本期就来聊聊有线网络和无线网络的区别。 ? 好多朋友对网络的认识，仅仅是能上网和不能上网。 对于网络质量和网络连接方式没有一点了解，只知道怎么网络这么卡。...有线网络 顾名思义，就是通过线连接，我们现在的家庭网络，以前上网基本都通过电话线接入，现在都是光纤入户，通过光缆接入网络， 然后在通过网线连接电脑和路由器设备。 ?...现在家用多数采用这几种网线，五类网线传输速度只有100Mbps， 而且传输质量一般，超五类和六类理论支持1000Mbps的速度， 但六类网线有更好的传输性能。 ?...如果你家里明明200M的宽带却跑不了满速，可能就和网线有关系哦！ ? 无线网络 顾名思义，就是不用线连接的网络，通过设备发出射频信号传输。 比如手机的4G网络，和我们使用的WIFI网络。 ?...我们现在使用的WIFI，大部分是家里的无线路由器发送信号， 采用2.4G和5G的方式，2.4G一般传输速率是20M， 有些可能设置到40M或更高，但是都是理论速度。
前言 因为公司开发都是内网环境，以往居家办公或非公司环境，都需要进行远程到公司电脑进行办公，为了方便部门同事出差驻场开发，搭建了虚拟专有网络 在实际搭建过程中使用了OpenVPN和SoftEtherVPN...pwd=pojm 解压后将easytls和easytls-openssl.cnf两个文件拷贝到C:\Program Files\OpenVPN\easy-rsa目录 在之前的命令行继续执行 ....easy-rsa\\pki\\easytls\\tls-auth.key" 0 cipher AES-256-CBC duplicate-cn 右击openpvn托盘图标点击链接，显示绿色代表连接成功 进入网络适配器...向导提示，选择安装【远程访问VPN Server】 向导提示，启用L2TP功能 向导提示，禁用Auzre云 进入管理虚拟HUB-管理用户，创建用户 进入管理虚拟HUB-虚拟NAT和虚拟DHCP服务器，...pwd=zswc 选择VPN Client安装 打开创建连接，输入对应的ip，端口号，虚拟hub名，用户名密码 会提示你初始化网络适配器，等待即可 直接双击连接vpn，成功后会提示分配vpn的ip
Computer Science, 2014. 2.2 经典网络 LeNet-5 LeNet 针对的是单通道的灰度图像 原始图像为 的单通道灰度图像 第一层使用的是 个 的卷积核，步长为 1，...紧接着是一个具有 120 个节点的全连接层 FC1，其和上一层的高级特征图中的 400 个节点进行全连接，而后是全连接层 FC2，有 84 个神经元，最后与输出神经元相连接得到模型最终的输出。...讨论 其对现在的启发是：随着网络层数的递增，使用的卷积核的个数增加，特征图的高度和宽度逐渐减小，而深度逐渐增加。 过去人们使用 Sigmoid 函数和 Tanh 函数，现在主要使用 ReLU 函数。...各网络层之间存在连接，每个卷积核的信道数和其输入的信道数相同。...讨论 VGG-16 指的是这个网络包含 16 个卷积层和全连接层，总共包含 1.38 亿个参数。虽然网络较大，参数量多，但是结构并不复杂。网络结构十分规整。
经典卷积网络--ResNet残差网络 1、ResNet残差网络 2、tf.keras实现残差结构 3、tensorflow2.0实现ResNet18(使用CIFAR10数据集) 借鉴点：层间残差跳连，...引入前方信息，减少梯度消失，使神经网络层数变身成为可能。...1、ResNet残差网络 ResNet 即深度残差网络，由何恺明及其团队提出，是深度学习领域又一具有开创性的工作，通过对残差结构的运用，ResNet 使得训练数百层的网络成为了可能，从而具有非常强大的表征能力...，其网络结构如图所示。...若期望得到的底层映射为 H(x)，我们令堆叠的非线性层拟合另一个映射 F(x) := H(x) – x，则原有映射变为 F(x) + x。 对这种新的残差映射进行优化时ÿ
它们的输出个数分别是 120、84 和 10 ，其中 10 为输出的类别个数。...AlexNet AlexNet 与 LeNet 的设计理念⾮常相似，但也有显著的区别。...image.png 2.1 网络结构 AlexNet 包含 8 层变换，其中有 5 层卷积和 2 层全连接隐藏层，以及 1 个全连接输出层。...其中第⼀个卷积层的超参数可以⾃⾏设置，⽽第⼆和第三个卷积层的超参数⼀般是固定的。...DenseNet 与 ResNet 的主要区别在于： 首先，DenseNet ⾥模块的输出不是像 ResNet 那样残差映射 B 和恒等映射 A 相加后输出，⽽是在通道维上将二者连接后输出。
