这是我自学 MIT6.S081 操作系统课程的 lab 代码笔记第十一篇：Networking（最后一篇）。此 lab 大致耗时：2小时。...本 lab 的难度主要在于阅读文档以及理解 CPU 与操作系统是如何与外围设备交互的。换言之，更重要的是理解概念以及 lab 已经写好的模版代码的作用。...return; } rx_mbufs[ind]->len = desc->length; net_rx(rx_mbufs[ind]); // 传递给上层网络栈...完结撒花 本 lab 的完成，为接近两个月的 MIT6.S081 旅途画上了句号。...不得不说 MIT 的课程以及作业设计真的很不错，目标明确但又充满探索的 xv6 lab，加上自动 grading，体验简直好到爆。
CS 144 Lab Four 收尾 -- 网络交互全流程解析 对应课程视频: 【计算机网络】 斯坦福大学CS144课程 本节作为Lab Four的收尾，主要带领各位来看看网络交互的整体流程是怎样的...首先，项目根路径中的 tun.sh 会使用 ip tuntap 技术创建虚拟 Tun/Tap 网络设备。这类接口仅能工作在内核中。不同于普通的网络接口，没有物理硬件。...这样做的目的应该是为了模拟真实网络环境下的网络环境。...TUN 是一个虚拟网络设备，它模拟的是一个三层设备，通过它可以处理来自网络层的数据包，也就是 IP 数据包。...// 这对套接字可用于本地通信，类似于网络套接字的用法，但是不需要通过网络协议栈进行通信，而是直接在内核中完成通信，因此效率更高。
今天是第一篇：大数据企业，你是不是“网络运营者”？...为什么要谈“网络运营者” 从去年11月7日《网络安全法》通过之日起，身边就有不少的大数据以及互联网行业的朋友开始问到一个问题：大数据企业是不是“网络运营者”？...甚至还有一些传统跨国企业的朋友也在担心他们的企业是不是“网络运营者”？在他们看来公司仅仅是运营了一个企业宣传的网站，这种情况他们算不算“网络运营者”呢？为了解决以上的疑问，我们今天就来试着解读一下。...《网络安全法》第七十六条： 网络运营者，是指网络的所有者、管理者和网络服务提供者。...从草案以及正式生效的《网络安全法》的表述来看，“网络运营者”包含三类主体：即网络的所有者、网络的管理者以及网络服务提供者。
即实体化的网络必然会限制网络性能的增长，而将目标网络与 Model Zoo 进行连通，此时网络不再具备实体，而是一种建立起网络之间的连通超体形态。 图上：超体网络和实体网络的区别。...在该论文中，新加坡国立大学 LV lab 提出一种全新的网络克隆技术。...最大，此时本体网络被设定为主网络； 步骤二：选择修正网络 M_s^1 和 M_s^2，对本体网络中缺失的部分任务进行补充； 步骤三：利用网络克隆技术定位和连通部分修正网络 M_s^1 和 M_s^2...综上所述，本文提出的构建网络超体所需的网络克隆技术可以被表示为： 其中 M_s 表示修正网络集合，因此网络超体的连通形式为一个本体网络加上一个或若干个修正网络，网络克隆技术就是克隆所需要的部分修正网络...02 方法总览 在网络克隆的方法部分，为了简化叙述，我们设定修正网络的数量 P=1（因此省略了修正网络的上标 ρ），即我们连通一个本体网络和一个修正网络来搭建所需的超体网络。
选自arXiv 作者：Pin-Yu Chen 、Yash Sharma、Huan Zhang、Jinfeng Yi、Cho-Jui Hsieh 机器之心编译 腾讯 AI Lab 在 2018 年 AAAI...这篇论文提出一种基于弹性网络正则化的攻击算法，该算法将对抗样本攻击 DNN 的过程形式化为弹性网络正则化的优化问题。...深度神经网络（DNN）在机器学习和人工智能的诸多不同任务（诸如图像分类、语音识别、机器翻译、打游戏）上取得了当前最优结果。...为了弥补差距，我们提出了一种基于弹性网络正则化（Elastic-net regularization）的攻击算法，称为弹性网络正则化攻击（EAD）。...图 4：κ不断变化的情况下，MNIST 数据集上从无防御网络到防御性提取网络的攻击迁移性（平均情况）。
研究者提出新的方法，被称为深度立体几何网络(DSGN)，通过检测可微体积表示-3D几何体积上检测3D目标，显著缩小了这一差距，有效地编码了3D正则空间的3D几何结构。...据我所知，目前还没有任何研究要明确地研究将三维几何编码到基于图像的检测网络中的方法。...利用双目图像对的输入，通过 Siamese网络提取特征，并构造了一个平面扫描体积(PSV)。像素的对应关系是在这个体积上学习的。...然后通过三维体积上的3D神经网络学习3D目标检测的必要结构。 Image Feature Extraction Stereo matching和目标识别的网络对各自的任务有不同的体系结构设计。...由于检测网络需要一个基于高级语义特征和较大的上下文信息的判别特征，因此研究者对网络进行了修改，以获取更多的高级信息。
