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数据NDN?

数据(Named Data Networking, NDN)经常出现在5G、边缘计算相关的文献书籍上,那NDN究竟何方神圣?一起来了解一下吧! 一 NDN架构概述 众所周知,21世纪的重要特征就数字化、信息化和化,它一个以为核心的信息时代。显然,信息化的现需要依靠,通过以非常迅速的速度传递信息。 研究人员先后提出了各种方案,其中命数据(Named Data Networking, NDN)将内容本身看作中的主导体,采取基于内容的架构颠覆了当前基于主机的架构,因而成为未来未来研究中一个具有代表性的架构 在数据安全方面,由应用进程对内容数据直接进行加密及数字签现对数据安全的控制。 因此,NDN架构的主要改变如下:(1)数据命:根据内容本身内容数据直接进行层次命现了对内容数据的共享;(2)安全性:对内容数据直接进行加密及数字签现对数据安全的控制;(3)节点存储模块

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对于企业有作用

很多人在创建站的时候,对于域并不了解,如果不了解域,我们没有办法创建站的,多了解一些域的知识,可以让大家在面对问题的时候不迷茫,我们将在下面为大家介绍 在注册域之前,有不少的人会想问主要一些字符标识,这些字符标识比较容易记忆的,的出现,极大地方便了人们的上。 如果在上的时候直接输入IP地址,这对很多人来说比较困难的,因为IP地址的数字非常的多,而且没有任何的规律性,所以很多人会选择输入来访问站,简单一些来说,就如同站的门户。 域对于企业有作用 很多的企业都会有自己的域,这主要因为域的作用非常地大。 我们在上面已经和大家介绍了,如果大家想要注册属于自己的域,一定要了解清楚域。域的作用非常多的,现在很多的企业都会选择注册域,正确使用好域可以帮助自己创业成功的。

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    Overlay

    Overlay的多例化,既可以服务于同一租户的不同业务(如多个部门),也可以服务于不同租户,SD-WAN以及数据中心等解决方案使用的核心组技术。 为需要Overlay? Overlay和Underlay一组相对概念,Overlay建立在Underlay上的逻辑。 而为需要建立Overlay,就要从底层的Underlay的概念以及局限讲起。 Underlay Underlay正如其Overlay的底层物理基础。 新增或变更业务需要对现有底层连接进行修改,重新配置耗时严重。 互联不能保证私密通信的安全要求。 切片和分段现复杂,无法做到资源的按需分配。 将不同的业务分割开来,可以资源的最优分配。 支持多路径转发。在Overlay中,流量从源传输到目的可通过多条路径,从而现负载分担,最大化利用线路的带宽。

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    Overlay?Overlay与Underlay区别?

    Overlay的多例化,既可以服务于同一租户的不同业务(如多个部门),也可以服务于不同租户,SD-WAN以及数据中心等解决方案使用的核心组技术。 01 为需要Overlay? Overlay和Underlay一组相对概念,Overlay建立在Underlay上的逻辑。 而为需要建立Overlay,就要从底层的Underlay的概念以及局限讲起。 1.1 Underlay Underlay正如其Overlay的底层物理基础。 多路径转发繁琐,无法融合多个底层现负载均衡。 将不同的业务分割开来,可以资源的最优分配。 支持多路径转发。在Overlay中,流量从源传输到目的可通过多条路径,从而现负载分担,最大化利用线路的带宽。

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    xin域意思 应用中有表现

    下面xin域意思以及在应用中有表现的问题为大家做一下展示。 xin域意思 xin域作为顶级国际域注册的,初衷想通过以诚信为缺口,创立起一个跨时代的以域为头的诚信体系,通过诚信,信任、信赖的理念,希望可以借此让用户打开信赖的窗口。 Xin域不单单互联访问的大门,更一种诚信的标记,综合来看的话,xin域为载体以诚信品牌的特色域后缀。 应用中有表现 1、Xin域因为以为诚信为后盾的互联标志,因此大大地提高了站与访者的信赖,推动了互联的诚信,绿色发展。 以上就对xin域意思和应用中有表现的更改了,现在国内域众多,选择也可观。

