Ulog union u net что это

Обновлено: 10.01.2025

Другие наши сервисы и полезные инструменты

Домены оптом
Географические домены
Кириллические домены
Административные домены
Национальные домены
Новые домены первого уровня
Где купить домен дешево
Хостинг и домен для сайта
Дешевый хостинг
CloudVPS
Хостинг для сайта-визитки
Хостинг с PHP и MySQL
Надежный хостинг
Самые дешевые домены
Хостинг WordPress
Хостинг для 1С-Битрикс
Хостинг для Drupal
Хостинг для Joomla
Хостинг для MODX
Хостинг для OpenCart
Антивирус для хостинга
Бэкап сайта
Защита от DDoS-атак
Хостинг с ISPmanager
SSL бесплатно
AlphaSSL
AlphaSSL WildCard
ExtendedSSL
GlobalSign-сертификаты
Comodo / Sectigo - сертификаты
GeoTrust-сертификаты
Symantec-сертификаты
Thawte-сертификаты
TrustWave-сертификаты
Wildcard-сертификаты

Указанные на сайте цены могут не включать стоимость применимых комиссий.
При заказе услуги стоимость может быть уточнена исполнителем.

Packages 0

Releases 1

Другие наши сервисы и полезные инструменты

Домены оптом
Географические домены
Кириллические домены
Административные домены
Национальные домены
Новые домены первого уровня
Где купить домен дешево
Хостинг и домен для сайта
Дешевый хостинг
CloudVPS
Хостинг для сайта-визитки
Хостинг с PHP и MySQL
Надежный хостинг
Самые дешевые домены
Хостинг WordPress
Хостинг для 1С-Битрикс
Хостинг для Drupal
Хостинг для Joomla
Хостинг для MODX
Хостинг для OpenCart
Антивирус для хостинга
Бэкап сайта
Защита от DDoS-атак
Хостинг с ISPmanager
SSL бесплатно
AlphaSSL
AlphaSSL WildCard
ExtendedSSL
GlobalSign-сертификаты
Comodo / Sectigo - сертификаты
GeoTrust-сертификаты
Symantec-сертификаты
Thawte-сертификаты
TrustWave-сертификаты
Wildcard-сертификаты

база test.sql включает в себя "логин и пароль" - test и да, база подключается в includes в файлах (con_logs - логи сервера, constants - это наша база test.sql)

регистрация отключается через register.php

ПОСЛЕ СОЗДАНИЯ АККАУНТА НА САЙТЕ В БАЗЕ ДАННЫХ В ПОЛЕ "ADMIN" СТАВИМ 1 ДЛЯ РАЗРЕШЕНИЕ ВХОДА И 0 ДЛЯ ЗАПРЕТА.

Небольшое исследование свойств простой U-net, классической сверточной сети для сегментации

Cтатья написана по анализу и изучению материалов соревнования по поиску корабликов на море.

Попробуем понять, как и что ищет сеть и что находит. Статья эта есть просто результат любопытства и праздного интереса, ничего из нее в практике не встречается и для практических задач тут нет ничего для копипастинга. Но результат не совсем ожидаем. В интернете полно описаний работы сетей в которых красиво и с картинками авторы рассказывают, как сети детерминируют примитивы — углы, круги, усы, хвосты и т.п., потом их разыскивают для сегментирования/классификации. Многие соревнования выигрываются с помощью весов с других больших и широких сетей. Интересно понять и посмотреть как и какие примитивы строит сеть.

Проведем небольшое исследование и рассмотрим варианты — рассуждения автора и код изложены, можно все проверить/дополнить/изменить самим.

Недавно закончились соревнования на kaggle по поиску судов на море. Компания Airbus предлагала провести анализ космических снимков моря как с судами так и без. Всего 192555 картинок 768х768х3 — это 340 720 680 960 байт если uint8 и четыре раза столько если float32 (кстати float32 быстрее float64, меньше обращений к памяти) и на 15606 картинках нужно найти суда. Как обычно, все значимые места заняли люди причастные к ODS (ods.ai), что естественно и ожидаемо и, надеюсь, что скоро сможем изучить ход мыслей и код победителей и призеров.

