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...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...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
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
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。
1、简介 Wondershaper是一个小型bash脚本，可以限制Linux中一个或多个网络适配器的网络带宽（下载和上传） 2、安装 [root@redis-120-20 ~]# yum install...wondershaper.conf wondershaper.service [root@redis-120-20 wondershaper]# make install 3、检查连接到计算机的所有网络接口...5、将下载带宽限制为1M，上传带宽限制为1M （感觉下载带宽没有生效，看了官网，没发现什么错误。后期可以交流一下，可能我环境的问题。）...6、查看接口的当前状态 [root@redis-120-20 ~]# wondershaper eth0 7、清除为接口设置的下载或上载限制 [root@redis-120-20 ~]# wondershaper
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。
adapter> EXAMPLES: wondershaper -a eth0 -d 1024 -u 512 wondershaper -a eth0 -u 512 参数说明： -a ：指定要限制的网卡名称或者接口名称...-p ：使用 /etc/conf.d/wondershaper.conf 的配置 -c ：清空所有规则，不再做任何限制 -s ：显示接口的当前状态 开启限速 给网卡eth0开启限速，设置下载和上传速度分别为
公司用的是实体服务器，租用机房带宽，买了30M的带宽，然而经常有带宽超额的问题，每个月都要额外交几千块，因此打算限制带宽。 在交换机上限制带宽是一种方法，但是这个挺麻烦的。...另外，也可以通过软件限制带宽，在对外提供服务的服务器上限制带宽。 在Linux中限制一个网络接口的速率 这里介绍的控制带宽资源的方式是在每一个接口上限制带宽。...wondershaper 实际上是一个 shell 脚本，它使用 tc 来定义流量调整命令，使用 QoS 来处理特定的网络接口。...外发流量通过放在不同优先级的队列中，达到限制传出流量速率的目的；而传入流量通过丢包的方式来达到速率限制的目的。...它是基于 speedtest.net 的基础架构来测量网络的上/下行速率。
redis里的数据也越来越重要了，例如一些业务的中间数据会暂时存放在redis里，所以限制redis的访问还是很有必要。 本文通过几个手段说一下生产环境中redis的访问权限控制。...1、绑定网卡bind redis的配置文件redis.conf中对于网络安全部分有这样一段话 ################################## NETWORK ###########...另外可以限制攻击者往敏感写入文件，但是Redis数据还是能被黑客访问到，或者被黑客恶意删除。
该工作基于2019年 ICCV 论文《针对三维人体姿态估计的网络结构优化（Optimizing Network Structure for 3D Human Pose Estimation）》，提出局部连接网络...（LCN），来克服图卷积神经网络（GCN）表征能力不足的限制，极大地提高网络表征与泛化能力，且进一步实现端到端部署，并成功应用至不同场景。...，该方法受限于其网络中密集连接而导致的弱表征力（图1（a））。...考虑到人体关节连接可以自然地用图来表示，我们从图卷积网络（GCN）出发，基于上述广义公式，将 GCN 在用于 3D 姿势估计时为不同关节分配共享过滤器的缺点克服，提出局部连接网络（Local Connected...我们的模型应用在不同场景中的可视化结果，最后一列为失败案例 4 结语 本文从图卷积网络 GCN 出发，提出局部连接网络 LCN，来从单目图像中估计 3D 人体姿态，并有效地克服了 GCN 的局限性。
