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专有

image.png 专有云的概念界定 (2/3) 物理与网络隔离、专属独占是专有云与公有云的最大区别 不同云厂商根据自己的理解,提出专属云、托管私有云等不同概念。 但探究其本质,专属云和专有云拥有一致的概念所指,而托管云等概念则与专有云略有差异。 专有云的重要属性包括:1)采用专属机房空间保证资源池的安全与私密,避免资源竞争,消除网络影响,使计算更加可靠;2)所有服务的数据均存储在客户物理资源池内,满足客户数据安全需求;3)拥有资源的快速扩容能力 ,满足业务需求;4)客户可以对计算、存储和网络资源进行统一管理。 但过于中心化的云基础设施造成了大量带宽资源损耗,造成不必要的网络时延。基础云厂商、CDN厂商以及电信运营商开始部署更多近场设施作为边缘节点,分散“中心”的过大压力,实现与端侧的更快交互。

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神经网络验证的证明转移

我们为神经网络验证引入了证明转移的新概念。我们表明,通过生成捕捉和概括现有证明的证明模板,我们可以加快后续证明的速度。特别是,我们从同一神经网络的先前证明中创建这些模板,并考虑两种情况。 我们的方法基于神经网络稳健性证明的三个关键假设。我们的评估显示了证明转移的潜力,它可以使神经网络的鲁棒性验证受益于对抗性补丁、几何和ℓ∞-扰动。 神经网络验证的证明转移.pdf

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    LT-Net:标签转移网络(CVPR 2020)

    1 研究背景 近年来随着深度学习的快速发展,深度卷积神经网络 (DCNNs)在许多分割任务上取得很好的性能。 LT-Net以atlas有标注图像和无标注图像作为输入,预测前者到后者的对应映射关系,这样子就可以利用映射关系将atlas图像上的分割图转移到无标注的图像上。 2.2 前向对应映射关系的学习 文中采用DCNN(例如VoxelMorph)构成的生成网络 来学习对应的映射关系 ,其输入是 和 ,输出是他们之间的对应关系 ,网络的优化过程是通过最小化两个无监督损失函数 GAN子网络由 和判别器 构成,目的是使得通过 生成的 能够在判别器 下“蒙混过关”。 , 再根据 的预测结果转换为 ,其中期望 与 是一致的,加入Dice损失函数进行监督,有: 标签空间上的循环一致性监督(第二部分):由于模型的目标是学习可用于将altas图像上的分割图转移到每个未标注图像的对应关系

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    打破专有系统的桎梏:5G网络的开放之路

    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。

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    为阿里专有网络的windows server 2016 配置ipv6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。

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    专有云市场发展背景

    image.png 2.专有云市场发展背景 (2/4) 对信息安全可控的需求,让专有云获得企业广泛青睐 公有云不需要客户建设基础设施,也无需考虑运维问题,但其安全性始终是中大型企业的核心顾虑。 这些需求让介于公有云和私有云之间的专有云得到了青睐。 需求端对专有云市场的快速带动主要得益于:a)政企机构上云对业务稳定、数据安全和灵活性的双重关注;b)物联网的快速普及带动边缘端的快速兴起,企业需构建云、边、端的专有管理平台;c)数据的重要性不断彰显,跨平台打通管理云端与本地数据更易于部署及管理 image.png 4.专有云市场发展背景 (4/4) 公有云竞争壁垒日益提高,专有云成云市场最佳切入点 公有云经过近十年的发展,市场格局已趋于稳定,头部巨头厂商将市场瓜分殆尽,市场走向高度集中。 针对产业互联网的主体,尤其是在政府和大型企业的数字化转型开始加速的背景下,专有云、私有云等非公有云服务的潜在客群正在快速培育中,推动市场上涌现出一批垂直的专有云、私有云厂商。 image.png

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    专有云终于有标准了!

