网络切片是 5G 网络中的一项重要技术，承诺将“尽力而为”的网络转变为提供更高可靠性的网络，利用单一的物理网络基础设施来适应不同且存在差异的服务质量(QoS) 要求。...5G 网络切片可在同一物理网络基础设施上划分为多个逻辑独立的虚拟网络。每个网络切片都是一个隔离的端到端网络，包含自己独特的延迟、吞吐量、安全性和带宽特性，可以灵活应对不同的需求和服务。...它由一组包含明确定义的行为和接口的网络功能组成。多个网络功能被放置在虚拟网络基础架构上，并连接在一起，以创建一个端到端的网络切片实例，该实例反映了服务请求的网络特性。...基础设施层 基础设施层代表实际的物理网络拓扑（无线接入网、传输网和核心网），可供每个网络切片复用，并提供物理网络资源以承载构成每个切片的多个网络功能。...SDN与NFV 网络切片利用SDN(软件定义网络 )、NFV(网络功能虚拟化) 来快速分割网络及其资源，以支持特定的应用程序和设备。
论文提出了compound scaling，混合缩放，把网络缩放的三种方式：深度、宽度、分辨率，组合起来按照一定规则缩放，从而提高网络的效果。...EfficientNet在网络变大时效果提升明显，把精度上限进一步提升，成为了当前最强网络。...增加网络参数的方式有三种：深度、宽度和分辨率。...深度是指网络的层数，宽度指网络中卷积的channel数（例如wide resnet中通过增加channel数获得精度收益），分辨率是指通过网络输入大小（例如从112x112到224x224） 直观上来讲...对于分辨率高的图像，应该用更深的网络，因为需要更大的感受野，同时也应该增加网络宽度来获得更细粒度的特征。 之前增加网络参数都是单独放大这三种方式中的一种，并没有同时调整，也没有调整方式的研究。
Imagination已与紫光达成最新一代神经网络加速器Power VR Series 3NX IP授权合作。...Imagination CEO Ron Black表示，“自15年前我们推出首款移动PowerVR GPU以来，IMG A系列是Imagination历时两年研发而成，也是迄今为止推出的最强大的GPU产品...通过AI Synergy，GPU可以在提供图形处理功能的同时，使用其备用资源来支持可编程AI以及固定功能，即高度优化的Imagination神经网络加速器。...最后 发布会最后，Imagination还现场宣布，“已向紫光授权其最新一代神经网络加速器Power VR Series 3NXIP，双方将在AI和5G领域展开持续合作。”
Swin-Unet是基于Swin Transformer为基础(可参考Swin Transformer介绍 )，结合了U-Net网络的特点(可参考Tensorflow深度学习算法整理(三) 中的U-Net...)组合而成的新的分割网络 它与Swin Transformer不同的地方在于，在编码器(Encoder)这边虽然跟Swin Transformer一样的4个Stage，但Swin Transformer
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。
DDoS防护公司Cloudflare宣布其上个月缓解的破纪录的分布式拒绝服务（DDoS）攻击源自一个名为Mantis的新僵尸网络，该僵尸网络很有可能是迄今为止最强大的僵尸网络。...这次僵尸网络的攻击来自5067台设备，最高攻击峰值为每秒2600万次请求。之前的DDoS记录是由Mēris僵尸网络保持的，它发起的攻击峰值为每秒2180万次请求。...与Mēris僵尸网络相比，Mantis僵尸网络攻击峰值高出前者每秒420万次请求。...【图：Mantis破纪录的DDoS攻击】 不同寻常的僵尸网络 DDoS防护公司Cloudflare，一直在跟踪Mantis僵尸网络对其客户的攻击踪迹。...Cloudflare在今天的一份报告中说，其分析师以螳螂虾来称呼该僵尸网络，螳螂虾身形小，但爪子却有毁灭性的破坏力，而Mantis僵尸网络同样是依靠少量的设备，却也非常强大造成大范围高强度的破坏。