进一步利用神经网络技术，首个新视觉搜索应用是对Chrome，Firefox和Safari的浏览器扩展，可让用户搜索网上任意视频或图片。...此技术的第二个新型应用是处于行业之首的移动网络视觉搜索，用户能够利用他们的移动设备上的相机拍摄或从相册上传图片来搜索媒体。这对于本地服务商以及创作人员来说，是非常理想的解决方式。
前几节我们花费大量精力准备了用于后续网络训练的数据，但这些数据依然以图片附带一个说明文本的方式存储，在网络训练时需要有效的将它们加载到内存，到时候IO将是网络训练效率的一大瓶颈，事实上在涉及到深度学习的具体项目中...特别是如果输入网络的数据有多种格式，例如音频，文本，图片都需要提供给网络，如果每种数据都需要专门编写代码进行IO处理，那么项目的效率和复杂度就会有很大提升，因此需要有一种统一的方法对数据进行存储和读写。...Protocol Buffer在设计上弥补了JSON格式不足之处，首先它能以二进制的格式进行存储和传输，同时它能根据不同编程语言自动生成用于读写它的专有代码从而能大大提高开发效率，我们看一个具体例子。...protocol buffer还有一个重要功能就是序列化成二进制格式，于是数据就可以通过网络进行传输，相应例子如下： address_book = contact_pb2.address_book()...，然后使用java读取数据，这样一来我们就能实现跨语言调用，而且java的数据读取接口同样可以自动生成，由此就能实现效率的翻倍，这里我们暂不对java的使用进行讲解，因为它需要为基于python的神经网络服务
值得一提的是，四川大学今年首次开启了“网络安全人才卓越计划”，如果被认定为“出类拔萃”的考生，学校可以向教育部申请破格录取，而且没有高考分数的限制。...四川大学的自主招生计划分为学科特长计划，双特生，国家试点学院和网络安全卓越人才计划，报考不同类型能够获得的录取优惠政策有所差别。...值得一提的是，四川大学自主招生考试今年首次启用“网络安全卓越人才计划”，“这个项目是响应国家的需要，招收在网络安全方面有特殊才能的学生，比如对付网络攻击，保护网络安全等。”...该负责人表示，如果被认定为网络安全方面“出类拔萃”的学生，学校可以直接向教育部申请破格录取，没有高考分数的限制。 被“网络安全卓越人才计划”所录取的学生将进入川大网络空间安全学院学习。
在Linux中限制一个网络接口的速率的方法 这里介绍的控制带宽资源的方式是在每一个接口上限制带宽。...wondershaper 实际上是一个 shell 脚本，它使用 tc 来定义流量调整命令，使用 QoS 来处理特定的网络接口。...外发流量通过放在不同优先级的队列中，达到限制传出流量速率的目的；而传入流量通过丢包的方式来达到速率限制的目的。...-p ：使用 /etc/conf.d/wondershaper.conf 的配置 -c ：清空所有规则，不再做任何限制 -s ：显示接口的当前状态 使用 ip addr show 查看要限制带宽的网卡名称...它是基于 speedtest.net 的基础架构来测量网络的上/下行速率。
awesome-tunneling 是一个列出 ngrok 替代方案和其他类似 ngrok 的隧道软件和服务的项目，重点是自托管。
为了解决脉冲神经网络（SNN）的性能限制，作者引入了一种新颖的单阶段跨模态知识转移框架，利用人工神经网络（ANN）的大型视觉基础模型（DINOv2）的知识来增强在有限数据上SNN的性能。...脉冲神经网络（SNNs）是受生物启发的神经网络模型，模拟生物神经网络的行为。与在传统视觉算法中使用连续值不同，SNNs使用称为脉冲的离散函数来表示和处理信息[9]。...同时，与用于传统ANN训练的静态图像相比，基于事件的数据集较小，这使得SNN容易过拟合并限制其泛化能力[29]。知识蒸馏是深度学习中的一个技术，通过将知识从教师模型转移到学生模型。...对大量数据训练的需求显著限制了模型的可扩展性和可用性。此外，由于脉冲数据流太过密集，几乎不可能在监督方式下训练深度学习模型，因为无法获得成对的深度标签。...然而，卷积网络具有平移不变性和局部依赖性，但它们的计算具有固定的感受野，限制了它们捕获全局依赖性的能力。相比之下，ViT基于自注意力机制，可以捕获长距离依赖性。
