本章我们要讨论的问题是只对 T C P / I P协议簇有意义的 I P地址。数据链路如以太网或令牌环网都有自己的寻址机制(常常为 48 bit地址),这是使用数据链路的任何网络层都必须遵从的。一个网络如以太网可以同时被不同的网络层使用。例如,一组使用 T C P / I P协议的主机和另一组使用某种P C网络软件的主机可以共享相同的电缆。
在本文中,我们将探讨如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。Plotly是一个强大的可视化库,允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。
目前PON技术已成为接入网主流接入技术,并且在PON网络中传输的主要还是以太网业务,那问题就来了,以太网业务是怎么在PON网络(OLT与ONU之间,本文主要关注GPON网络)中进行传输的呢?这就不得不提到GPON的封装与映射原理。
Plotly 的 update_layout() 方法以及legend_font_color和legend_font_size参数可用于手动添加图例颜色和字体大小。下面提供了语法的插图 -
这里介绍集群实现虚拟网络的相关技术,以及LVS集群中实现的三种IP负载均衡技术:VS/NAT,VS/TUN,VS/DR。
不像图1 - 5所示的其他三类I P地址(A、B和C),分配的28 bit均用作多播组号而不再表示其他。
ggplot2可以用来创建优雅的图形,由于它的灵活,简洁和一致的接口,可以提供美丽、可直接用来发表的图形,吸引了许多用户,特别是科研领域的用户。ggplot2使用grid包来提供一系列的高水平的函数,并将其延伸为图形语法,即独立指定绘图组件,并将它们组合起来,以构建我们想要的任何图形显示。图形语法包含6个主要成分:data, transformations, element, scales, guide和 coordinate system。图层图形语法源于多层数据构建图形的想法。它定义了下表中的图形组分:data, aesthetic mappings, statistical transformations, geometric objects, position adjustment, scales, coordinate system 和 faceting(数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整、比例、坐标和面)。数据、几何映射、统计变换、几何对象、位置调整形成一个图层,一个图可以有多个图层。
优点:采用组播技术后,即使用户数量成倍增长,主干网带宽不需要随之增加。从而解决了宽带应用对带宽和服务质量的要求问题
GC、Lambda、 Java8的流(Stream)概念其实都来自函数式编程。 他因何有如此魔力呢?
Python中一切都是对象,但不意味着必须面向对象编程,你也可以写函数式代码。函数式编程的基本想法是通过函数实现功能,而没有对象、继承等概念。函数式编程中两个真正常见的概念是映射(map)和过滤器(filter),Python为它们提供了内置函数:
首先简单介绍一下LVS (Linux Virtual Server)到底是什么东西,其实它是一种集群(Cluster)技术,采用IP负载均衡技术和基于内容请求分发技术。调度器具有很好的吞吐率,将请求均衡地转移到不同的服务器上执行,且调度器自动屏蔽掉服务器的故障,从而将一组服务器构成一个高性能的、高可用的虚拟服务器。整个服务器集群的结构对客户是透明的,而且无需修改客户端和服务器端的程序。
Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的,并在Java虚拟机(JVM)中运行,但它附带了Python绑定,也称为PySpark,其API深受panda的影响。在功能方面,现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能,例如groupby、聚合等等。
麻省理工学院的研究人员开发了一种新颖的“无监督”的语言翻译模型,这意味着它无需人工注释和指导即可运行,这可以使基于计算机的更多语言翻译更快,更高效。
当以某种方式组合多个序列或数据帧时,在进行任何计算之前,数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑,但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象,然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
新加坡量子技术中心(CQT)的研究人员提出了一种求解线性方程组的新算法,该算法比传统以及以前的量子版本都快,并且不受数据类型限制。 线性方程组涉及从商品价格、社交网络和化学结构等问题。 线性系统算法适
来源: https://martinfowler.com/articles/patterns-of-distributed-systems/
本文主要是关于 pointNet,pointNet++,frustum point 的一些整理和总结,内容包括如何将点云进行深度学习,如何设计新型的网络架构,如何将架构应用的3D场景理解。文章由于篇幅过长,将分成上下两部分。
