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专有

专有云的概念界定 (1/3) 需求驱动下的云计算部署模式演化,聚焦安全性与易用性 云计算经过几年的高速发展,一方面已经上云的企业正在将更多应用向云端迁移,另一方面传统行业的海量未上云企业也在上云道路上跃跃欲试 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。 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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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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    再谈迁移学习:微调网络

    在《站在巨人的肩膀上:迁移学习》一文中,我们谈到了一种迁移学习方法:将预训练的卷积神经网络作为特征提取器,然后使用一个标准的机器学习分类模型(比如Logistic回归),以所提取的特征进行训练,得到分类器 这种迁移学习方法,在较小的数据集(比如17flowers)上也能取得不错的准确率。 在那篇文章中,我还提到了另外一种迁移学习:微调网络,这篇文章就来谈谈微调网络。 相比特征提取这种迁移学习方法,网络微调通常能得到更高的准确度。 使用这些过滤器,我们可以“快速启动”我们的学习,使我们能够进行网络手术,最终得到更高精度的迁移学习模型,而不是从头开始训练,而且工作量少。 往期回顾 站在巨人的肩膀上:迁移学习 聊一聊rank-1和rank-5准确度 使用数据增强技术提升模型泛化能力

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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。 专有云既拥有公有云迁移的便利性和弹性伸缩能力,方便企业上云;又能通过平台化和自动化的安全配置管理,有效降低企业在安全治理方面的门槛及成本投入,有效保护客户的数据不被泄露损坏丢失,不被挪用盗用 image.png ;d)企业内部IT流程与云端无缝衔接,数据双向迁移,可帮助企业产生新的业务价值。 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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    卷积神经网络(三) ——inception网络迁移学习

    卷积神经网络(三) ——inception网络迁移学习 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、Inception网络 1、简介 前面的文章中,有各种的卷积模型可以选择,而具体如何选择各种模型,实际上也可以让机器自动选择 二、迁移学习 迁移学习,即把现有的神经网络,进行细微的改造训练,以得到自己想要的分类器的结果。 假设现有一个已经训练好的深度学习神经网络(例如GitHub开源等),现在需要一个三分类器。 为了计算速度更快,可以把前面的输出结果存储,作为输入层,这样只需要训练2层的神经网络即可。 3、训练数据非常大量 当拥有非常大量的训练数据,则可以只把现有的网络当做初始化,而自己完全训练一个神经网络。 ? 迁移学习的优点,在于可以合理利用现有的网络。 当神经网络非常大型时,前面几层的训练通常是可以共用的,这也是迁移学习可以实现的原理。 对于计算机视觉,需要大量的数据,而且运算量很大,合理利用现有训练好的网络,进行迁移学习,可以提高工作效率。

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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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    tensorflow风格迁移网络训练与使用

    风格迁移原理解释 卷积神经网络实现图像风格迁移在2015的一篇论文中最早出现。实现了一张从一张图像中提取分割,从另外一张图像中提取内容,叠加生成一张全新的图像。 早前风靡一时的风格迁移APP – Prisma其背后就是图像各种风格迁移、让人耳目一新。 ,另外一张图像上提取其风格特征,然后把它们叠加在一起形成一张新的图像,这个就风格迁移卷积网络。 所以选用从低到高不同层组合作为风格[relu1_1, relu2_1, relu3_1, relu4_1, relu5_1] 迁移损失 风格迁移生成图像Y, 要求它的内容来自图像C, 要求它的风格来自图像 Y是随机初始化的一张图像,带入到预训练的网络中会得到内容层与风格层的输出结果 C是内容图像,带入到预训练的网络中得到内容层Target标签 S是风格图像,带入到预训练的网络中得到风格层Target标签

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    迁移到 Linux:网络和系统设置

    如果您使用无线网络,则在大多数发行版中都有一个菜单,可以在指示器面板中或在“设置”中(取决于您的发行版),您可以在其中选择无线网络的 SSID。如果网络受密码保护,它通常会提示您输入密码。 image.png 网络接口名称 在 Linux 下,网络设备有名称。 从历史上看,它们的名称分别为 eth0 和 wlan0 —— 或“以太网”和“无线网络”。 通过命令行进行网络管理 如果您希望更好地控制网络设置,或者如果您在没有图形桌面的情况下管理网络连接,则还可以从命令行管理网络。 请注意,用于在图形桌面中管理网络的最常用服务是“ 网络管理器(Network Manager)”,而网络管理器通常会覆盖在命令行上进行的设置更改。 在图形环境中的更改设置与在网络管理器中很类似,您还可以使用名为 nmtui 的工具从命令行更改网络管理器设置。