Мы же рассмотрим похожую задачу, но упростим её существенно — море возьмем np.random.sample()*0.5, нам не нужны волны, ветер, берега и иные скрытые закономерности и лики. Сделаем изображение моря действительно случайным в диапазоне RGB от 0.0 до 0.5. Суда раскрасим тоже в тот же цвет и чтобы отличать от моря поместим в диапазон от 0.5 до 1.0, и все они будут одинаковой формы — эллипсы разного размера и ориентации.

Возьмем очень распространенный вариант сети (вы можете взять свою любимую сеть) и все эксперименты будем делать с ней.

Далее будем менять параметры картинки, создавать помехи и строить гипотезы — так выделим основные признаки, по которым сеть находит эллипсы. Возможно читатель сделает свои выводы и автора опровергнет.

Загружаем библиотеки, определяем размеры массива картинок

Мы используем ставшую классической метрику в сегментации картинок, есть очень много статей, кода с комментариями и текста про выбранную метрику, на том же kaggle есть масса вариантов с коммментариями и пояснениями. Мы будем предсказывать маску пикселя — это «море» или «кораблик» и оценивать истинность или ложность предсказанния. Т.е. возможны следующие четыре варианта — мы правильно предсказали, что пиксель это «море», правильно предсказали, что пиксель это «кораблик» или ошиблись в предсказании «море» или «кораблик». И так по всем картинкам и всем пикселям оцениваем количество всех четырех вариантов и подсчитываем результат — это и будет результат работы сети. И чем меньше ошибочных предсказаний и больше истинных, то тем точнее полученный результат и лучше работа сети.

И для проведения исследований возьмем хорошо изученную u-net, это отличная сеть для сегментации картинок. Сеть очень распространена в таких соревнованиях и есть много описаний, тонкости применения и т.д. Выбран вариант классической U-net и, конечно, можно было ее модернизировать, добавить residual блоки и т.д. Но «нельзя объять необъятное» и провести все эксперименты и тесты сразу. U-net производит с картинками очень простую операцию — пошагово уменьшает размерность картинки с некоторыми преобразованиями и после пытается восстановить маску из сжатого изображения. Т.е. размерность картинки в нашем случае доводится до 32x32 и далее пытаемся восстановить маску используя данные со всех предыдущих сжатий.

На картинке схема U-net из оригинальной статьи, но мы её немного переделали, но суть осталась та же — картинку сжимаем → расширяем в маску.

Первый эксперимент. Самый простой

Первый вариант нашего эксперимента выбран специально для наглядности очень простым — море светлее, суда темнее. Все очень просто и очевидно, выдвигаем гипотезу, что сеть найдет суда/эллипсы без проблем и с любой точностью. Функция next_pair генерирует пару картинка/маска, в которой место, размер, угол поворота выбираются случайно. Далее все изменения будут вноситься в эту функцию — изменение раскраски, формы, помехи и т.д. Но сейчас самый простой вариант, проверяем гипотезу о темных корабликах на светлом фоне.

Генерируем весь train и смотрим, что получилось. Вполне похоже на кораблики в море и ничего лишнего. Все хорошо видно, ясно и понятно. Расположение случайное, и на каждой картинке только один эллипс.

Нет никаких сомнений, что сеть обучится успешно и эллипсы найдет. Но проверим нашу гипотезу, что сеть обучается находить эллипсы/кораблики и при этом с высокой точностью.

Train on 7372 samples, validate on 820 samples
Epoch 1/1
7372/7372 [==============================] - 55s 7ms/step - loss: 0.2272 - my_iou_metric: 0.7325 - val_loss: 0.0063 - val_my_iou_metric: 1.0000
Train on 7372 samples, validate on 820 samples
Epoch 1/1
7372/7372 [==============================] - 53s 7ms/step - loss: 0.0090 - my_iou_metric: 1.0000 - val_loss: 0.0045 - val_my_iou_metric: 1.0000

Сеть успешно находит эллипсы. Но совсем не доказано, что она ищет эллипсы в понимании человека, как область ограниченная уравнением эллипса и заполненная отличным от фона содержанием, нет никакой уверенности в том, что найдутся веса сети похожие на коэффициенты квадратного уравнения эллипса. И очевидно, что яркость эллипса меньше яркости фона и никакого секрета и загадки — будем считать, что просто проверили код. Поправим очевидный лик, сделам фон и цвет эллипса тоже случайными.

