前言 因为公司开发都是内网环境，以往居家办公或非公司环境，都需要进行远程到公司电脑进行办公，为了方便部门同事出差驻场开发，搭建了虚拟专有网络 在实际搭建过程中使用了OpenVPN和SoftEtherVPN...pwd=pojm 解压后将easytls和easytls-openssl.cnf两个文件拷贝到C:\Program Files\OpenVPN\easy-rsa目录 在之前的命令行继续执行 ....easy-rsa\\pki\\easytls\\tls-auth.key" 0 cipher AES-256-CBC duplicate-cn 右击openpvn托盘图标点击链接，显示绿色代表连接成功 进入网络适配器...修改成自定义的开放外网端口 向导提示，选择安装【远程访问VPN Server】 向导提示，启用L2TP功能 向导提示，禁用Auzre云 进入管理虚拟HUB-管理用户，创建用户 进入管理虚拟HUB-虚拟NAT和虚拟...pwd=zswc 选择VPN Client安装 打开创建连接，输入对应的ip，端口号，虚拟hub名，用户名密码 会提示你初始化网络适配器，等待即可 直接双击连接vpn，成功后会提示分配vpn的ip
Computer Science, 2014. 2.2 经典网络 LeNet-5 LeNet 针对的是单通道的灰度图像 原始图像为 的单通道灰度图像 第一层使用的是 个 的卷积核，步长为 1，...讨论 其对现在的启发是：随着网络层数的递增，使用的卷积核的个数增加，特征图的高度和宽度逐渐减小，而深度逐渐增加。 过去人们使用 Sigmoid 函数和 Tanh 函数，现在主要使用 ReLU 函数。...各网络层之间存在连接，每个卷积核的信道数和其输入的信道数相同。...讨论 AlexNet 网络比 LeNet-5 网络要大的多，LeNet-5 网络大约有 6 万个参数，AlexNet 网络包含约 6000 万个参数。这使得其能识别更多的特征。...具体网络结构如下图所示: ? 讨论 VGG-16 指的是这个网络包含 16 个卷积层和全连接层，总共包含 1.38 亿个参数。虽然网络较大，参数量多，但是结构并不复杂。网络结构十分规整。
经典卷积网络--ResNet残差网络 1、ResNet残差网络 2、tf.keras实现残差结构 3、tensorflow2.0实现ResNet18(使用CIFAR10数据集) 借鉴点：层间残差跳连，...引入前方信息，减少梯度消失，使神经网络层数变身成为可能。...1、ResNet残差网络 ResNet 即深度残差网络，由何恺明及其团队提出，是深度学习领域又一具有开创性的工作，通过对残差结构的运用，ResNet 使得训练数百层的网络成为了可能，从而具有非常强大的表征能力...，其网络结构如图所示。
发布服务端后发现不知道如何内网访问数据库，研究一下开搞。 为什么要打通容器目录 对于复杂的应用，不可避免需要多个服务部署在多个容器中，并且服务间存在相互间通信的情况。...我不想在外网访问mysql，只在内网负责调用。...一、docker brctl 在安装好docker后，docker将创建一个linux网桥docker0，它在内核层连通了其他的物理或虚拟网卡，也就是所有容器和本地主机都放到同一个物理网络。...二、查看当前宿主机中所有的docker网络 docker network ls docker还会给我们创建三个网络：bridge/host/none。...在没有指定相关网络的情况下，容器都会连接到默认的bridge网络。我们可以通过 --network 参数指定容器连接的网络。
LeNet LeNet分为卷积层块和全连接层块两个部分。...image.png 2.1 网络结构 AlexNet 包含 8 层变换，其中有 5 层卷积和 2 层全连接隐藏层，以及 1 个全连接输出层。...3.2 PyTorch 实现 以下实现了一个简单的 VGG-11 网络。...GoogLeNet 5.1 网络结构 GoogLeNet 引入了并行连结的网络结构，其基础卷积块称为 Inception 块，其结构如下： image.png Inception 块⾥有 4 条并⾏的线路...）和过渡层（TransitionLayer）： 前者定义了输⼊和输出是如何连结的，后者则⽤来控制通道数，使之不过⼤。
经典卷积网络--InceptionNet 1、InceptionNet网络模型 2、1 * 1的卷积运算是如何降低特征厚度？...完整实现(使用CIFAR10数据集) 借鉴点：一层内使用不同尺寸的卷积核，提升感知力（通过 padding 实现输出特征面积一致）； 使用 1 * 1 卷积核，改变输出特征 channel 数（减少网络参数...1、InceptionNet网络模型 InceptionNet 即 GoogLeNet，诞生于 2015 年，旨在通过增加网络的宽度来提升网络的能力，与 VGGNet 通过卷积层堆叠的方式（纵向）相比...显然，InceptionNet 模型的构建与 VGGNet 及之前的网络会有所区别，不再是简单的纵向堆叠，要理解 InceptionNet 的结构，首先要理解它的基本单元，如图1.1所示。
经典卷积网络--LeNet 1、LeNet5网络结构搭建 2、LeNet5代码实现(使用CIFAR10数据集) 借鉴点：共享卷积核，减少网络参数。...1、LeNet5网络结构搭建 LeNet 即 LeNet5，由 Yann LeCun 在 1998 年提出，做为最早的卷积神经网络之一，是许多神经网络架构的起点，其网络结构如图所示。
