# 文件存储 NAS #
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1024！一张照片定制程序员科技感写真
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贝锐花生壳内网穿透：无需公网IP，远程访问自建WebDAV文件共享！
WebDAV共享协议支持几乎所有系统和设备，极大方便了文件共享。群晖NAS等设备可通过安装WebDAV套件实现文件共享，结合花生壳内网穿透服务，只需三步即可实现远程访问。具体步骤包括：1. 安装花生壳客户端；2. 登录并配置映射；3. 创建映射，生成远程访问地址。这样，用户可以随时随地访问和管理文件资源。
个人云存储nas哪个好
极空间Z423旗舰版、威联通TS-264C、联想X1四盘位NAS
推荐几款适合个人使用的NAS私有云设备
直连存储（DAS）、网络附加存储（NAS）和存储区域网络（SAN）对比
【10月更文挑战第7天】
轻量级网络论文精度笔记(三)：《Searching for MobileNetV3》
MobileNetV3是谷歌为移动设备优化的神经网络模型，通过神经架构搜索和新设计计算块提升效率和精度。它引入了h-swish激活函数和高效的分割解码器LR-ASPP，实现了移动端分类、检测和分割的最新SOTA成果。大模型在ImageNet分类上比MobileNetV2更准确，延迟降低20%；小模型准确度提升，延迟相当。
【小样本图像分割-3】HyperSegNAS: Bridging One-Shot Neural Architecture Search with 3D Medical Image Segmentation using HyperNet
本文介绍了一种名为HyperSegNAS的新方法，该方法结合了一次性神经架构搜索（NAS）与3D医学图像分割，旨在解决传统NAS方法在3D医学图像分割中计算成本高、搜索时间长的问题。HyperSegNAS通过引入HyperNet来优化超级网络的训练，能够在保持高性能的同时，快速找到适合不同计算约束条件的最优网络架构。该方法在医疗分割十项全能（MSD）挑战的多个任务中展现了卓越的性能，特别是在胰腺数据集上的表现尤为突出。
轻量级网络论文精度笔记(二)：《YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object ..》
YOLOv7是一种新的实时目标检测器，通过引入可训练的免费技术包和优化的网络架构，显著提高了检测精度，同时减少了参数和计算量。该研究还提出了新的模型重参数化和标签分配策略，有效提升了模型性能。实验结果显示，YOLOv7在速度和准确性上超越了其他目标检测器。
开发者如何使用文件存储NAS
【10月更文挑战第7天】开发者如何使用文件存储NAS
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