Второй вариант

Теперь те же эллипсы на таком же море, но цвет моря и, соответственно, кораблика выбирается случайно. Если море выбрано темнее, то судно будет светлее и наоборот. Т.е. по яркости группы точек нельзя отпределить находятся они вне эллипса, т.е.море или это точки внутри эллипса. И опять проверим нашу гипотезу, что сеть найдет эллипсы независимо от цвета.

Теперь по пикселю и его окрестности нельзя определить фон это или эллипс. Также проводим генерацию картинок и масок и смотрим на экране первые 10.

Train on 7372 samples, validate on 820 samples
Epoch 1/1
7372/7372 [==============================] - 56s 8ms/step - loss: 0.4652 - my_iou_metric: 0.5071 - val_loss: 0.0439 - val_my_iou_metric: 0.9005
Train on 7372 samples, validate on 820 samples
Epoch 1/1
7372/7372 [==============================] - 55s 7ms/step - loss: 0.1418 - my_iou_metric: 0.8378 - val_loss: 0.0377 - val_my_iou_metric: 0.9206

Сеть легко справляется и находит все эллипсы. Но и тут в реализации есть изъян, и всё очевидно — меньшая из двух областей на картинке и есть эллипс, другая фон. Возможно это и неверная гипотеза, но всё таки поправим, добавим еще полигон на картинку и того же цвета, что и эллипс.

Третий вариант

На каждой картинке выбираем случайно из двух вариантов цвет моря и добавляем эллипс и прямоугольник оба другого, отличного от цвета моря. Получается то же самое «море», так же раскрашенный «кораблик», но на этой же картинке добавляем прямоугольник того же цвета, что и «кораблик» и также со случайно выбранным размером. Теперь наше предположение сложнее, на картинке два одинаково раскрашенных объекта, но мы выдвигаем гипотезу, что всё равно сеть обучится выбирать правильный объект.

программа рисования эллипсов и прямоугольников

Так же как и раньше вычисляем картинки и маски и смотрим на первые 10 пар.

Train on 7372 samples, validate on 820 samples
Epoch 1/1
7372/7372 [==============================] - 57s 8ms/step - loss: 0.7557 - my_iou_metric: 0.0937 - val_loss: 0.2510 - val_my_iou_metric: 0.4580
Train on 7372 samples, validate on 820 samples
Epoch 1/1
7372/7372 [==============================] - 55s 7ms/step - loss: 0.0719 - my_iou_metric: 0.8507 - val_loss: 0.0183 - val_my_iou_metric: 0.9812

Прямоугольниками сеть запутать не удалось и наша гипотеза подтверждается. На соревновании Airbus у всех, судя по примерам и дискуссии, одиночные суда, да и несколько судов рядом находились достаточно точно. Эллипс от прямоугольника — т.е. судно от домика на берегу, сеть отличает, хоть полигоны и того же цвета, что и эллипсы. Дело значит не в цвете, ведь и эллипс и прямоугольник одинаково случайно раскрашены.

Четвертый вариант

Возможно сеть отличает прямоугольники — поправим, исказим и их. Т.е. сеть легко находит обе замкнутые области независимо от формы и отбрасывает ту из них которая прямоугольник. Это гипотеза автора — проверим её, для чего будем добавлять не прямоугольники, а четырехугольные полигоны произвольной формы. И опять наша гипотеза состоит в том, что сеть отличит эллипс от произвольного четырехугольного полигона такой же раскраски.

Можно конечно влезть во внутренности сети и там смотреть на слои и анализировать смысл весов и сдвигов. Автору интересно результирующее поведение сети, суждение будет строится по результату работы, хотя всегда интересно заглянуть внутрь.