经典卷积网络--InceptionNet 1、InceptionNet网络模型 2、1 * 1的卷积运算是如何降低特征厚度？...channel 数（减少网络参数）。...1、InceptionNet网络模型 InceptionNet 即 GoogLeNet，诞生于 2015 年，旨在通过增加网络的宽度来提升网络的能力，与 VGGNet 通过卷积层堆叠的方式（纵向）相比...，是一个不同的方向（横向）。 ...显然，InceptionNet 模型的构建与 VGGNet 及之前的网络会有所区别，不再是简单的纵向堆叠，要理解 InceptionNet 的结构，首先要理解它的基本单元，如图1.1所示。
可能别人会说两种说法意义相同，但其实还是有细微差别的，今天我们就来了解一下网络抓取与网络爬取之间的区别。在深入了解之前，这里先做一个简短的总结： 网络爬取收集页面以创建一个可供浏览的列表或索引。...网络抓取会下载页面，以便提取特定数据进行分析。 在本文中，我们将从以下几个方面详细介绍这两者的区别。...了解网络爬取和网络抓取的区别很重要，但在大多数情况下，爬取与抓取是息息相关的。进行网络爬取时，您可以在线下载可用的信息。...A：网络爬虫（或蜘蛛机器人）是一种自动化脚本，可帮助您浏览和收集网络上的公共数据。许多网站使用数据爬取来获取最新数据。 结论 数据抓取，数据爬取，网络抓取和网络爬取的定义其实已经很明了。...概括地说，网络爬取与网络抓取之间的主要区别是：爬取表示浏览数据，然后单击它；抓取表示下载所述数据。至于网络或数据一词-如果其中包含网络一词，则涉及互联网。
经典卷积网络--LeNet 1、LeNet5网络结构搭建 2、LeNet5代码实现(使用CIFAR10数据集) 借鉴点：共享卷积核，减少网络参数。...1、LeNet5网络结构搭建 LeNet 即 LeNet5，由 Yann LeCun 在 1998 年提出，做为最早的卷积神经网络之一，是许多神经网络架构的起点，其网络结构如图所示。 ...根据以上信息，就可以根据我前面文章所总结出来的方法，在 Tensorflow 框架下利用 tf.Keras 来构建 LeNet5 模型，如图所示。 ...图中紫色部分为卷积层，红色部分为全连接层，模型图与代码一一对应，模型搭建具体 流程如下（各步骤的实现函数这里不做赘述了，请查看我前面的文章）： 输入图像大小为 32 * 32 * 3&#
随着技术的不断变迁，专有无线接入网络的时代正在逐渐消失。...运营商希望能在降低成本的同时增加灵活性，其需要易于部署且经济实惠的网络和网络组件，这也导致整个行业从4G专用硬件和专有软件开始转向安装在COTS硬件平台上的开放软件栈。...4G的专有组件 从核心网和RAN的角度来看待无线网络的话，核心网包括骨干网、城域网和区域网（图1）。...4G在很大程度上是通过运行专有软件栈的自定义硬件来实现的，这种方法对于4G网络来说是可以接受的，但是考虑到5G以及所需成本，运营商已经着手开发开源解决方案。...但是，核心的网络编排和自动化层确实需要软件来管理流程。LTE网络通过专有的硬件和软件来管理此任务。由于5G的成本限制，运营商开始寻找利用COTS硬件的标准化开源方案。
SDH、MSTP、OTN和PTN的区别和联系看了很多人写的关于SDH、PTN和O… SDH、MSTP、OTN和PTN的区别和联系_信息与通信_工程科技_专业资料。...MSTP…… 浅谈MSTP 时延与带宽和速率的关系随着技术的进步、网络的发展及用户对通信依赖提升,客户对我们的 MSTP 电路要求也越来越高,从原来强调可靠性、高带宽外,对时延也…… SDH原理与MSTP...本文阐述了 MSTP 络中以太网业务实现…… 组网设备保护-Smart Link-MSTP-RRPP-BFD-STM-1切换保… 此外,IPRAN 网络可以根据动态 业务的不同特点, 提供业务路径自动发现功能...,就可以通过可视化的拓扑界面展 开由设备自动协商而成的路径,和 MSTP 静态路径效果相似。...… 深入理解MSTP域和端口角色_计算机硬件及网络_IT/计算机_专业资料。