随着越来越多的关键负载被迁移到 Kubernetes 上，网络性能基准测试正在成为选择 Kubernetes 网络方案的重要参考。...容器网络是否会增加开销 在第一个基准测试的分析中我们提到，与节点网络相比，容器网络会带来一些额外开销。这是为什么呢？让我们从架构的角度来对比这两种网络模型。...container overhead 上图表明容器网络也需要执行节点到节点网络的所有处理流程，并且这些流程都发生在容器的网络命名空间中（深蓝色部分）。...由于节点网络的处理工作也需要在容器网络命名空间内进行，在容器网络命名空间之外的任何工作本质上都是额外开销。上图显示了使用 Veth 设备时，Linux 路由的网络路径。...网络数据包到达网络接口设备时就被尽早捕获，并直接传送到 Kubernetes Pod 的网络命名空间中。在流量出口侧，数据包同样穿过 Veth 对，被 eBPF 捕获后，直接被传送到外部网络接口上。
Python-NetworkX包介绍 今天给大家介绍Python语言中绘制网络结构图的可视化拓展工具-NetworkX包。...NetworkX提供了丰富的数据结构和函数，使得用户能够轻松地构建、分析和可视化复杂网络。
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....trip times in milli-seconds: Minimum = 155.284ms, Maximum = 1185.982ms, Average = 266.561ms 没用此加速器效果...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。。。
编辑 | Camel 导语：MSFNet在Cityscapes测试集上达到77.1%mIoU/41FPS（注意是1024*2048），在Camvid测试集上达到75.4 mIoU/97FPS，是目前最强的实时语义分割网络...其他一些方法通过通道缩减以降低计算成本，但这会导致网络的精度急剧下降。 另外一种常见的思路是使用轻量级的浅层网络，但这些网络有明显的缺陷，因为它们通常太浅而无法获得足够的感受野。...这些缺陷使得网络难以保存目标的空间信息并严重导致性能下降。此外，缩减通道数也会减弱网络的特征表达能力。上面所有的因素都会限制现有网络的实时语义分割性能。...2.3 网络结构 首先，多特征融合模块考虑了感受野和空间信息对语义分割网络进行了改进。并且修改后的网络并没有增加额外的计算成本。MSFNet是一个密集的网络框架，效率更高，它和U型结构的网络完全不同。...总之，MSFNet是一种典型的编解码网络结构。同时为了进行实时推理，必须选择轻量级的主干网络来提取特征。另外，类边界监督是一个独立的模块，也可以轻松地应用于其他不同的网络结构。
网络结构 ? anchor-point detector ? 训练策略：soft-weighted anchor points 和 soft-selected pyramid levels ?...，欢迎大家 star/fork（点击阅读原文，也可直接访问）： https://github.com/amusi/daily-paper-computer-vision 如果各位 CVer 喜欢这样的最强系列
但是身为一个网络工程师，有些基础常识必须要知道。 今天给大家聊一下光纤介质和网线介质： 网络线缆分类 在通信网络中，首先遇到的就是通信线路和传输问题。...按传输电器性能分类 五类线（CAT5）：该类电缆最高频率带宽为100MHz，最高传输率为100Mbps，用于语音传输和最高传输速率为100Mbps的数据传输，主要用于100BASE-T和1000BASE-T网络
初读 An Exhaustive Survey on P4 Programmable Data Plane Switches 以为这就是P4综述性论文的巅峰了 史上最强P4可编程交换综述正式发表！...没想到浅薄了 德国人不甘示弱 最新Survey同样洋洋洒洒 全文57页 标配导读图供查阅 本文优势 在于基础介绍 在应用领域方面需要加强 比如P4落地的ML场景着墨不多 可编程网络，勇往直前的走在