Вычисляем картинки и маски и смотрим первые 10 пар.

Запускаем нашу сеть. Напомню, что она для всех вариантов одна и та же.

Train on 7372 samples, validate on 820 samples
Epoch 1/1
7372/7372 [==============================] - 56s 8ms/step - loss: 0.6815 - my_iou_metric: 0.2168 - val_loss: 0.2078 - val_my_iou_metric: 0.4983
Train on 7372 samples, validate on 820 samples
Epoch 1/1
7372/7372 [==============================] - 53s 7ms/step - loss: 0.1470 - my_iou_metric: 0.6396 - val_loss: 0.1046 - val_my_iou_metric: 0.7784
Train on 7372 samples, validate on 820 samples
Epoch 1/1
7372/7372 [==============================] - 53s 7ms/step - loss: 0.0642 - my_iou_metric: 0.8586 - val_loss: 0.0403 - val_my_iou_metric: 0.9354

Гипотеза подтверждается, полигоны и эллипсы легко различимы. Внимательный читатель тут отметит — конечно отличаются, ерундовый вопрос, любой нормальный AI может отличить кривую второго порядка от линии первого. Т.е. сеть легко определяет наличие границы в виде кривой второго порядка. Не станем спорить, заменим овал на семиугольник и проверим.

Пятый эксперимент, самый сложный

Нет никаких кривых, только ровные грани правильных наклоненных и повернутых семиугольников и произвольные четырехугольные полигоны. Вснесем в функцию генератор картинок/масок изменения — только проекции правильных семиугольников и произвольные четырехугольные полигоны одного и того же цвета.

завершающая редакция функции генерации картинок

Так же как и раньше строим массивы и смотрим первые 10.

Train on 7372 samples, validate on 820 samples
Epoch 1/1
7372/7372 [==============================] - 54s 7ms/step - loss: 0.5005 - my_iou_metric: 0.1296 - val_loss: 0.1692 - val_my_iou_metric: 0.3722
Train on 7372 samples, validate on 820 samples
Epoch 1/1
7372/7372 [==============================] - 52s 7ms/step - loss: 0.1287 - my_iou_metric: 0.4522 - val_loss: 0.0449 - val_my_iou_metric: 0.6833
Train on 7372 samples, validate on 820 samples
Epoch 1/1
7372/7372 [==============================] - 52s 7ms/step - loss: 0.0759 - my_iou_metric: 0.5985 - val_loss: 0.0397 - val_my_iou_metric: 0.7215
Train on 7372 samples, validate on 820 samples
Epoch 1/1
7372/7372 [==============================] - 52s 7ms/step - loss: 0.0455 - my_iou_metric: 0.6936 - val_loss: 0.0297 - val_my_iou_metric: 0.7304
Train on 7372 samples, validate on 820 samples
Epoch 1/1
7372/7372 [==============================] - 52s 7ms/step - loss: 0.0432 - my_iou_metric: 0.7053 - val_loss: 0.0215 - val_my_iou_metric: 0.7846
Train on 7372 samples, validate on 820 samples
Epoch 1/1
7372/7372 [==============================] - 53s 7ms/step - loss: 0.0327 - my_iou_metric: 0.7417 - val_loss: 0.0171 - val_my_iou_metric: 0.7970
Train on 7372 samples, validate on 820 samples
Epoch 1/1
7372/7372 [==============================] - 52s 7ms/step - loss: 0.0265 - my_iou_metric: 0.7679 - val_loss: 0.0138 - val_my_iou_metric: 0.8280

Итоги

Как видим, сеть различает проекции правильных семиугольников и произвольные четырехугольные полигоны с точностью 0.828 на тестовом множестве. Обучение сети остановлено произвольным значением в 0.75 и скорее всего точность должна быть гораздо лучше. Если исходить из тезиса, что сеть находит примитивы и их комбинации определяют объект, то в нашем случае есть две области с отличающимся своим средним от фона, нет тут никаких примитивов в понимании человека. Линий явных, одноцветных нет, и углов, соответственно, нет, только области с очень похожими границами. Даже если построить линии, то оба объекта на картинке строятся из одинаковых примитивов.

