01、什么是网络拓扑（Topology）？ 网络拓扑是用于描述计算机网络环境（计算机、主机、网络设备等线路连接情况）的一种制图。一般将拓扑分为两类： 1) 物理拓扑 描述网络各节点的物理连接情况。...2) 逻辑拓扑 描述网络环境的逻辑结构（本文档主要探讨此种拓扑的绘制）。 在计算机网络领域，网络拓扑是一个非常重要的工具。...完成整体绘制 下面看一个例子： 这是一个典型的三层结构的网络，拓扑的大体框架还是非常好分辨的。 01 绘制拓扑框架 首先用辅助线条描绘出网络的大体框架，这个框架出来了，网络结构也就清晰了。...根据物理网络环境，结合客户业务逻辑结构，最终落地成逻辑的网络拓扑图，其实体现的是工程师对客户网络环境、网络需求、网络协议等的综合理解。...● 拓扑元素要规范 最好使用同一的图标库，例如华为的网络图标库，就统一用华为图标。
这是“2018嵌入式处理器报告: 神经网络加速器的兴起”(http://www.embedded-computing.com/processing/2018-embedded-processor-report-rise-of-the-neural-network-accelerator...神经网络引擎可能使用 cpu, dsp, gpu, 或者专门的深度学习加速器, 或者组合。"..."趋势肯定是引入 cpu、 gpu 和 dsp 的加速器， 原因是它们比其他通用核更具有多领域和低功耗应用能力。...这就是为什么许多加速器不断增加越来越大的乘数累加器阵列, 因为神经网络中的大部分计算都是 MAC。"...在Imagination Technologies的 PowerVR Series2NX 中也有类似的功能, 这是一个神经网络加速器(NNA) , 其本地支持深度为4位。
Photo from Y combinator Website 受新冠疫情的影响，初创企业加速器Y Combinator将自己的demo day转移到了线上。...Riot Security “瑟瑟发抖” Riot Security是一种反钓鱼工具，它会根据最新发现的网络钓鱼技术自动使用仿冒电子邮件来测试公司员工的警觉性。...无论是对于初创还是业已成熟的企业，当下都不是最好的时候；但危机往往催生新的机遇，或许这也不是最坏的时候。
问耕 假装发自 LV 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 下一代通信网络5G，意味着什么？...百度集团总裁兼COO陆奇美国时间10日在出席CES一个对话活动时说，AI是5G网络下最好的加速器，陆奇表示AI+5G将会真正引起变革。...尽管如此，当你把那些网络连接和计算传感器（connectivity and computing sensors）放在一辆汽车上时，这辆汽车就会自己行驶。...我非常相信AI是5G网络下最好的伙伴或者说是最好的加速器（accelerator）。我想提到的另一件事情是，对中国，老实讲移动互联网、移动平台远远超前于美国，移动支付等等服务都更先进。...每个公司都需要进行数字化转型、有广泛的网络连接和更低延迟。我认为它们都应想想在哪些方面能够降低成本、在哪些方面能够扩大用户群、创新和变革它们的现有产品并将其推向新的高度。对每个人来说都有很多机会。
题目 给你一个数组 towers 和一个整数 radius ，数组中包含一些网络信号塔，其中 towers[i] = [xi, yi, qi] 表示第 i 个网络信号塔的坐标是 (xi, yi) 且信号强度参数为...一个坐标的 网络信号 是所有 能到达 该坐标的塔的信号强度之和。 请你返回 网络信号 最大的整数坐标点。 如果有多个坐标网络信号一样大，请你返回字典序最小的一个坐标。...来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/coordinate-with-maximum-network-quality 著作权归领扣网络所有
