精度和召回率分别为96.6%和97.1%,检测速度FPS达到了28.5,满足输电线路绝缘子缺陷检测准确性、轻量性及鲁棒性要求。

基于YOLO算法的无人超市商品图像识别研究

商品识别是无人超市管理的重要环节之一。为提升商品识别速度与精度,本文提出了一种基于YOLOv5模型的改进方法。首先,拍摄不同种类的商品并采用数据增强方式丰富样本数据集;其次,在算法中添加注意力机制来解决特征提取时无注意力偏好问题,从而提升检测准确度;最后,通过在骨干段中将普通卷积网络替换成Ghost卷积网络,降低网络参数带来的计算负担,进而提高目标识别速度。实验结果表明,在相同训练条件下,相比原始YOLOv5网络,改进YOLOv5网络的识别准确率达到91.1%,比原模型提升了2.8%;mAP@0.5达到了99.1%,比原模型提升了6.7%;识别速度达到了42.3 FPS,提升了2.5 FPS。

轻量级GCN人体运动骨骼数据识别方法

“健康中国”建设上升为国家战略,体育锻炼逐渐融入人们的日常生活中,逐渐被赋予更高的意义与价值.与此同时,伴随着科技的进步与飞速发展,融合AI算法的智能体育运动类软件及相关技术,引起众多研究人员的关注.传统的运动类软件采用视频或记录的方式,缺少与人体的智能互动和对力量练习(无氧运动)的监控与管理.为解决人体运动动作智能识别的问题,设计添加注意力机制的轻量级GCN模型,并成功应用于人体动作识别任务中.所设计的轻量级GCN,一方面简化了网络结构;另一方面,融合图注意力机制和多通道注意力模块.通过设计对比实验所得研究结果表明,该模型能够实现对人体动作的准确提取及识别,在推动体育运动智能化发展方面具有重要意义.

基于轻量级图卷积的人体骨架动作识别方法

视频中的人体动作识别在计算机视觉领域得到广泛关注,基于人体骨架的动作识别方法可以明确地表现人体动作,因此已逐渐成为该领域的重要研究方向之一。针对多数主流人体动作识别方法网络参数量大、计算复杂度高等问题,设计一种融合多流数据的轻量级图卷积网络,并将其应用于人体骨架动作识别任务。在数据预处理阶段,利用多流数据融合方法对4种特征数据流进行融合,通过一次训练就可得到最优结果,从而降低网络参数量。设计基于图卷积网络的非局部网络模块,以捕获图像的全局信息从而提高动作识别准确率。在此基础上,设计空间Ghost图卷积模块和时间Ghost图卷积模块,从网络结构上进一步降低网络参数量。在动作识别数据集NTU60 RGB+D和NTU120 RGB+D上进行实验,结果表明,与近年主流动作识别方法ST-GCN、2s AS-GCN、2s AGCN等相比,基于该轻量级图卷积网络的人体骨架动作识别方法在保持较低网络参数量的情况下能够取得较高的识别准确率。

浅谈学院机房管理和维护

本文主要介绍了学院机房系统的管理和系统的更换,不但可以提高机房维护的效率,而且可以更好的做好学院交付给机房的相关工作。

海滩塑料制品检测算法研究

应用深度学习技术提出卷积神经网络(CNN)和Ghost海滩塑料制品检测模型。对于CNN海滩塑料制品检测模型,经仿真设计神经网络层数量为6,测试准确率为0.86;对于Ghost海滩塑料制品检测模型,经仿真设定合理的参数,测试准确率为0.92。在多场景海滩塑料垃圾检测任务中,Ghost凭借线性变换充分利用冗余塑料特征信息,具备较高检测准确率;与传统HOG检测模型相比,CNN和Ghost模型检测准确率分别高于HOG模型11%和17%。