机器之心发布 机器之心编辑部 近年来，图神经网络的研究异常火爆，被各大顶会录取的文章数量爆炸式增长。然而，目前大部分图卷积网络，尤其是面向节点分类的网络，都是浅层网络。...所以，如何有效的训练超深图卷积网络是图学习研究的一个重大挑战。这项工作由腾讯 AI Lab 与清华大学合作完成。 ?...腾讯 AI Lab 和清华大学的这项研究表明，图神经网络无法做深由两个原因造成：过拟合 (Overfitting) 和过平滑（Oversmoothing）。...非常多的图神经网络的模型，例如图卷积神经网络（GCN），图注意力网络（GAT）等，在各种图学习的应用上都取得了非常不错的结果。但是，现在大部分的图卷积网络结构，其实都是浅层的（两层）。...这种浅层网络极大的限制了图卷积网络的表达能力。最近，基于卷积神经网络里面的经验，有一些对图卷积网络做深的模型修改尝试。
机器之心专栏 腾讯AI Lab， 清华AIR&计算机系 一文了解等变图神经网络的结构和相关任务。...为此，腾讯 AI Lab， 清华 AIR & 计算机系在综述：《Geometrically Equivariant Graph Neural Networks: A Survey》中，对等变图神经网络的结构和相关任务进行了一个系统梳理...正因为如此，基于对对称性的建模，大量基于图神经网络的改进模型在近年来被提出。这一类模型，因为克服了传统图神经网络无法很好处理这类具有等变对称性质的特征的缺点，被统称为等变图神经网络。...在这篇综述里面，我们系统性的梳理了近年等变图神经网络的发展脉络，并且提供了一个简洁的视角帮助读者能够很快的理解这类网络的内涵。基于消息传播和聚合函数的不同，我们将现有的等变图神经网络分为三类。...以下是对等变图神经网络模型的一个总结梳理： 等变图神经网络应用 因为可以更好的建模几何信息，等变图神经网络在从物理系统到化学物质的各种类型的现实世界几何数据中具有广泛的应用。
AI 科技评论按：UBER AI Lab 最新研究发现卷积神经网络在处理坐标变换问题上存在惊人的「无能」缺陷，并提出了一种简单的 CoordConv 策略修复了这一缺陷。...AI 科技评论把 UBER AI Lab 的这篇文章全文翻译如下。 ?...图3 (a) 基于监督的坐标分类网络要求网络在给定的坐标 (i, j) 上绘制一个像素点；(b) 数据集样例；(c) 训练集与数据集可视化 我们再次尝试了许多具有不同超参数的网络，然后观察到即便有些网络可以记住训练集...，(a) 有 6 场比赛 CoordConv 的表现超过了标准卷积；(b) 有 2 场比赛，两者表现一样；(c) 有 1 场比赛，CoordConv 表现稍微差了一些 后续 在本文中，Uber AI Lab...不过另一方面，也有一些其他的研究者在看过 Uber AI Lab 的这项研究之后认为他们的做法是「人工特征的借尸还魂」，为部分任务增加了有益的特征之后当然可以提高模型的表现，但这种做法是与表示学习、深度学习所倡导的
机器之心发布 来源：腾讯 AI Lab 在 EMNLP 2018 中，针对短文本的处理，腾讯 AI Lab 发布了 论文 Topic Memory Networks for Short Text...这篇论文由腾讯 AI Lab 主导，与中国香港中文大学合作完成。...Topic Memory Networks（主题记忆网络），网络结构如图 1 所示。...表 3：主题记忆网络与比较模型的实验结果。...为了探索为什么主题记忆网络能取得更好的性能，本文讨论了主题记忆网络对表 1 的测试样例 S 学到了什么表示，结果如图 2 所示。
MIT 6.828 操作系统工程 Lab6: 网络驱动程序 这篇是我自己探索实现 MIT 6.828 lab6 的笔记记录，会包含一部分代码注释和要求的翻译记录，以及踩过的坑/个人的解决方案 目录：...MIT 6.828 操作系统工程 Lab6: 网络驱动程序 练习 1.time_tick 练习 2.浏览英特尔的E1000软件开发人员手册 练习 3....e1000.h lab6 实际上并没有想象中那么难，代码量很少，主要是需要理解网卡外设的运作方式。 根据网页上的提示，在需要的时候去查找手册就好。...syscall.c static int sys_time_msec(void) { // LAB 6: Your code here....static int send_data(struct http_request *req, int fd) { // LAB 6: Your code here.