不仅仅是硬件的AI Inference 在Simple TPU的设计和性能评估中，一个神经网络加速器的硬件雏形已经搭建完成了；在https://github.com/cea-wind/SimpleTPU...和很多其他的硬件设计不同，以Xilinx的AI Inference 解决方案为例（即之前的深鉴科技），用于AI Inference的设计需要考虑神经网络计算中的多样性，神经网络加速器是一个软件+硬件的解决方案...，使得浮点模型转化为定点模型 提供了Compiler，将模型映射为二进制指令序列 和Compiler相结合的Hardware 这意味着想真正使用之前设计的神经网络加速器——SimpleTPU...也正是由于这一原因，网络结构会尽可能简单，仅以保证本系列文章完整性为目的。 2....CNN 由于手工对神经网络进行量化和layer间融合以及生成指令的复杂性，基于CNN的图像分类/分割网络的运行实例被无限期暂停了。
美中线路及掉包严重的线路效果更佳，暴力小包主动重传实现网络加速，适当占用流出带宽，都是小包所以占用流量很少，你值得拥有！...---- 测试 以下测试都在没有掉包的网络下进行的，客户端装上本神器，服务端没装，如果2端都装上效果更好，所以效果不明显，而且极端网络启动主动式占用90%流出带宽暴力重传所有包效果对比就明显了。...使用此加速器效果： Ping statistics for 104.26.3.41:80 54 probes sent. 54 successful, 0 failed....就是说如果网络绝对是非常优质不掉包的话，第二个发送就是多余的。所以对于流出带宽用不完的所有windows 64位系统都装上有好处。 大包不敢多次在还未确定网络掉包的情况下就发送多个copy。。。...如有有非常变态的掉包环境，那就所有包都重发n次直到带宽占用满90%，这样的设计最好。。
2初赛题二：仓储网络库存调拨 ? 为了提升配送时效，优化顾客购物体验，京东采用了多级库存结构来让商品的备货位置更加贴近顾客，在本次挑战赛中只考虑二级库存结构。
最近各家网络安全企业纷纷发布了《2021年年度报告》，云头条摘取了年报中的营收、净利润、研发投入、收入构成等数据，供大家参考，以下顺序按照市值排名。...370.55 亿 营收：68.05 亿，同比增 24.67% 净利润：2.73 亿，同比减少 66.29% 研发投入：20.88 亿 研发人员：3550 人 员工数量：8897 人 营收构成： 网络安全业务收入...290.97 亿 营收：177.9 亿，同比增长 23.15% 净利润：5.98 亿，同比减少 35.59% 研发投入：13.83 亿 研发人员：5277 人 员工数量：16838 人 营收构成： 网络安全与信息化业务收入...163.66 亿 营收：43.86 亿，同比增长 20.27% 净利润：8.62 亿，同比增长 7.15% 研发投入 8.5 亿 研发人员：2464 人 员工数量：6587 人 营收构成： 信息网络安全业务收入...109.57 亿 营收：33.52 亿，同比减少 41.24% 净利润：2.3 亿，同比减少 42.52% 研发投入：10.27 亿 研发人员：3159 人 员工数量：6269 人 营收构成： 网络安全业务收入
翻译 / 唐青 校对 / 李宇琛 整理 / 雷锋字幕组 本文提供了神经网络结构速查表，全面盘点神经网络的大量框架，并绘制直观示意图进行说明，是人手必备的神经网络学习小抄。...昨天，我们发布了 史上最好记的神经网络结构速记表（上） ，今天继续来看其余的14种神经网络结构。 新的神经网络结构不断涌现，我们很难一一掌握。...反卷积网络（DN）又名逆向图网络（IGN），是卷积神经网络的逆转。举个栗子：输入“猫”这个词，通过对比网络生成的图像和猫的真实图像来训练网络，使网络产生更像猫的图像。...生成对抗网络（GAN）源出另一类网络，它由两个成对的网络协同运作。GAN 由任意两个的网络组成（不过通常是 FFNN 和 CNN 的组合），一个用来生成，另一个用来判别。...判别网络的输入是训练数据或者生成网络产生的内容，它正确区分数据来源的能力构成了生成网络错误水平的表现的一部分。
