高价回收思科Cisco 9200L 9300L系列及华为交换机

m0_69969030 2022-05-31 11:03:19

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Catalyst 1000 系列    Catalyst 9200 系列
C1000-8T-2G-L            C9200-24T
C1000-8T-E-2G-L            C9200-24P
C1000-8P-2G-L            C9200-48T
C1000-8P-E-2G-L            C9200-48P
C1000-8FP-2G-L            C9200L-24T-4G
C1000-8FP-E-2G-L    C9200L-24P-4G
C1000-16T-2G-L            C9200L-48T-4G
C1000-16T-E-2G-L    C9200L-48P-4G
C1000-16P-2G-L            C9200L-24T-4X
C1000-16P-E-2G-L    C9200L-24P-4X
C1000-16FP-2G-L            C9200L-48T-4X
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C1000-24P-4G-L            C9200L-24PXG-4X
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C1000-48FP-4G-L    
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C1000-48P-4X-L    
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C1000FE-48P-4G-L
以上所列各系列Cisco思科,华为,H3C交换机,路由器,防火墙因型号众多,就不一一列举。
公司凭借信誉好、价格优、库存大等优势,希望通过我们的努力能使你我成为最好的合作伙伴    
 

 

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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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