Вопрос знатокам — что же сеть считает признаком по которому отличает «кораблики» от «помехи»? Очевидно, что это не цвет и не форма границ корабликов. Можно конечно дальше продолжить изучение этой абстрактной конструкции «море»/«кораблики», мы не Академия Наук и можем проводить исследования исключительно из любопытства. Можем поменять семиугольники на восьмиугольники или заполнить картинку правильными пяти и шести угольниками и смотреть — отличит их сеть или нет. Оставляю это для читателей — хотя мне тоже стало интересно, может ли сеть считать количество углов полигона и для теста расположить на картинке не правильные многоугольнники, а их случайные проекции.

Есть и другие, не менее интересные свойства таких корабликов, и такие эксперименты полезны тем, что все вероятностные характеристики исследуемого множества задаем мы сами и неожиданное поведение хорошо изученных сетей добавит знание и принесет пользу.

Фон выбран случайным, цвет выбран случайным, место кораблика/эллипса выбрано случайным. На картинках нет линий, есть области с разными характеристиками, но нет одноцветных линий! В данном случае конечно есть упрощения и задачу можно еще усложнить — например выбрать цвета так 0.0… 0.9 и 0.1… 1.0 — но для сети нет никакой разницы. Сеть может и находит закономерности, отличающиеся от тех, что явно видит и находит человек.

Если кто то из читателей заинтересовался, то можете продолжить исследования и ковыряния в сетях, если что не получается или не ясно или вдруг новая и хорошая мысль появится и поразит своей красотой, то Вы всегда можете поделиться с нами или спросить мастеров (и грандмастеров тоже) и попросить квалифицированной помощи в сообществе ODS.

6.5.15. Действие ULOG

Действие ULOG предоставляет возможность журналирования пакетов в пользовательское пространство. Оно заменяет традиционное действие LOG, базирующееся на системном журнале. При использовании этого действия, пакет, через сокеты netlink, передается специальному демону который может выполнять очень детальное журналирование в различных форматах (обычный текстовый файл, база данных MySQL и пр.) и к тому же поддерживает возможность добавления надстроек (плагинов) для формирования различных выходных форматов и обработки сетевых протоколов. Пользовательскую часть ULOGD вы можете получить на домашней странице ULOGD project page.

Таблица 6-25. Действие ULOG

(Ключ – Пример – Описание)

Ключ: –ulog-nlgroup

Пример: iptables -A INPUT -p TCP –dport 22 -j ULOG –ulog-nlgroup 2

Описание: Ключ –ulog-nlgroup сообщает ULOG в какую группу netlink должен быть передан пакет. Всего существует 32 группы (от 1 до 32). Если вы желаете передать пакет в 5-ю группу, то можно просто указать –ulog-nlgroup 5. По-умолчанию используется 1-я группа.

Ключ: –ulog-prefix

Пример: iptables -A INPUT -p TCP –dport 22 -j ULOG –ulog-prefix "SSH connection attempt: "

Описание: Ключ –ulog-prefix имеет тот же смысл, что и аналогичная опция в действии LOG. Длина строки префикса не должна превышать 32 символа.

Ключ: –ulog-cprange

Пример: iptables -A INPUT -p TCP –dport 22 -j ULOG –ulog-cprange 100

Описание: Ключ –ulog-cprange определяет, какую долю пакета, в байтах, надо передавать демону ULOG. Если указать число 100, как показано в примере, то демону будет передано только 100 байт из пакета, это означает, что демону будет передан заголовок пакета и некоторая часть области данных пакета. Если указать 0, то будет передан весь пакет, независимо от его размера. Значение по-умолчанию равно 0.

Ключ: –ulog-qthreshold

Пример: iptables -A INPUT -p TCP –dport 22 -j ULOG –ulog-qthreshold 10

Описание: Ключ –ulog-qthreshold устанавливает величину буфера в области ядра. Например, если задать величину буфера равной 10, как в примере, то ядро будет накапливать журналируемые пакеты во внутреннем буфере и передавать в пользовательское пространство группами по 10 пакетов. По-умолчанию размер буфера равен 1 из-за сохранения обратной совместимости с ранними версиями ulogd, которые не могли принимать группы пакетов.