我们有一组 10 秒短视频组成的数据集,视频内容是人从事各种活动。一个深度学习模型将会观察这些视频的每一帧画面,进行理解,然后你可以用简短的自然语言问它视频内容。
在第一部分中,我们将通过示例介绍如何读取CSV文件,如何从CSV读取特定列,如何读取多个CSV文件以及将它们组合到一个数据帧,以及最后如何转换数据 根据特定的数据类型(例如,使用Pandas read_csv dtypes)。
来源:Deephub Imba本文约2200字,建议阅读5分钟本文介绍了对抗性攻击的原理。 由于机器学习算法的输入形式是一种数值型向量(numeric vectors),所以攻击者就会通过设计一种有针对性的数值型向量从而让机器学习模型做出误判,这便被称为对抗性攻击。和其他攻击不同,对抗性攻击主要发生在构造对抗性数据的时候,该对抗性数据就如正常数据一样输入机器学习模型并得到欺骗的识别结果。 什么是对抗样本? 这些数据样本看起来像正常样本,但以某种方式受到干扰以欺骗机器学习系统。例如在给定的图像中,并非所有像素
由于机器学习算法的输入形式是一种数值型向量(numeric vectors),所以攻击者就会通过设计一种有针对性的数值型向量从而让机器学习模型做出误判,这便被称为对抗性攻击。和其他攻击不同,对抗性攻击主要发生在构造对抗性数据的时候,该对抗性数据就如正常数据一样输入机器学习模型并得到欺骗的识别结果。
当你处理 LLMs 时,你经常会遇到术语“向量”,“Token”和“嵌入”。在深入构建聊天机器人和 AI 助手之前,充分理解这些概念非常重要。随着多模态方法的兴起,这些术语不仅仅局限于大型语言模型(LLMs),还可以解释图像和视频。
RFC 893[Leffler and Karels 1984]描述了另一种用于以太网的封装格式,称作尾部封装(trailer encapsulation)。这是一个早期B S D系统在DEC VA X机上运行时的试验格式,它通过调整I P数据报中字段的次序来提高性能。在以太网数据帧中,开始的那部分是变长的字段(I P首部和T C P首部)。把它们移到尾部(在 C R C之前),这样当把数据复制到内核时,就可以把数据帧中的数据部分映射到一个硬件页面,节省内存到内存的复制过程。 T C P数据报的长度是5 1 2字节的整数倍,正好可以用内核中的页表来处理。两台主机通过协商使用 A R P扩展协议对数据帧进行尾部封装。这些数据帧需定义不同的以太网帧类型值。现在,尾部封装已遭到反对,因此我们不对它举任何例子。有兴趣的读者请参阅 RFC 893以及文献[ L e ffler et al. 1989]的11 . 8节。
各层间传输数据的时候,把第n+1层收到的PDU作为第n层的SDU,加上PCI后进行发送。
pod 相当于一个容器,pod 有独立的 ip 地址,也有自己的 hostname,利用 namespace 进行资源隔离,相当于一个独立沙箱环境。
看起来就让人头大?你的脑海随即会浮现出两个问题:它们都是从哪儿来的?为什么需要这些运算?
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说,了解序列和数据帧的每个组件,并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型,这一点至关重要。
机器之心报道 编辑:陈萍、杜伟 一种模型统一多种模态实现了。 给定一句话,然后让你想象这句话在现实场景中的样子,对于人类来说这项任务过于简单,比如「一辆进站的火车」,人类可以进行天马行空的想象火车进站时的样子,但对模型来说,这可不是一件容易的事,涉及模态的转换,模型需要理解这句话的含义,然后根据这句话生成应景的视频、音频,难度还是相当大的。 现在,来自北卡罗来纳大学教堂山分校、微软的研究者提出的可组合扩散(Composable Diffusion,简称 CoDi)模型很好的解决了这个问题。比如,前面提到的
计算机网络中一个关键步骤在于通信路径上不同节点对于流经本节点的数据包转发,常见的交换设备主要是交换机(第二层、三层)和路由器(第三层),在实际运行时,它们各自维护一些表结构帮助完成数据包的正确寻址与转发,本文详细介绍了三张至关重要的表:转发表、ARP表与路由表的在网络数据包转发功能中发挥的作用,以及它们协同工作的原理,顺便也会接着之前的文章继续谈谈交换机和路由器的一些事儿。
使用可视化工具包探索Lyft预测数据集介,可视化动图非常消耗流量,请在wifi环境下查看本篇文章
在面向帧的自动重传请求系统中,当待确认帧的数量增加时,有可能超出缓冲存储空间而造成过载。
计算机网络主要由一些通用的、可编程的硬件互连而成,通过这些硬件,可以传送不同类型的数据,并且可以支持广泛和日益增长的应用。计算机网络的不是软件概念,还包含硬件设备,计算机网络不仅仅是信息通信,还可以支持广泛的应用。
我们将使用 drop() 方法从任何 csv 文件中删除该行。在本教程中,我们将说明三个示例,使用相同的方法从 csv 文件中删除行。在本教程结束时,您将熟悉该概念,并能够从任何 csv 文件中删除该行。