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翻译 / 陈俊雅 校对 / 李傲 整理 / 雷锋字幕组 本文提供了神经网络结构速查表，盘点了神经网络的大量框架，并绘制了直观示意图进行说明，是人手必备的神经网络学习小抄。...如果网络有足够多的隐藏神经元，理论上它总可以给出输入和输出之间的关系建模。实际运用它们中有一定的局限性，但经常和其他网络组合起来构成新的网络。 Rosenblatt, Frank....网络中的训练过程先计算出权重，然后每个神经元设置成我们想要的值。这个值将不再变动。一旦训练了一种或多种模式，网络最终会收敛到某个学习好的模式，因为网络只在这些状态上稳定。...卷积神经网络（ CNN 或深度卷及神经网络 DCNN ）和其他大部分网络很不一样。它们最初是用来处理图像的，但现在也被用来处理其他形式的输入比如说音频。...CNN 的一种典型的用途是给网络输入图片，让网络来分类这些数据，比如说当我们给它一张猫的图片，网络输出 “猫”；当我们给出一张狗的图片，网络输出“狗”。
僵尸网络的节点有几种方式，它也是根据通信的协议进行控制，大家都知道，互联网有很多种协议，我们主要讲下僵尸网络利用哪几种协议进行控制？ 僵尸网络出现最早时期，是通过IRC通信协议进行控制。...接下来我们说下HTTP型僵尸网络：这种僵尸网络的规模不是很大，但攻击活动很频繁。国内的小企业每天有很多家被攻击。相比于IRC型僵尸网络，HTTP型僵尸网络对端口以及通信的加解密具有更大的灵活性。...P2P即对等网络，如僵尸网络的各节点是处于对等的地位，因此在网络中人和人之间的相互沟通，数据的交换都是直接互换的，不需要使客户端连接到服务器才可以浏览，请求服务的模式。...而且P2P协议可以定制，在网络检测中很难再发现未知特征的僵尸网络活动信息，而且P2P组建和控制的僵尸网络数量极其庞大，地域分布跨越多个国家，针对其控制者很难找到，所以对于这种僵尸网络打击效果也是微乎其微...所谓干一行爱一行，国家对待网络安全都是相当重视，从事与网络安全人员的我们更是义不容辞。
主要的选择基本上是： 端口镜像/网络分路器 NetFlow/sFlow流量采集器 端口镜像/网络分路器 端口镜像（通常称为SPAN端口）和网络分路器已经在之前的文章介绍过了。...它们是用于提供数据包访问的两种技术，往往是排除网络问题的最佳方法，因为通常将数据包认为是事情的真相（“数据包永不说谎”）。...有多种类型的硬件分路器，其中最复杂的称为网络数据包代理。关于TAP vs. SPAN，这篇文章有详细的介绍。...哪一个选项是最好的？ 现在是时候根据您的监控期望来决定要遵循的流量可见性策略了。对于以数据包为导向的人来说，TAP绝对是一个很好的选择。...否则，如果您打算添加或使用Flow收集器模式，您需要购买nprobe许可证，以允许您获取设备中的所有流并将其呈现给ntopng，最好是授权，以便你可以与其他协议（如SNMP）完全集成。
❝本文由知乎用户LeiWang1999授权转载，文章地址为https://zhuanlan.zhihu.com/p/378202360 ❞ NVDLA 是英伟达于2017年开源出来的深度学习加速器框架...需要修改device tree，覆盖NVDLA的compatible属性以适配加速器的驱动程序，并为加速器保留一段内存。...最好，用的Xilinx套件的版本要统一，即使用Vivado 2019.1，也最好使用Petalinux 2019.1（有这个习惯主要是笔者还踩坑了自己构建PYNQ）。...在这里，笔者已经提供了三个测试网络与已经量化好的Loadable文件，详见这个Repo： https://github.com/LeiWang1999/nvdla_loadables[14] 在实际上板测试之前...但如果运行一个针对Imagenet的Resnet网络，会发现： root@arm:~/OpenDLA/umd/out/apps/runtime/nvdla_runtime# .