网络就好比物理世界的交通体系，没有交通体系的物理世界一定是混乱的、低效的，没有网络或者说网络不好的数字世界同理。 问题来了，多云时代究竟需要什么样的网络？...而眼下就到了传统网络向云网络全面转换的关键节点，因为云计算的全面普及已彻底改变了基础设施乃至应用的部署、开发、应用、连接方式，网络必须全面革新才能更好的承接云时代的需求。...正因为此，云网络的概念被提出，并有越来越多的网络厂商加入，其中既有传统老牌企业，也有新晋的创业公司，市场好不热闹。...VMware就是其中的一个典型，VMware Cloud Network（VCN）新一代企业云网络则体现了其对多云环境网络需求的深刻洞察。...换句话说，VCN不仅仅是基础设施的一部分，完成网络安全这些本职工作，还能架起基础设施与应用之间的桥梁，让应用部署、管理更简单。 云网络有想象的那么简单吗？显然没有，云网络和传统网络完全不是一个概念。
在相同计算量下，卷积神经网络模型和视觉Transformers模型的性能居然能旗鼓相当！ 模型性能的高低，到底是模型结构决定的，还是训练模型的算力和数据决定的？...卷积神经网络不如视觉Transformers？ 研究人员最主要是通过比较卷积神经网络(CNN)和视觉Transformers(ViT)在大规模图像识别任务上的表现，来得到这个结论的。...卷积神经网络是许多早期深度学习成功的原因。 Deep ConvNets在20多年前，就被LeCun等人首次商业化部署。...与此同时，计算机视觉社区已经从主要评估随机初始化网络在特定数据集(如ImageNet)上的性能，转变为评估从网络收集的大型通用数据集上预训练的网络的性能。...此外，最强的ViT模型已经使用超过500k TPU-v3 Core Hour的大型计算量进行了预训练，这远远超过基线了用于预训练的计算量。
❝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。...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# ....function launchTest(), line 87) 因为片上的内存不够而失败，PS侧的DDR只有1GB的空间，其中四分之一已经经保留给了NVDLA，仅剩700MB的空间，再想象一下ImageNet的网络确实很大
使用“ 1-out of -V ”表示对网络的输入进行编码，这意味着只有一条输入线被设置为1，其余输入线被设置为零。...对于这个例子，我们的神经网络将有八个输入神经元和八个输出神经元。让我们假设我们决定在隐藏层中使用三个神经元。这意味着WI和WO将分别是8×3和3×8矩阵。...在训练开始之前，这些矩阵被初始化为小的随机值，如通常在神经网络训练中那样。...仅为了说明，让我们假设WI和WO初始化为以下值： WI = W0 = 假设我们希望网络学习单词“cat”和“climb”之间的关系。也就是说，当“猫”输入到网络时，网络应该显示“攀爬”的高概率。...在这种情况下，目标字在输入处被馈送，隐藏层保持相同，并且神经网络的输出层被多次复制以适应所选数量的上下文字。
然而，设计一个泛化性较好的神经网络是非常具有挑战性的，因为研究界对神经网络如何泛化的理解目前还是有限的，例如： 对于给定的问题，合适的神经网络是什么样子的？ 网络应该多深比较合适？...近年来，AutoML算法的出现帮助了非常多的研究人员在不需要手动实验的情况下自动找到合适的神经网络。...例如，在图像分类中，传统的NAS搜索两个好的构建块（卷积块和下采样块），它按照传统的约定排列来创建完整的网络。...该系统从一组预定义的blocks构建神经网络模型，每个block表示一个已知的微结构，如LSTM、ResNet或Transformer层。...该框架将采用新定义的块，并将其纳入搜索过程，以便算法可以从提供的组件构建最佳的神经网络。所提供的块甚至可以完全定义的神经网络，已经知道这些神经网络可以解决感兴趣的问题。
3.17日谷歌在 GitHub 与 TFHub 上同步发布了 EfficientNet-lite，EfficientNet的端侧版本，运行在 TensorFlo...
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