开篇的这张图代表ILSVRC历年的Top-5错误率，我会按照以上经典网络出现的时间顺序对他们进行介绍，同时穿插一些其他的经典CNN网络。...前言 这是卷积神经网络学习路线的第八篇文章，我们来回顾一下经典网络中的ZF-Net和VGGNet。...并且当网络在D阶段(VGG-16)效果是最好的，E阶段(VGG-19)次之。VGG-16指的是网络的卷积层和全连接层的层数为。...使用更小的卷积核和更小的滑动步长。和AlexNet相比，VGG的卷积核大小只有和两种。卷积核的感受野很小，因此可以把网络加深，同时使用多个小卷积核使得网络总参数量也减少了。...ZFNet和VGGNet，让我们至少明白了一个东西，神经网络在2014年这个时期是在往更深的角度去发展。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 前言 Q1:每当看到一个新的网络，总会思考，这个网络提出来有什么意义，解决了什么问题？...答： (1) 随着网络越来越深，训练变得原来越难，网络的优化变得越来越难。...理论上，越深的网络，效果应该更好；但实际上，由于训练难度，过深的网络会产生退化问题，效果反而不如相对较浅的网络(随着层数的增多，训练集上的效果变差,这被称为退化问题) (2) 随着网络越来越深,...那我就是想要更深的网络结构，怎么办(你这是在为难我胖虎)？何恺明大神来帮你解决！！！ Resnet18 1.残差网络 残差网络是由一系列残差块组成的。...spm=1001.2014.3001.5501 注意点： (1)这里有虚线和实线，代表什么呢？实线表示残差块中的通道数没有变化，虚线表示通道数变化，例如64->128。 (2)那通道数变化了怎么办？
欢迎大家来到图像分类专栏，本篇简单介绍数据集和图像分类中的经典网络的进展。...ImageNet竞赛也见证了图像分类由传统算法走向深度学习的过程，更见证了其所取得的巨大进步。 ? 本文剩余篇幅将介绍几个经典的网络结构，回顾近年来图像分类领域取得的研究进展。...，这也引发了人们对网络深度和宽度的大范围研究[2,3]。...经典网络在ImageNet数据集上取得了非常优异的成绩，5个经典网络的准确率和参数量如上图所示，不难看出在Top-5评价指标下，已由AlexNet取得的85%的精度被SENet提升至97.75%，且在网络参数上也没有显著的爆炸现象...通过上图不难发现，在更加严格也更加符合人类认知的Top-1指标下，经典网络所取得的成绩并不尽如人意，目前最高的准确率约在85%左右，仍然存在巨大的提升空间。
学习目标 目标 知道LeNet-5网络结构 了解经典的分类网络结构 知道一些常见的卷机网络结构的优化 知道NIN中1x1卷积原理以及作用 知道Inception的作用 了解卷积神经网络学习过程内容...应用 无 下面我们主要以一些常见的网络结构去解析，并介绍大部分的网络的特点。...从前往后介绍完整的结构组成，并计算相关输入和输出。...3.3.1.1 网络结构 激活层默认不画网络图当中，这个网络结构当时使用的是sigmoid和Tanh函数，还没有出现Relu函数 将卷积、激活、池化视作一层，即使池化没有参数 3.3.1.2 参数形状总结...那么这样改变会影响网络的性能和效果吗？ GoogleNet就是如此，获得了非常好的效果。所以合理的设计网络当中的Inception结构能够减少计算，实现更好的效果。
本文将介绍网络安全和人工智能的区别和联系，包括它们的目的、方法和影响。1.网络安全1.1 目的：网络安全的主要目的是保护计算机系统、网络和数据不受未经授权的访问、破坏或窃取。...1.3 影响：网络安全的不断提升可以增强企业和个人的数据安全意识，保护用户的隐私和资产安全。良好的网络安全措施可以提高业务的可信度和竞争力，减少因安全事件而带来的损失和影响。...3.区别和联系区别：网络安全注重保护计算机系统和网络的安全性，防止未经授权的访问和攻击；而人工智能则注重模拟人类的智能行为，通过学习和推理来完成各种任务。...5.总结网络安全和人工智能是两个不同领域的重要技术，它们分别关注于保护系统和网络安全以及模拟人类的智能行为。尽管它们的目的不同，但在实践中可以相互结合，共同为数字化时代的安全和发展做出贡献。...希望本文能够帮助读者更好地理解网络安全和人工智能的区别和联系，以及它们的目的、方法和影响。我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文，快来和我瓜分大奖！