    实际案例证明服务交付能力服务提供的完整性团队人员专业能力交付质量应急响应时间服务支撑 云平台基本能力 基础能力:计算能力:计算资源池管理、计算资源利用率管理能力、计算配额能力存储能力:存储管理能力、存储配额能力网络能力 :网络管理能力、网络兼容能力开放和集成能力:第三方接入能力、集成能力高可用能力:异地多活、容灾备份、可用性SLA 安全合规能力 合法合规:专有云建设合规、行业监管要求安全能力:平台基础设施安全、安全应用 服务提供的完整性 团队人员专业能力 交付质量 应急响应时间 服务支撑 云平台基本能力 基础能力: 计算能力:计算资源池管理、计算资源利用率管理能力、计算配额能力 存储能力:存储管理能力、存储配额能力 网络能力 :网络管理能力、网络兼容能力 开放和集成能力:第三方接入能力、集成能力 高可用能力:异地多活、容灾备份、可用性SLA 安全合规能力 合法合规:专有云建设合规、行业监管要求 安全能力:平台基础设施安全、安全应用 ,具有以下重大意义: 对客户:给需求方建设专有云提供专业指导 对云服务厂商:对各云服务厂商的专有云产品建设演进提供了方向标准 对行业:对云计算行业的健康发展做出贡献 腾讯专有云率先迈入标准化新纪元 腾讯专有

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    星号转移

    本关任务:规定输入的字符串中只包含字母和*号。给定程序的功能是将字符串中的前导*号全部移到字符串的尾部。

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    小样本学习的多样性转移网络(CS CV)

    为了解决这一问题,我们提出了一种新的生成框架——多样性转移网络(Diversity Transfer Network, DTN),该框架可以学习从已知类别中转移潜在的多样性,并将其与支持特征组合起来,在特征空间中生成新的类别的多样性样本 样本生成(即多样性转移)的学习问题是通过使单级网络中的有效元分类损失最小化而不是先前工作中的生成性损失来解决的。 此外,我们还提出了一种基于已知类别的有组织的辅助任务协同训练,以稳定决策网络的元训练过程。 Yifeng Geng,Xinyu Zhang,Chang Huang,Wenyu Liu,Bo Wang 原文地址:https://arxiv.org/abs/1912.13182 小样本学习的多样性转移网络

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    网站常用专有名词

    度量方法就是从浏览器发出一个对网络服务器的请求(Request),网络服务器接到这个请求后,会将该请求对应的一个网页(Page)发送给浏览器,从而产生了一个PV。 另一种描述,吞吐率是,单位时间内网络上传输的数据量,也可以指单位时间内处理客户请求数量。它是衡量网络性能的重要指标。通常情况下,吞吐率“字节数/秒”来衡量。 其实不管一个请求还是一个页面,它的本质都是在网络上传输的数据,那么用来表述数据的单位就是字节数。 吞吐量 吞吐量,是指在一次性能测试过程中网络上传输的数据量的总和。 有针对地对吞吐量设计测试,可以协助尽快定位到性能冰晶所在的位置 80%系统的性能瓶颈都是由吞吐量制约 并发用户和吞吐量瓶颈之间存在一定的关联 通过不断增加并发用户数和吞吐量观察系统的性能瓶颈 然后,从网络

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    并发专有名词介绍

    近期有朋友在后台留言,对于之前发的文章中有些并发的专有名词不是很了解,想让小强详细介绍一下,为了满足大家对技术的求知欲望,小强专门在2019年的第一天介绍这些并发专有名词,基础依旧要。

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    2021,从多云到专有云?

    这个时候,专有云应运而生。 对于很多人来说,专有云这个概念可能并不熟悉。当前,专有云的概念其实也并未形成统一定论。 专有云在面向企业核心应用需求的时候更具优势。 专有云厂商不仅能够将企业需求以云计算的方式提供给客户,同时依托服务行业客户的多年经验,更了解企业的需求痛点,能够为企业提供定制化的专有云解决方案,能够更好的满足客户需求,使企业的核心应用平滑过渡到云上。 目前,针对专有云市场的主要有两类提供商: 一类是以阿里云、腾讯云、华为等公有云厂商均已推出专有云平台,这些专有云服务脱胎于各自的公有云服务,虽然还有一些差异,但基本类似。 总体而言,随着专有云战场的大幕揭开,云计算下半场的竞争也愈演愈烈。谁能依靠更好地专有云满足客户特定的云化需求,谁就能笑到最后。 ——END——