昨天,加州大学旧金山分校的Joseph Makin 等人在 Nature Neuroscience上发表了一篇论文,标题为《利用 encoder-decoder 框架,将大脑皮质活动翻译为文本》(Machine translation of cortical activity to text with an encoder–decoder framework)。
项目链接:http://cvlab.cse.msu.edu/project-nonlinear-3dmm.html
首先简单介绍一下LVS (Linux Virtual Server)到底是什么东西,其实它是一种集群(Cluster)技术,采用IP负载均衡技术和基于内容请求分发技术。调度器具有很好的吞吐率,将请求均衡地转移到不同的服务器上执行,且调度器自动屏蔽掉服务器的故障,从而将一组服务器构成一个高性能的、高可用的虚拟服务器。整个服务器集群的结构对客户是透明的,而且无需修改客户端和服务器端的程序。 为此,在设计时需要考虑系统的透明性、可伸缩性、高可用性和易管理性。一般来说,LVS集群采用三层结构,其体系结构如图所示:
HTTP/2是HTTP协议自1999年HTTP 1.1发布后的首个更新,它由互联网工程任务组(IETF)的Hypertext Transfer Protocol Bis(httpbis)工作小组进行开发,该组织于2014年12月将HTTP/2标准提议递交至IESG进行讨论并于2015年2月17日被批准,目前多数主流浏览器已经在2015年底支持了该协议,此外根据W3Techs的统计数据表示自2017年5月,在排名前一千万的网站中有13.7%支持了HTTP/2,本篇文章我们将主要对HTTP/2协议的新特性以及HTTP/2中的请求走私进行详细介绍
作者 | June Tao Ching 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
通信的每一层中都有自己独特的安全问题,网络安全问题应该在多个协议层,针对不同的弱点解决。就安全而言,数据链路层(第二协议层)的通信连接是较为薄弱的环节。
深度学习:几何视图 深度学习最令人惊讶的特点便是极易上手。十年以前,没有人可以猜得到经过梯度下降法训练过的简单参数模型可以在机器感知问题上实现如此惊人的结果。现在,事实证明,研究者所需要做的只是使用足够大的梯度下降素材来训练参数模型。正如 Feynman 曾经描述宇宙一样,“它并不复杂,只是里面包含的东西实在太多。” 在深度学习中,所有的东西都是一个向量(任何的东西都是几何空间中的一个点)。模型的输入(可能是文字,图片,等等)和目标首先被向量化(变成了一些初始输入向量空间和目标向量空间)。深度学习模型中的每
作者 | Francois Chollet 编译 | 聂震坤 深度学习:几何视图 深度学习最令人惊讶的特点便是极易上手。十年以前,没有人可以猜得到经过梯度下降法训练过的简单参数模型可以在机器感知问题上实现如此惊人的结果。现在,事实证明,研究者所需要做的只是使用足够大的梯度下降素材来训练参数模型。正如 Feynman 曾经描述宇宙一样,“它并不复杂,只是里面包含的东西实在太多。” 在深度学习中,所有的东西都是一个向量(任何的东西都是几何空间中的一个点)。模型的输入(可能是文字,图片,等等)和目标首先被向量化
就在不久前,Google 人工智能实验室宣布,他们在「实时手部跟踪」方面取得了新的进展,并将这项新技术运用在了 MediaPipe 中,这也是 AI 计算机视觉任务的一大突破。这一技术不光可以在手机上实现实时捕捉性能,甚至可以同时对多个手的动作进行跟踪。目前,Google 已经将该项目开源,并且发布了相关博客介绍了这项技术,AI 开发者将其内容整理编译如下。
TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol,传输控制协议/互联网协议)是互联网的基本协议,也是国际互联网络的基础。
上一章我们介绍过,负载均衡服务是由一组服务器共同完成同一个服务,它的具体原理是:一组服务器中选择一台作为主管理服务器,其他服务器其在它管辖之下,称为内部服务节点服务器,由管理服务器负责接收客户端请求,然后按照一定的算法、策略,分配给内部节点服务器具体处理客户请求,从而实现统一管理,分流业务的功能。
交换机与网桥的区别就在于交换机比网桥拥有更多的端口、更强的转发能力、特性更加的丰富
VLAN(Virtual Local Area Network)的中文名为"虚拟局域网"。虚拟局域网(VLAN)是一组逻辑上的设备和用户,这些设备和用户并不受物理位置的限制,可以根据功能、部门及应用等因素将它们组织起来,相互之间的通信就好像它们在同一个网段中一样。学生时代的学习笔记分享给大家,设备用的是H3C。
流量控制涉及对链路上帧的发送速率的控制,以使接收方有足够的缓冲空间来接受每一个帧。例如,在面向帧的自动重传请求系统中,当待确认帧的数量增加时,有可能超出缓冲存储空间而造成过载。流量控制的基本方法是由接收方控制发送方发送数据的速率,常见的方式有两种:停止-等待协议和滑动窗口协议。
对抗生成网络(GAN)是一种在给定一组旧的「真实」样本的情况下,生成新的「人造」样本的工具。这些样本几乎可以是任何的东西:手写数字、人脸图片、表现主义绘画作品,等等所有你能想出的物体。
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