背景之前参与过一个政务专有云项目，该项目服务需部署在政务专区，但是却和外网kafka有通信，需要消费topic消息，但是由于政务专区网络访问外网都是通过代理网关出去的，kafka与外部通信时也走的这种网络策略...--bootstrap-server 172.x.x.x:19092 --topic opc-sync-zoneId-53-namespace --from-beginning在10.1.x.x 上抓的包...图片对比下发现这个kafka工具开始用代理通信，后面还是点对点了， 172网段可以访问互联网所以能成功获取kafka的数据， 10网段不能访问互联网最后还是不行。...图片中间有个包会把kafka的源ip给传过回来给10.1.x.x，看起来就是是这一步后又直接和源kafka通信了。...图片总结在与kafka建立连接后，注册中心会给一个源服务端的IP，而这个IP会直接返回给客户端发起，客户端不会再向代理机通信，而会直接访问远程IP，所以代理方式也搞不定。
一、DDoS概述 DDoS攻击是由DoS攻击发展而来的，根据攻击原理和方式的区别，可以把DDoS攻击分为两个阶段，即从传统的基于网络层的DDoS攻击和现阶段较为常见的基于应用层的DDoS攻击，这两类攻击方式各有特点...三、网络层DDoS攻击原理及方式 常见的网络层DDoS攻击就是利用TCP/IP协议族的一些特征，控制大量的傀儡机发送合理的请求来消耗攻击目标主机的CPU和内存资源，由于攻击目标主机资源的快速消耗，就会使得合法的用户无法得到所请求的服务...CC攻击和HTTP GET攻击的攻击方式差不多，唯一的区别在于CC攻击是利用了代理作为攻击的发起点，这一方面使得追查攻击源变得困难。而HTTP GET攻击则并没有使用代理的方式。...五、应用层攻击与网络层攻击的差异 应用层DDoS攻击和传统的网络层DDoS攻击之间存在着较大的差别，很多网络层DDoS攻击的特性在应用层攻击中已经不复存在了，这两类攻击的具体差别体现在以下几个方面:...这种以简单的HTTP请求就可以触发服务器执行一系列复杂操作的攻击方式是应用层DDoS和网络层DDoS攻击的差异之一。
网络编程之快速搞懂TCP和UDP的区别 引言 快速理解TCP/IP协议簇 快速理解UDP协议 基本介绍 面向无连接 支持单播、多播、广播 面向报文 不可靠性 头部开销小 快速理解TCP协议 基本介绍...不同于其它长篇大论，本文尽量以简洁精炼的文字，帮你总结归纳TCP和UDP协议的主要区别，方便那些想掌握这方面知识又不愿意耗费太多时间去系统地学习网络理论基础的同学快速理解！...TCP/IP模型是互联网的基础，它是一系列网络协议的总称。这些协议可以划分为四层，分别为链路层、网络层、传输层和应用层。...具体是： 1）链路层：负责封装和解封装IP报文，发送和接受ARP/RARP报文等； 2）网络层：负责路由以及把分组报文发送给目标网络或主机； 3）传输层：负责对报文进行分组和重组，并以TCP或UDP...总结一下 TCP和UDP的区别可以归纳为下面这张表格： 简单来说，TCP和UDP的区别就是： 1）TCP向上层提供面向连接的可靠服务 ，UDP向上层提供无连接不可靠服务； 2）虽然 UDP 并没有
前面讲了LeNet、AlexNet和Vgg，这周来讲讲GoogLeNet。...的结构，以此为基础构建GoogLeNet，并在当年的ImageNet分类和检测任务中获得第一，ps：GoogLeNet的取名是为了向YannLeCun的LeNet系列致敬。...，设计的网络结构也非常简单，属于浅层神经网络，如三层的卷积神经网络等，但是在层数比较少的时候，有时候效果往往并没有那么好，在实验过程中发现，当我们尝试增加网络的层数，或者增加每一层网络的神经元个数的时候...就要降低C1和C2的重合度（比如可用Jaccard距离衡量），即缩小C1和C2的大小，意味着相应的特征维度集会变稀疏。...3.运行方式 其中最后的googlenet是可选的网络模型，输入其他的网络模型，如alexnet、vgg3、vgg6等就可以用不同的网络结构来训练了。
1、首先去 tunnelbroker.net 申请账号，申请完账号后点击左边 “Create Regular Tunnel”，然后按照下图填写你的信息： ?...2、信息填写完成后点击最下面的“Create Tunnel”（要在安全组里允许所选IP的ICMP通过），然后如在下面点击新创建的隧道： ?...4、选择相应的操作系统我的选择如下：（注意如图，如果你的服务器是专有网络公网ip要填你服务器的内网地址） ? 5、复制其中的代码在服务器上执行就可以了。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