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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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    KubeVirt网络源码分析(3)- 虚拟机热迁移网络

    迁移的流程非常复杂,本篇仅设计热迁移的数据走的网络相关部分。操作 - 热迁移网络虚拟机热迁移过程中很占用带宽,对网络稳定性要求也较高。 为和可以原有的Kubernetes网络互不影响,生产环境最好有一套独立的网络给虚拟机热迁移使用。 这就意味着,每个Kubernetes工作节点至少要有两张网卡,所有用于热迁移的网口需要通过交换机实现互通。下面的例子将热迁移的网卡命名为eth1。 "type": "whereabouts", "range": "10.1.1.0/24" } }'language-yaml复制代码配置KubeVirt虚拟机热迁移流量走上面定义的独立网口 extraparameters]复制代码KubeVirt 源码分析 - 热迁移网络virt-handler 会判断当前的virt-hander所在node是热迁移的源节点还是目的节点,若是源节点,就开启源节点的

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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。 在云计算发展一段时间后,云计算基础技术不再是云计算厂商需要重点关注的问题,随着核心应用向云上迁移,如何满足各行业客户真实需求成为云计算厂商目前最重要挑战,公有云厂商的服务很难满足企业核心应用的复杂需求。 专有云在面向企业核心应用需求的时候更具优势。 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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    用TensorFlow实现神经网络画风迁移

    神经风格转换是卷积神经网络最具创造性的应用之一。神经网络通过获取内容图像和风格图像,将内容和风格图像进行重组,有效地创造出艺术图像! 相反,我们将加载现有网络的权重以实现神经风格的传输。 将神经网络用于不同目的的过程称为转移学习。 当然,如果你用更长的时间和更快的学习速度来训练网络,你可以得到更好的结果。 恭喜你!你刚刚在TensorFlow中执行了神经风格转换!你可以使用迭代次数和学习速度尝试随时改变内容和风格形象。

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    用TensorFlow实现神经网络画风迁移

    神经风格转换是卷积神经网络最具创造性的应用之一。神经网络通过获取内容图像和风格图像,将内容和风格图像进行重组,有效地创造出艺术图像! 相反,我们将加载现有网络的权重以实现神经风格的传输。 将神经网络用于不同目的的过程称为转移学习。 当然,如果你用更长的时间和更快的学习速度来训练网络,你可以得到更好的结果。 恭喜你!你刚刚在TensorFlow中执行了神经风格转换!你可以使用迭代次数和学习速度尝试随时改变内容和风格形象。 ——度量神经网络的不确定性 | 另一种深度学习(上):自我监督学习与着色任务 | DeepMind智能体在《雷神之锤3》的夺旗模式中击败人类玩家,胜率大大超过基线标准 ?

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    卷积神经网络4.6-4.10神经网络风格迁移

    假设你在学习的神经网络结构如图: ? 将训练集中的所有图片都经过神经网络,然后弄明白哪一张图片最大限度的激活了神经网络中的特定单元。 对于第一层卷积层,将数据集中的所有图片都通过第一层卷积层。 对于神经网络风格迁移系统,判断所生成的图片 G 的好坏很重要,需要有一个函数 J 作为损失函数(cost function)用来评价风格迁移的好坏。 ---- 4.9 神经网络风格迁移内容代价函数 Content cost function 图像内容代价函数 “Gatys L A, Ecker A S, Bethge M. 如果这两个值相似,则表示这两张图片上的内容相似 ---- 4.9 神经网络风格迁移风格代价函数 Content cost function “Gatys L A, Ecker A S, Bethge 风格迁移总体代价函数 如果在所有层上都计算风格迁移的内容和风格代价函数,则其可表示为: 参考资料 [1] 吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec

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    代码实践 | AdderNet(加法网络迁移到检测网络(代码分享)

    记得前段时间“计算机视觉研究院”推送了一篇关于CVPR2020最佳分类的文献(链接:CVPR2020最佳目标检测 | AdderNet(加法网络)含论文及源码链接),其中有同学问可以把这个新的分类框架嫁接到检测网络 前景回顾 估计已经有同学忘记加法网络的框架和精髓了,我们先简单回归一下具体的框架细节。 因此,作者有动机研究用卷积神经网络中的加法代替乘法的可行性。 这样backbone就是一个模块,可以随意调用你想要的主干网络,而且还可以自己随意抽取对应的检测头,那接下来我们看看加法网络(AdderNet)的代码: 根据论文(链接:加法网络(AdderNet) 链接)修改对应的卷积,然后本次应用在ResNet50网络中,那我们再把ResNet50中的Conv替换,我们继续看下去: 接下来就是简单的环节了,替换修改好的Backbone网络,然后在相应数据集中训练测试

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