这张图乍一看没什么问题，但是细想会觉得有点奇怪，好像我们印象里看到的神经网络的图片也是这样的，既然如此，那么它们之间有什么区别呢？ 表面上最明显的区别就是名字不同，这是一张神经网络的图片。...我们一般不把输出层看作是有效的神经网络，所以下图的网络被称为二层神经网络，而不是三层神经网络。 ?...除了名字的叫法不同之外，还有一个最关键的区别就是激活函数，为了说明白这点，我们先来看看神经网络当中的信号传递。 信号传递 下图是一张我随便找来的神经网络图，我们可以看到输入的第一个节点被置为了1。...我们以下图为例子来看下神经网络当中信号的传递方式。 ?...代码实现 最后，我们来试着写一下神经网络的代码，由于现在我们还没有介绍神经网络的训练方法，所以我们只能实现它预测的部分。等我们介绍完了反向传播算法之后，再来补上模型训练的过程。
华三云实验室（H3C Cloud Lab，简称HCL）是一款界面图形化的全真网络模拟软件，用户可以通过该软件实现H3C公司多个型号的虚拟设备的组网，是用户学习、测试基于H3C公司Comware V7平台的网络设备的必备工具...H3C Cloud Lab安装的需求： CPU：主频不低于1.2GHz，内核数目不低于2核，支持VT-x或AMD-V硬件虚拟技术。内存不低于4GB，硬盘不低于80GB。...4 HCL安装完成后启动失败，提示：see the logfile cloud lab/exe/log for details！或者提示：请检查VirtualBox API是否安装正确！...有可能是兼容性出现问题 右击HCL——属性——兼容性——兼容模式修改为win10运行。 至于其他还有可能出现问题可以在百度上面自己寻找，就不依次叙述
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文对中山大学人机物智能融合实验室（HCP Lab）在数学解题领域的一系列研究进行了简要介绍，这些工作主要由 HCP 实验室秦景辉博士等人完成。...近年来，神经网络在计算机视觉，模式匹配、自然语言处理、强化学习等领域取得了巨大成功，但神经网络模型的离散组合推理能力远不及人类。那么，神经网络能否理解数学题，并解出这些题目呢？...那么数学题求解可以看作是从自然语言到数学语言的翻译问题，神经网络模型从形式上能求解数学问题。...NS-Solver 在网络骨干上由三个组件构建：1）Problem Reader，通过双层双向 GRU 网络对数学题进行高效的语义理解和表示；2）Programmer，负责基于问题语义以及常识预测结果进行符号推理...实验室简介 中山大学人机物智能融合实验室(HCP Lab)由林倞教授于2010年创办，围绕人工智能前沿技术布局研究课题，获得中国图像图形学会科技一等奖、吴文俊自然科学奖、省级自然科学一等奖等荣誉；培养了梁小丹
但是前端资源的高可用并没有那么简单，在当前复杂的网络环境下，你是指望用户多刷新几次、还是期望用户把Wi-Fi切换为4G，撞大运解决问题？获客成本如此之高的今天，放弃用户是不明智的。...然而现实世界中，网络环境十分复杂，相同主机在不同线路、不同地区、不同时间段的可用性和访问质量是不同的，所以使用 CDN 不是解决这个问题的银弹，但是同时使用多个 CDN 或许是当前阶段比较通用的方案。...比如默认不同地域的用户通过不同线路访问网站，如果其中一条线路出现问题，那么一部分用户就无法访问网站提供的服务。 这个时候，我们通常会使用切换请求资源服务器的方法来解决问题，比如下面这样。...你成功切换了资源，并且 DNS 快速生效（网络层、客户端层）。 你的用户在你切换资源、DNS 生效后，恰如其分的刷新了页面，而不是直接离开。 听起来是不是很魔幻。...模拟多个网络 我们先创建一个 docker-compose.yml ，里面包含下面的内容。