关于Tunna Tunna是一个由多种工具组成的工具箱，Tunna可以通过HTTP来封装和传输任何TCP流量，值得一提的是，Tunna的所有流量支持绕过部署了完整防火墙系统的网络环境中的任何网络安全限制
一、用select实现的并发服务器，能达到的并发数，受两方面限制 1、一个进程能打开的最大文件描述符限制。这可以通过调整内核参数。...来调整或者使用setrlimit函数设置， 但一个系统所能打开的最大数也是有限的，跟内存大小有关，可以通过cat /proc/sys/fs/file-max 查看 2、select中的fd_set集合容量的限制...所能并发的个数跟FD_SETSIZE无关，只跟一个进程所能打开的文件描述符个数有关，可以在select 程序的基础上修改成poll 程序，在运行服务器端程序之前，使用ulimit -n 2048 将限制改成...2048个，注意在运行客户端进程的终端也需更改，因为客户端也会有所限制，这只是临时性的更改，因为子进程会继承这个环境参数，而我们是在bash命令行启动程序的，故在进程运行期间，文件描述符的限制为2048...即poll 比 select 能够承受更多的并发连接，只受一个进程所能打开的最大文件描述符个数限制。
今天跟大家分享一篇今天刚出的论文Symmetry-constrained Rectification Network for Scene Text Recognition，作者将文本的对称限制引入到文本校正网络中...核心思想 那么到底什么是对称限制的校正网络呢？ 弄清楚下面这幅图，就完全理解了本文的核心思想。 ?
基于神经网络的量子蒙特卡洛方法 2018 年以来，多个研究小组将神经网络运用于变分蒙特卡洛方法 (Variational Monte Carlo, or VMC) 中 [1,2,3]，借助神经网络强大的表达能力...此外扩散蒙特卡洛可以突破神经网络的表达能力限制，利用投影算法超越变分蒙特卡洛方法的精度。 本工作中，作者将 SOTA 的神经网络 (FermiNet) 作为试探波函数与扩散蒙特卡洛方法结合。...本工作中所设计并实现的扩散蒙特卡洛软件具有神经网络友好、GPU 友好、并行友好的特点，可以与广泛的神经网络波函数结合，自动提升其精度与效率。 计算结果 1....原子 使用神经网络对大型分子体系进行量子蒙特卡洛计算时，由于算力限制，所能使用的神经网络的表达能力也会受到一定限制。为了模拟这一场景，作者使用了仅仅两层的神经网络来研究第二、三排的原子。...此外扩散蒙特卡洛方法也可以与处理真实固体的周期性神经网络 [6]、带赝势的神经网络 [7] 等一系列方法结合，在相应任务上提升计算效果。
吞吐量 通常受 API 速率限制。 不受限制:随您的基础设施而扩展。 延迟 较高。多轮对话可能会累积显著的网络延迟。 如果在本地运行模型,则无网络延迟。 功能 通常通过其 API 暴露有限的功能集。...Prompt/Flow 工程 通常由于成本高昂或由于速率限制或延迟而无法实现 不受限制,精心设计控制流程的负面影响很小。 表 1....多轮对话和控制流 提升任务性能 降低吞吐量 增加每个输入的成本 虽然可以使用广泛的多轮对话策略与专有 LLM 一起使用，但这些策略通常不可行，因为它们： 按令牌计费时成本可能很高 可能耗尽 API 速率限制...，因为它们每个输入需要多个 API 调用 如果来回交换涉及生成许多令牌或累积大量网络延迟，则可能太慢 随着专有 LLM 变得更快、更具可扩展性和更实惠，这种情况可能会随着时间的推移而得到改善。...对于自托管模型，多轮对话的这些缺点不太令人担忧：每个令牌的成本不太相关；没有 API 速率限制；并且可以最大限度地减少网络延迟。开源模型较小的上下文窗口和较弱的推理能力也应该阻止你使用单一提示。
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