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    Python类的专有方法

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    一文读懂基于神经网络的图片风格转移

    合成速度快,但一个网络只能进行一种风格转移(风格单一),且合成图片质量一般; 使用IN层替换BN层,提升了合成图片的质量,加速了网络训练,但网络的风格还是单一或局限于几种; 使用IN层μμ和σσ匹配的网络前馈法 这些工作的互相启发最终达到了可以实现任意风格转移网络。 Domoulin在论文中的结论是与进行单一风格转移网络效果相近。结果如下图: ? 上图是Domoulin从一个能够进行32种风格转换的网络中选出的5种展示。可见确实进行了风格转移,且效果明显。 下面是根据这种匹配规则的实验结果,确实也可以进行风格转移。 和 σσ ? 但本文的重点在于研究风格转移任务的本质,而没有做一个任意风格转移网络。其方法还是迭代的,在速率上自然也不是实时的。 为解决该问题,Huang给出了如下网络架构进行任意风格转移: 和 μμ ? 这里将VGG网络当作编码器使用。

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    备案网站怎么转移?网站转移在哪里操作?

    有很多网站由于已经拥有了一定的人气基础,因此为了获得更好的网站访问效率,网站所有者有时候会需要将网站进行整体的迁移,但网站在注册时都是经过备案的,那么备案网站怎么转移?网站转移在哪里操作呢? 网站转移在哪操作 备案网站怎么转移? 很多网站所有者都有转移备案网站的实际需求,其实目前办理备案网站转移可以在线上进行,很多营业厅都提供网站转移自助服务系统,就可以为用户实现备案网站转移的服务,用户只需要登录到自助网站转移服务系统的主页填写所需要转移的网站信息 ,一般都可以将备案网站转移到其他域名中。 备案网站怎么转移?备案网站转移在过去非常的麻烦,但如今很多地方为了方便客户办理该项业务,已经提供了线上自助服务系统,用户可以直接去网站转移自助服务系统根据系统要求来进行网站转移的操作。

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    iphone一键转移_苹果手机如何一键转移数据 转移教程介绍

    那苹果手机换机的话,将数据进行转移,可以分成两种情况,一种吧,就是苹果转苹果,一种就是苹果转安卓了。 苹果手机数据转移到新iPhone 1、借助iCloud云备份 手机自带的云备份功能,肯定是可以用上的。

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    从聚合-转移框架浅谈卷积神经网络的架构设计

    本次Paper Reading我们并没有关注某些特定的paper,而是用一个视角对现有的代表性的卷积神经网络设计进行总结。 聚合-转移框架 ? 卷积神经网络通常都是由许多不同的层级结构组成的。 上图的篮框部分是被定义的L层网络单元,它总体包含聚合(Aggregation)和转移(Transformer)两个部分。 这便是聚合-转移框架的视角,从这个视角出发,可对现有的卷积神经网络的架构进行解读。 ? 为了更加形象的理解,我们举一个具体的且耳熟能详的例子——DenseNet。 通过顺序的卷积、组卷积等基元操作完成特征转移网络都可被归纳为单路的转移(SinglePath)。 除了通过顺序的卷积、组卷积等基元操作完成特征转移网络之外,其他的网络可被归纳为多路的转移(MultiplePath)。

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    旋律结构转移网络:用可分离的自我注意生成音乐

    在本文中,我们提出转移训练样本的结构,以生成新的音乐,并提出了一种新的基于可分离自我注意的模型,实现了嵌入结构的学习和转换。 我们表明,我们的转移模型可以生成具有可解释结构的音乐序列(最多100小节),它具有与训练集中的模板音乐相似的结构和作曲技术。大量的实验表明,它能够生成具有目标结构和良好多样性的音乐。

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