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    神经

    本文结构: 神经 神经元 神经的计算和训练 代码现 ---- 1. 神经 神经按照一定规则将多个神经元连接起来的 例如全连接(full connected, FC)神经,它的规则包括: 有三种层:输入层,输出层,隐藏层。 神经元 神经元和感知器的区别也在激活函数: 感知器,它的激活函数阶跃函数,神经元,激活函数往往选择为 sigmoid 函数或 tanh 函数等 ? Are Cool 理论 神经的前世 神经 之 感知器的概念和现 神经 之 线性单元 手写,纯享版反向传播算法公式推导 常用激活函数比较 模型 图解何为CNN 用 Tensorflow 建立 CNN 图解RNN CS224d-Day 5: RNN快速入门 用深度神经处理NER命体识别问题 用 RNN 训练语言模型生成文本 RNN

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    闪电

    「区块链技术指北」的第 31 篇文章 闪电 ---- 闪电一种基于区块链的支付协议。这种协议可以用在即时支付的场景。从设计上来说,中本聪现了快速完成交易所需要的多个构建模块。 低成本:使用闪电的交易在链下执行的,因此只需要很少的交易费用。这种特性使得即时的微支付成为可能。 扩展性:闪电可以支撑每秒钟上百万,甚至数十亿的交易。传统支付轨道也不受限制。 它如何工作的? ---- 闪电使用区块链为基础的。它使用真正的区块链交易及其智能合约脚本语言,这使得它可以创建一个用户能够快速进行大量交量的环境。 这些闪电涉及的一些特性: 双向支付通道:创建了支付通道的交易双方,在这个通道上的任何资金支出都需要双方共同的签。 在这条路径上的节点都不可靠的,系统通过逐步释放时间锁的算法来现支付功能的。 区块仲裁者:链下的交易可以无限制的不断执行。基本上,这意味着链下交易伴随着链上的现。

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    开放

    业界有一个奇怪的现象,但凡涉及到“开源、开放”的技术或者社区,好像都比较受到追捧,行业也不外如,那到底开放呢? ? 事上,像托管路由例一样的软件将具备这三类接口,但它们同时还具有一整套设备从未显示的API,而这些API使软件定义中的开放性变得扑朔迷离。 基于意图(intent) 软件正在试图通过一种基于所谓“意图”的层次建模来解决这个问题,意图模式描述“what”所指的功能而不现方式(How)。 然而,如果基本的核心路由逻辑不单独建模的,那用户不能现设备或虚拟路由的替换。 这意味着在我软件和软件驱动的中,我们承认了一切都不开放且不允许现专有的变化的方式来表述所谓的开放性的概念扩展。

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    爬虫

    一、搜索引擎时代的爬虫 关于爬虫的概念,我们先来瞅瞅维基百科(Wikipedia)上面的定义: 爬虫(英语:web crawler),也叫上蜘蛛(spider),一种用来自动浏览万维机器人 而爬虫其中最基础也很重要的一部分,它决定着搜索引擎数据的完整性和丰富性。我们也看到爬虫的主要作用获取数据。 由此简单地说,爬虫就获取互联公开数据的自动化工具。 这里要强调一下,爬虫爬取的互联上的公开数据,而不通过特殊技术非法入侵到站服务器获取的非公开数据。 可能你要问,“公开数据”呢?简而言之,就站上公开让用户浏览、获取的数据。 为了获得数据,人们把互联钻的“千疮百孔”。哈哈,这里有些夸张。但人们对数据的获取,已经打破的君子协定,和站们玩起了猫捉老鼠的游戏,展开了道高一尺魔高一丈的较量。 为较量呢? 这些手段大致包括: 使用账户保护数据,数据仅对登录用户可见; 数据多次异步加载; 限制IP访问频率,甚至封锁IP; 输入验证码以获得访问权限; 数据在服务器端加密,浏览器端解密; …… 而这些手段也爬虫在技术现中要解决和突破的问题

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    带宽

    当时我说,就你这小站,整个1M妥妥的。 也罢,就简单介绍一下带宽吧。 概述 其简单的说,可以比作速(当然还有区别的)。 好吧,貌似没好说的了,这种常识性的问题大家应该都知道。 带宽 那,1M的带宽就对应每秒1M的数据传输吗?并不。在计算速时,数据以字节为基础单位进行计算的。而带宽的基础计算单位位。 但增加带宽也就意味这费用的增加,如果你1M的带宽,搭建一个站的话,一个页面姑且算作1kb,那从服务器获取这个页面需要1/128秒。但你如果10M的带宽,就只需要1/1280秒。 那问题来了,对于用户来说,没有区别啊。人类的感官并不能识别如此微小的差别。 那带宽越小越好呢?也不这样: 如果你一个盘的站,对于下载文件来说差别就很大了。 如果你的站用户很多,每秒有一万个人访问,那上面计算的每个人的访问速度就要再除以一万了 ---- 所以,选择的时候还要选择适合自己的。我之前自己搭的服务器,只用了1M的带宽,而且绰绰有余。

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    测试

    测试? Web测试用于验证站应用程序否可以满足特定功能,安全性,可用性,可访问性,视觉和性能标准的过程。在将代码移交给生产之前,Web测试对于捕获关键错误的应用程序的成功至关重要。 例如,如果用户不填写表单中的必填字段,会发生? • 业务工作流 这些测试着眼于测试端到端工作流业务场景。 进行了视觉测试,以确保站在视觉上保持一致,尤其在不同的浏览器和移动设备或断点之间。它可以由测试人员或一个小型焦点小组来执行。现在您可能想知道为这很重要。 简单的测试意味着确保页在所有浏览器中看起来都一致的,并且内容可以按预期对齐。您否曾经浏览过页中元素重叠的页?例如,提交按钮和您要填写的表单重叠。 您可以检出具有探索性测试功能的工具,这些工具使您可以在设备验室中进行时测试,以确保您已在用户可能与之交互的设备上进行了测试。

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    高阶

    使用图形和语言对复杂的系统和数据进行建模已成为一系列不同学科的重要主题。可以说,这种基于的观点从图的相对简单性中获得成功的:一个图仅仅由一组顶点和一组边组成,描述了这些顶点对之间的关系。 具体来说,人们从不同的角度认为需要高阶,这种超越了以图形为封装的建模成对关系的范式。在本篇调查文章中,我们对最近的事态发展进行了评估。 我们的目标阐明 (i) 高阶,(ii) 为这些有趣的研究对象,以及 (iii) 它们如何用于应用程序。 原文题目:What are higher-order networks? 高阶?.pdf

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    割接?

    一、写在前面的话 最近经常有同学问道,工程业务有哪些,割接等问题。 本文主要介绍的内容: 工程涉及的业务类型(技术相关)有哪些 割接 举例说一下割接(不涉及技术细节) 割接过程中需要注意哪些事项 割接的文档交付材料如何撰写 二、关于工程业务 那有建需求,就有产品或解决方案的销售行为,这里我们直接忽略销售环节,现在假设所有的售前 和销售环节都定下来了。那接下去就施。 建成后,一般来说服务交付中还有一块,就给客户培 训,培训内容关于就相关产品的施、使用情况、维护方法等。 五、割接方案需注意 方案只割接思想的一个交付物,有的时候给客户看的,有的时候给领导看的。

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    注册域址?域

    随着时代的发展,拥有一个域址,不管对个人还公司而言,变的越来越重要了,域址好比在互联的一张身份证,方便用户了解自己的? 有没有可能发生业务来往或者合作项目等等之类,大大的提高社会信息交流,增加自己的赚钱渠道,所以,有必要先了解怎注册域址?域?那请仔细阅读下文。 image.png 域通俗讲就一个人的人,这个人在世界上独一无二,不重复,用户就可以很轻松识别出来,比如我们经常用的www.baidu.com,其中baidu.com就一个域 ,全世界唯一一个,那呢? 经过以上,大家对怎注册域址和域有个基本的了解,关于域址这块已经不在神秘了,加上现在域注册平台化,非常方便自己或者公司注册,所以,有个域址让更多用户了解自己或者公司,已经变得简单化了

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    “零信任”

    目录 一.零信任介绍 1.零信任 2.为选择零信任 3.零信任与传统安全模型 4.零信任参考架构 5.零信任设计原则 6.零信任安全体系的践原则 二.零信任产品厂商 1.奇安信 2.Google 3.Akamai 4.思科 5.其他厂商及其产品 三.参考文章 一、零信任介绍 1.零信任     “零信任”一个安全术语也一个安全概念,它将防御的边界缩小到单个或更小的资源组 2.为选择零信任 a.云技术的崛起打破了传统架构     如今企业的IT部门为急需一种新的安全思维,直接原因大部分边界已经不存在了,纯内部系统组成的企业数据中心不再存在,企业应用一部分在办公楼里 尤其最近几起严重的数据泄露事件都因为黑客突破了外部防御后,便潜伏于企业内,利用内部系统漏洞和管理缺陷逐步获得更高级权限,而黑客在公司内下的横向移动过程中几乎没遇到阻碍。 如果说传统安全模型用“城墙”将人民保护在一起,那“零信任”则“城门大开”,但每个民众都配备一个士兵保护。