本文提供了神经网络结构速查表，盘点了神经网络的大量框架，并绘制了直观示意图进行说明，是人手必备的神经网络学习小抄。 新的神经网络结构不断涌现，我们很难一一掌握。...如果网络有足够多的隐藏神经元，理论上它总可以给出输入和输出之间的关系建模。实际运用它们中有一定的局限性，但经常和其他网络组合起来构成新的网络。 Rosenblatt, Frank....网络中的训练过程先计算出权重，然后每个神经元设置成我们想要的值。这个值将不再变动。一旦训练了一种或多种模式，网络最终会收敛到某个学习好的模式，因为网络只在这些状态上稳定。...卷积神经网络（ CNN 或深度卷及神经网络 DCNN ）和其他大部分网络很不一样。它们最初是用来处理图像的，但现在也被用来处理其他形式的输入比如说音频。...CNN 的一种典型的用途是给网络输入图片，让网络来分类这些数据，比如说当我们给它一张猫的图片，网络输出 “猫”；当我们给出一张狗的图片，网络输出“狗”。
他就是范渊，他用流利的英语演讲网络安全应对，演讲结束，场内响起了热烈掌声。在信息安全领域技术的一次小小创新，让他成为第一个登上黑客大会演讲台的中国人。...这些点是安恒公司客户的网络系统具体位置。地图旁有一张表格，实时跳动着发现漏洞和漏洞等级评估数据。 记者来到屏幕前，数据显示，发现漏洞超过100万个，高危漏洞有12万个之多。...那时候，中国市场对网络安全几乎还毫无急迫感，有的公司还嗤之以鼻：“网站被黑有什么关系？大不了停运几个小时，重装一下。” 但市场局势，跟范渊判断的一模一样： 2008年初，物联网在中国已经飞速发展。...奥运网络的各种系统，包括售票系统、开幕式的进程、比赛的各项安排……如果黑客控制住服务器，那完全可以演绎一出现实版的《虎胆龙威4》。 电影中，极端恐怖分子经过周密策划，利用黑客技术，进入政府网络核心。...过去，国内央企、金融单位的网络信息安全维护产品，是国外产品一统天下。
翻译 / 唐青 校对 / 李宇琛 整理 / 雷锋字幕组 本文提供了神经网络结构速查表，全面盘点神经网络的大量框架，并绘制直观示意图进行说明，是人手必备的神经网络学习小抄。...昨天，我们发布了 史上最好记的神经网络结构速记表（上） ，今天继续来看其余的14种神经网络结构。 新的神经网络结构不断涌现，我们很难一一掌握。...13、反卷积网络（DN） ? 反卷积网络（DN）又名逆向图网络（IGN），是卷积神经网络的逆转。举个栗子：输入“猫”这个词，通过对比网络生成的图像和猫的真实图像来训练网络，使网络产生更像猫的图像。...生成对抗网络（GAN）源出另一类网络，它由两个成对的网络协同运作。GAN 由任意两个的网络组成（不过通常是 FFNN 和 CNN 的组合），一个用来生成，另一个用来判别。...判别网络的输入是训练数据或者生成网络产生的内容，它正确区分数据来源的能力构成了生成网络错误水平的表现的一部分。
这是技术最好的时代，也涌现了众多技术创业者。但不可预知的疫情下，技术创业与管理面临着新的挑战，创业者、管理者又该如何自处？...3月28日，腾讯云TVP眺望曙光技术闭门会收官之战，与会嘉宾们探讨了《技术最好的时代，会是技术创业最好的时代吗》的议题。...——熊平 熊平老师认为，只要技术在推动社会进步，就永远是技术最好的时代。人口红利消失，产业追求降本增效，传统产业启动升级，技术的价值将进一步提升。...——史海峰 技术最好的时代，会是技术创业最好的时代吗？这个问题的答案或许已经呼之欲出：江山代有才人出，各领风骚数百年。不管是在什么样的时代，技术都会推动社会进步，让技术人的价值更加凸显。
架构图：下面图片如果不清晰可以访问 https://github.com/tdeboissiere/DeepLearningImplementations/tr...
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