1.2 CS144实验室之Lab7 CS144是斯坦福大学的计算机网络课程，Lab 7是该课程的一部分，通常涉及网络安全和加密等内容。...从lab0（一个可靠的字节流），到lab1-4（传输控制协议），lab5（一个IP/以太网网络接口）和lab6（一个IP路由器）。 2 在lab7中，我们不需要进行任何编码。...最开始的下载lab7的实验材料，然后把实验代码整合到lab7中，这并未出现问题。...总结 斯坦福大学的CS144实验从Lab0到Lab7涵盖了广泛的网络系统和计算机网络主题。Lab0往往是介绍性的，可能涉及设置实验环境和初步概念。...逐步进入Lab1至Lab7，学生将涉及更深层次的网络协议、编程和系统设计。
机器之心专栏 清华 AIR、计算机系与腾讯 AI Lab 清华 AIR、计算机系与腾讯 AI Lab 合作，共同提出等变图力学网络，实现了理论力学中的一类重要任务—多刚体系统模拟。...为此，清华 AIR、计算机系与腾讯 AI Lab 合作共同发表论文《Equivariant Graph Mechanics Networks with Constraints》, 提出等变图力学网络，实现了理论力学中的一类重要任务...为了更好地刻画多刚体系统的动力学规律，本文提出一种新颖的图神经网络——图力学网络（Graph Mechanics Network, GMN）。...四、结论 本文介绍了图力学网络（GMN）的构造与理论分析。借助广义坐标，GMN 能有效刻画几何约束；借助等变神经网络，GMN 能满足物理对称性。...腾讯 AI Lab 强调研究与应用并重发展。
来源：机器之心本文约3000字，建议阅读10分钟本文介绍了图力学网络（GMN）的构造与理论分析。...为此，清华 AIR、计算机系与腾讯 AI Lab 合作共同发表论文《Equivariant Graph Mechanics Networks with Constraints》, 提出等变图力学网络，实现了理论力学中的一类重要任务...这一项目也收到了来自腾讯 AI Lab 犀牛鸟专项研究计划的资助。 论文地址：https://openreview.net/forum?...为了更好地刻画多刚体系统的动力学规律，本文提出一种新颖的图神经网络——图力学网络（Graph Mechanics Network, GMN）。...四、结论 本文介绍了图力学网络（GMN）的构造与理论分析。借助广义坐标，GMN 能有效刻画几何约束；借助等变神经网络，GMN 能满足物理对称性。
来源：腾讯AI Lab 【新智元导读】2 月 2 日至 2 月 7 日，AAAI 2018 将在美国新奥尔良举行，新智元将持续为读者带来本届大会的最新干货。...在AAAI 2018，腾讯 AI Lab 有 11 篇论文被录用，涉及图像描述、更低计算成本的预测表现、NMT 模型中的特定翻译问题、自适应图卷积神经网络、DNN面对对抗样本的优化问题等，本文带来全部11...这种引导网络会建模输入图像的属性特性，其输出会被用于组成解码器在每个时间步骤的输入。这种引导网络可以插入到当前的编码器-解码器框架中，并且可以以一种端到端的方式训练。...自适应图卷积神经网络（Adaptive Graph Convolutional Neural Networks） 图卷积神经网络（Graph CNN）是经典 CNN 的方法，可用于处理分子数据、点云和社交网络等图数据...EAD：通过对抗样本实现对深度神经网络的弹性网络攻击（EAD: Elastic-Net Attacks to Deep Neural Networks via Adversarial Examples）
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