redhat8下配置modem用kppp拨号时老报“等待ppp接口时超时”,请大伙帮忙解决一下

LuZhou 2003-05-17 05:19:23
redhat8下配置modem用kppp拨号时老报“等待ppp接口时超时”,请大伙帮忙解决一下,我已经将ppp等待时间加到最大了,前面拨号音都出来了,可是就是这一步过不去,我用的是实达网上之星5600db外猫。
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FlySpace 2003-05-18
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驱动问题
zhangyu_smx_ 2003-05-18
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WINDOWS里面我遇过这种问题 主要原因是 "线路质量太差"(说实话我自己也不知道这句话什么意思)
我把PPP拨号连接里面的 "单琏路等待多重链路"选掉就没事了 希望对你有启发
数据集可视化效果见下方。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[公交车(bus), 车辆(vehicle)] · 训练集:1899 张 · 验证集:0 张 · 测试集:0 张 · 总计:1899 张 该数据集聚焦于城市道路环境下的车辆检测任务,旨在为智能交通系统提供高质量的标注数据支持。通过采集真实道路场景中的各类车辆图像,该数据集能够有效支撑车辆识别与分类模型的训练与优化,具有较高的实用价值和研究意义。数据集覆盖了多种车辆类型,包括公交车和普通车辆,为复杂交通环境下的目标检测提供了丰富的样本。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 96 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9950** mAP50-95 | 0.9884 Precision | 0.9513 Recall | 0.9659 train/box_loss | 0.0783 train/cls_loss | 0.0416 val/box_loss | 0.1259 val/cls_loss | 0.0771 【训练过程分析】 96 轮训练后 mAP50 达到 0.9950,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.9884,和 mAP50 差距仅 0.01,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9513、Recall 0.9659,精召双高,模型对公交车、车辆的检测能力强。多类检测中,不同类别性能可能有差异,需关注难例类别的表现。 【预测效果展示...

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