6.5.14. Действие TTL

6.5.14. Действие TTL Действие TTL используется для изменения содержимого поля Time To Live в IP заголовке. Один из вариантов применения этого действия – это устанавливать значение поля Time To Live ВО ВСЕХ исходящих пакетах в одно и то же значение. Для чего это?! Есть некоторые провайдеры,

Действие

Действие LOCK_MEM_SIZE определяет количество памяти, выделяемый для таблицы блокировок. В случае сервера с архитектурой Classic, указываемый размер используется для начального выделения памяти, а затем таблица блокировок может расширяться во время работы, пока не займет всю

Действие

Действие В системах, не поддерживающих многопоточную обработку, этот параметр устанавливает число семафоров, доступных InterBase. Количество семафоров по умолчанию зависит от ОС и описывается в следующей таблице: Операционная система Количество семафоров по

Действие

Действие Параметр изменяет номер сигнала, используемый для обозначения конфликтов

Действие

Действие Параметр устанавливает начальный размер памяти, выделенной для таблицы событий

Действие

Действие Этот параметр устанавливает число страниц из любой базы данных, которое может одновременно находиться в кеше. Если вы увеличиваете это значение. InterBase поместит больше страниц из каждой базы данных в кеш. По умолчанию SuperServer помещает в кеш 2048 страниц из каждой

Действие

Действие Устанавливает приоритет для SuperServer на Windows/NT/2000. Значение 2 этого параметра устанавливает высокий приоритет (HIGH_PRIORITY_CLASS) серверному процессу InterBase - ibserver.exe. Все остальные значения будут устанавливать серверному процессу InterBase значения нормального приоритета

Действие

Действие Этот параметр устанавливает размер области разделяемой памяти, которая используется в Windows-системах для того, чтобы устанавливать связь между сервером и клиентом, запущенным на той же машине (локальное соединение). Размер по умолчанию - 4

Действие

Действие Этот параметр устанавливает ограничения размера рабочей физической памяти (working size), доступно SuperServer на платформе Windows/NT/2000. Параметр измеряется в однокилобайтовых блоках. По умолчанию оба параметра имеют значение 0, что означает "нет

Действие

Действие Устанавливает состояние блокировки 1 - "Истина", включает сортировку блокировок; 0 - "Ложь", и выключает режим сортировки блокировок. По умолчанию сортировка блокировок

Действие

Действие Этот параметр определяет ширину хэш-таблицы, которая используется для поиска блокировок. По умолчанию значение этого параметра 101. Число должно быть простым, чтобы хэш-алгоритм производил хорошее распределение.Он может быть в диапазоне от 101 до

Действие

Действие Этот параметр определяет число секунд, в течение которых менеджер блокировок будет ожидать разрешения обнаруженного конфликта, а по истечении этого срока конфликт будет рассмотрен как потенциальный deadlock (взаимная

Действие

Действие Для архитектуры SuperServer этот параметр не производит никакого действия В архитекторе Classic только один клиент одновременно может обращаться к таблице блокировок Доступ к таблице блокировок определяется мьютексом Запрос мьютекса может быть либо условным, когда

Действие

Действие Устанавливает время ожидания (тайм-аут) соединения. По умолчанию— 180

Действие

Действие Этот параметр определяет, насколько часто будут посылаться фиктивные запросы для проверки тоо, что клиент все еще работaei I lo умолчанию эю 60

Действие

Действие Этот параметр может быть использован в ibconfig несколько раз, для того чтобы назначить местоположение для библиотек пользовательских функций (UDF). Если этот параметр отсутствует, то InterBase проверяет каталоги 1NTERBASE/UDF и.ж $INTERBASE/intl. Этот параметр доступен только для

About

By Morgan Dusty

Resources

Languages

You can’t perform that action at this time.

You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session.

Читайте также: