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如何选购最佳通配符SSL证书?

通配符证书选购攻略.jpg 通配符SSL证书优势 高扩展性 由于一张通配符SSL证书支持保护一个主域名及其所有二级子域名,换句话说,它可以同时确保多个子域名站点的安全,如您后续新增同级子域名,无需再额外付费...以上是通配符SSL证书普遍特点,那么如何选购最佳的通配符证书呢?需要注意哪些方面呢? 选购通配符证书注意事项 1....所以在选购通配符证书时,需要确认SSL证书的兼容性,保证证书被全球99%的浏览器、服务器、移动设备等兼容和信任。如果您的潜在用户不能从他们的设备上访问您的公司网站,毫无疑问,这将有损公司品牌形象。...所以,选购证书时,也要优先选择能随时提供专业客户服务和技术支持的供应商,以便及时解决您的问题。 4....那么,当您选购某一个CA下的通配符证书时,为避免造成不必要的损失,可以了解一下它的退款服务。 根据上面提到的四条注意事项,相信您能找到满意的通配符SSL证书,实现多个子域名的HTTPS安全加密。

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如何加速我们的神经网络

让我们一起来想一下怎么样来加速我们的神经网络的训练过程。 通常我们知道,越复杂的神经网络,越多的训练数据。我们所花费在训练这些实验数据上所消费的时间也就越多。...这个时候,我们就需要找到一些方法,让神经网络变得聪明起来,变得快起来。 所以,人们找出了一个最基础的方法SGD(Stochastic Gradient Descent) ?...现在想想红色方块是我们所要训练的data,如果要按照以前整套的流程和写法,就需要把整套的数据一次一次的放入到神经网络中进行学习,放入到NN中进行训练。在这个过程中所消耗的资源会很大。...在每一次的过程中,每次使用分量数据,虽然不能反映整体的情况,但是却在很大的程度上大大加速了NN的训练过程,并且在这个过程中也不会减少NN的准确率。...与之相对的,我们还有很多的途径来加速训练。其余的大多数方法都是在更新神经网络参数的时候动手脚。 ? 对于公式W+=-Learning rate*dx。

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开发 | 除了性价比排名,如何选购深度学习 GPU

但很快我就发现,让神经网络在多卡上高效地并行处理,其实是一件挺不容易的事。尤其是对于更密集的神经网络,性能的提升可以用一句“不过如此”来形容。...通过数据并行化,小型神经网络倒可以很高效地并行处理,但大型的就不行了。...这之后,我继续探索如何在多卡环境玩深度学习。 我开发了一个全新的 8 bit 压缩技术,其模型并行化比起 32 bit 方法要高效得多,尤其是密集或全连接层。...另外需要注意的是,对 GPU 性能利用不足的小型神经网络,会让性能更强的 GPU 在对比中吃亏。...我需要处理的任务、如何进行试验,决定了对我而言的最佳选择,不管是 GTX 1070 还是 GTX 1080。 对于预算紧张的开发者而言,选择余地非常有限。

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如何应对动态网络犯罪形势

过去5年中,网络安全威胁格局如何演变?eSentire看到了哪些不明显的威胁? 在过去的五年,我们在认识网络犯罪方面取得了长足的进步,但网络组织和民族国家所构成的威胁也在日益增加。...攻击使用了冒充流媒体服务、银行机构或旅行社的普通网络钓鱼诱饵,这些粗犷的犯罪网络是由罪犯、集团造成的,就像漂浮在海洋上的塑料垃圾一样,它扰乱了生态系统的各个层面,从个人到银行,律师事务所和医院都为之所害...有犯罪集团开始认识到,网络犯罪比传统的实体犯罪更有利可图,危险性更小。...这也可以理解为网络工具的商品化。商品化意味着增长,低成本则打开了市场机会。 现在,民族国家正在重新校准雷达,公司发现自己成为贸易战中受损的一部分,各国利用网络博弈来试图平衡经济影响。...网络犯罪组织使用最多的攻击方法是什么?哪种类型的组织风险最大? 没有人能免受网络攻击。但是特定的行业继续在网络犯罪领域里占据上风。

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CDN网络加速原理

CDN CDN的全称是Content Delivery Network,即内容分发网络。...其目的是通过在现有的Internet中增加一层新的网络架构,将网站的内容发布到最接近用户的网络“边缘”,使用户可以就近取得所需的内容,提高用户访问网站的响应速度。...因而,CDN可以明显提高Internet网络中信息流动的效率。从技术上全面解决由于网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等问题,提高用户访问网站的响应速度。 下面是一个简单的CND示意图 ?...Cache层,主要是通过接管DNS实现,将用户的请求引导到Cache上获得源服务器的数据,从而降低网络的访问时间。...宗上,CDN网络是在用户和服务器之间增加Cache层,主要是通过接管DNS实现,将用户的请求引导到Cache上获得源服务器的数据,从而降低网络的访问的速度。

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教程 | 如何使用JavaScript实现GPU加速神经网络

与此同时,GPU 加速的使用已经远远超出了计算机图形学的范围,它现在已经成为机器学习的一个组成部分。 训练深层神经网络是一个计算密集型过程,深度神经网络在机器智能的许多重要领域得到了当前最优结果。...本文着眼于这些趋势的持续融合,并概述了将 GPU 加速的神经网络引入 JavaScript 的一些项目。 ?...Brain.js 是一个较老的神经网络库的延续,它使用 gpu.js 来完成硬件加速。 ?...在内核的 JavaScript 定义中,this 对象提供线程标识符,并存储在实际内核里是常量、在外部是动态变量的值。 该项目专门研究加速 JavaScript 函数,并不试图提供神经网络框架。...对 GPU 加速神经网络的支持基于 GPU.js,这可以算得上该项目近期最重要的进展了。

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如何用张量分解加速深层神经网络?(附代码)

截断 SVD 用于分解完全连接的层 第一份我能找到的使用这个来加速深度神经网络的是在 Fast-RNN 论文中,Ross Girshick 使用它来加速用于检测的全连接层。...他们使用它来加速网络的速度,而不会明显降低精度。在我自己的实验中,我可以使用这个在基于 VGG16 的网络上获得 x2 加速,而不会降低准确度。...Fast and Low Power Mobile Applications(https://arxiv.org/abs/1511.06530 ) 这一篇非常酷的论文,说明了如何使用 Tucker 分解来加速卷积层来得到更好的结果...我也在基于 VGG 的参数化网络用了这种加速,比 CP 分解的精度要好。作者在论文中指出,它可以让我们使用更高的学习率(我用 )进行微调。...总结 在这篇文章中,我们讨论了几个张量分解的方法来加速深度神经网络。 截断的 SVD 可用于加速完全连接的层。

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经济复苏正当时,云网络如何加速企业效率提升?

作为企业上云的第一步,云网络也将迎来不小的机遇和挑战。那么,经济复苏给云网络带来了哪些变化,而云网络又将如何促进企业提升效率、加速发展?...极客有约本期栏目特别邀请到了阿里云智能云网络产品线总经理、阿里巴巴达摩院 XG 实验室负责人祝顺民(江鹤),一起来聊聊《经济复苏正当时,云网络如何加速企业效率提升?》...祝顺民:近年来国家出台大量数字经济相关支持政策,推动数字经济加速发展,云计算作为数字经济和产业数字化的重要底座,有望受益于经济的复苏和行业的整体发展。...阿里云一直在不断思考如何让用户在降本方面能够获得更多收益,比如利用云计算等技术帮助企业将自动化、智能化、可视化等手段运用到实际业务中。 2 效率提升背景下,不同行业对云网络需求有哪些变化?...3 云网络如何加速企业效率提升? InfoQ:不同行业不同企业对于云网络的需求不同,在经济复苏的背景下,您观察到哪些企业最先有一些动作?

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cdn网络加速如何实现的?Cdn适合哪些用户采用?

现在很多人在建立网站的时候,为了增加网站的响应速度,都会使用cdn网络加速技术。声誉带来严重的影响。因此目前很多大的新网站都会通过一些网络技术来改善访问延迟的。那么cdn网络加速如何实现的?...cdn网络加速如何实现 目前很多网站为了提升用户访问的速度,都采取了cdn网络加速技术,那么这种技术是依靠什么来让用户访问网站的速度得到提升的呢?...dn适合哪些用户采用 cdn网络加速技术是电信增值业务中的一个项目,一般来说需要网络加速的都是一些大型网站,像很多视频网站就需要通过cdn技术来为用户提供更好的视频欣赏体验,否则总是卡顿的视频播放很难吸引用户持续观看...cdn网络加速是目前使用非常普遍的一种技术,这种技术利用了多个边缘服务器,来为不同地域的用户提供就近的内容分发功能,从而有效的提升用户访问网站的体验,为用户解决网站延迟高、视频观看卡顿等问题。

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深度神经网络发展历程全回顾:如何加速 DNN 运算?

鉴于篇幅,AI 研习社主要针对论文中的如下几部分详细介绍: DNN的背景,历史和应用 DNN的组成部分,以及常见的DNN模型 简介如何使用硬件加速DNN运算 █ DNN的背景 人工智能与深度神经网络...接下来,如图3所示,我们用图像分类作为例子来展示如何训练一个深度神经网络。...梯度可以通过反向传播(Back-Propagation)过程很高效地进行计算,loss的影响反向通过网络来计算loss是如何被每个权重影响的。 训练权重有很多种方法。...因此,了解各种平台如何加速计算,是十分重要的。 CONV和FC层的基本组成都是乘加操作(Multiply-and-Accumulate,MAC),可以很容易的并行化。...论文很详细的介绍了如何通过这两种方法改进时间和空间架构,以加速DNN运算的,感兴趣的读者可以阅读原论文深入了解:Efficient Processing of Deep Neural Networks:

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