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    浅谈:

    云的未来光明的。 到 2024 年,超过45% 的 IT 支出将淘汰传统并用云取代它们。推动了这些趋势?简而言之:现代云? 云使用云(一个集中的第三方资源提供商)来资源之间的连接。云充当应用程序的看门人。 掌握这一概念意味着可以利用云进行基础架构、管理、监控和维护。 云与传统 随着云的不断发展,越来越多的架构师面临着一个反复出现的问题:我应该将公司的计算带到云端?还继续使用传统?这个问题没有完美的答案,这取决于用户认为附加值。 另一方面,云涉及的用户拥有的硬件和软件要少得多。取而代之的硬件和软件资源托管在云中,从而可以在按需、即用即付的基础上访问时功能。 第二届云峰会将持续围绕行业关注的热点主题展开技术研讨,诚邀您报参与,共同推动云进一步融合发展,赋能业务应用。

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    可视化?

    可视化:现对流量的监管和内部价值的挖掘与分析 可视化可视化简单的说即中的摄像头,对数据,流量来源进行监管、分析与挖掘。 ,管理、信息安全与商业智能的一类应用系统。 简而言之,大约75%的企业同意他们需要提高其可见性以更好地安全。这首先要了解它的含义,它能如何帮助我们? 可视化?基本定义 可见性涵盖了很多方面,但其定义际上很简单。 可视化可以做? 改善可见性有很多好处。让我们举一个上面提到的例子:应用监控。大多数企业都有大量应用程序,这些应用程序其运营的一部分。 可见性工具能够将关键的应用程序流量过滤到正确的工具和设备,并更好地跟踪每个应用程序的使用时间和使用对象,同时又不会使任何应用程序监控工具超载。考虑一下:您为要向视频服务器发送非视频流量?

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    神经?又能干

    现在深度学习炒得非常火热,其它的本质还把神经算法进行延伸和优化而已。那今天目标就直入主题用最简单的语言让大家了解神经一个东西。 222.png 如果你想做一个猫狗识别,大家首先想到了神经,那它做的呢?先来想想咱们人类分辨的,根据猫和狗的特征不一样的,所以我们可以很轻松就知道事猫狗。 既然这样,神经要做的事跟咱们一样,它也需要知道猫的特征,狗的特征,这多的层次结构其就做了一件事,进行特征提取,我们希望结构能更好的识别出来我们想要的结果,那势必需要它们能提取处最合适的特征 另一方面我们关注的点在于,样的权重参数矩阵W1才能给我得到更好的特征,那神经大家都说它一个黑盒子,原因就在于权重参数矩阵W1内部很难解释的,其我们也不需要认识它,只要计算机能懂就OK了。 这一点就要靠反向传播与梯度下降了,简单来说就我们告诉神经我的目标就分辨出狗,然后神经就会通过大量的迭代去寻找最合适的一组权重参数矩阵。

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    直播怎赚钱?直播?

    最近这几年一直听说直播,而且有很多人也在上面赚了不少钱了。看着别人赚钱,但也有很多人想做,而对于我们这些没有接触过直播的人来说,根本就不知道怎样才能赚钱,那直播怎赚钱? 直播? image.png 直播怎赚钱? 直播开始兴起,无论通过直播赚钱,还直播带货赚钱都非常好的赚钱方法,下面就具体来说这几个方法赚钱的。 一般直播陪我聊聊天或者表演一些才艺,通过打赏的方式挣钱。打赏的人越多,挣钱也就越多。但有一点不好的,所有赚的钱需要跟平台分,一般自己分的比较多,平台会少一些。不过做得好的月收入也不错的哦。 直播? 直播通过一些直播平台进行了,现在很多的平台都可以直播。比如快速,抖音等等,还有一些专门直播的平台,而且进入的门槛很低,自己注册一个制的账号就可以了。 所以直播也就通过直接播出自己想要直播的东西。 以上就直播怎赚钱的介绍,希望对大家有帮助。

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