在上一篇文章中我们概括了k8s集群网络大致包含哪些方面，包括服务在网络中的负载均衡方式(iptable和ipvs)，以及underlay和overlay的组网。...在这里我们介绍宿主内的容器网络，当然我们还是以docker环境为例，介绍docker宿主环境中的容器网络。...在介绍docker宿主环境中的容器网络的时候我们先大致了解如下一些概念和知识： Linux Network Namespace Linux Bridge Device Linux Veth Device...Linux Network Namespace： 一提到linux网络，本质上就是由一系列组件组成，从而共同协作完成网络功能，一般这些组件包括： linux网络设备：例如network interface...，ipc namespace用来隔离信号量和共享内存等，uts namespace用来隔离主机名和域名。
开篇的这张图代表ILSVRC历年的Top-5错误率，我会按照以上经典网络出现的时间顺序对他们进行介绍，同时穿插一些其他的经典CNN网络。...前言 这是卷积神经网络学习路线的第八篇文章，我们来回顾一下经典网络中的ZF-Net和VGGNet。...并且当网络在D阶段(VGG-16)效果是最好的，E阶段(VGG-19)次之。VGG-16指的是网络的卷积层和全连接层的层数为。...使用更小的卷积核和更小的滑动步长。和AlexNet相比，VGG的卷积核大小只有和两种。卷积核的感受野很小，因此可以把网络加深，同时使用多个小卷积核使得网络总参数量也减少了。...ZFNet和VGGNet，让我们至少明白了一个东西，神经网络在2014年这个时期是在往更深的角度去发展。
前言 Q1:每当看到一个新的网络，总会思考，这个网络提出来有什么意义，解决了什么问题？...答： (1) 随着网络越来越深，训练变得原来越难，网络的优化变得越来越难。...理论上，越深的网络，效果应该更好；但实际上，由于训练难度，过深的网络会产生退化问题，效果反而不如相对较浅的网络(随着层数的增多，训练集上的效果变差,这被称为退化问题) (2) 随着网络越来越深,...那我就是想要更深的网络结构，怎么办(你这是在为难我胖虎)？何恺明大神来帮你解决！！！ Resnet18 1.残差网络 残差网络是由一系列残差块组成的。...spm=1001.2014.3001.5501 注意点： (1)这里有虚线和实线，代表什么呢？实线表示残差块中的通道数没有变化，虚线表示通道数变化，例如64->128。 (2)那通道数变化了怎么办？
欢迎大家来到图像分类专栏，本篇简单介绍数据集和图像分类中的经典网络的进展。...本文剩余篇幅将介绍几个经典的网络结构，回顾近年来图像分类领域取得的研究进展。 1、AlexNet ?...，这也引发了人们对网络深度和宽度的大范围研究[2,3]。...经典网络在ImageNet数据集上取得了非常优异的成绩，5个经典网络的准确率和参数量如上图所示，不难看出在Top-5评价指标下，已由AlexNet取得的85%的精度被SENet提升至97.75%，且在网络参数上也没有显著的爆炸现象...通过上图不难发现，在更加严格也更加符合人类认知的Top-1指标下，经典网络所取得的成绩并不尽如人意，目前最高的准确率约在85%左右，仍然存在巨大的提升空间。
学习目标 目标 知道LeNet-5网络结构 了解经典的分类网络结构 知道一些常见的卷机网络结构的优化 知道NIN中1x1卷积原理以及作用 知道Inception的作用 了解卷积神经网络学习过程内容...3.3.1 LeNet-5解析 首先我们从一个稍微早一些的卷积网络结构LeNet-5（这里稍微改了下名字）,开始的目的是用来识别数字的。从前往后介绍完整的结构组成，并计算相关输入和输出。...3.3.1.1 网络结构 激活层默认不画网络图当中，这个网络结构当时使用的是sigmoid和Tanh函数，还没有出现Relu函数 将卷积、激活、池化视作一层，即使池化没有参数 3.3.1.2 参数形状总结...，其实去了解设计网络最好的办法就是去研究现有的网络结构或者论文。...那么这样改变会影响网络的性能和效果吗？ GoogleNet就是如此，获得了非常好的效果。所以合理的设计网络当中的Inception结构能够减少计算，实现更好的效果。
背景之前参与过一个政务专有云项目，该项目服务需部署在政务专区，但是却和外网kafka有通信，需要消费topic消息，但是由于政务专区网络访问外网都是通过代理网关出去的，kafka与外部通信时也走的这种网络策略...图片中间有个包会把kafka的源ip给传过回来给10.1.x.x，看起来就是是这一步后又直接和源kafka通信了。
在这里我们主要结合实际例子，来看一下宿主环境中的容器网络。...所以在k8s的pod之中，infrastructure image产生的container和同一个pod中所有application image产生的container在同一个network namespace...根据以上信息总结docker宿主中的网络： 宿主中容器的网络地址空间一般为x.x.x.0/24，每一个container属于一个独立的network namespace。...veth pair的另一端attach到宿主network namespace中的linux bridge docker0上，以完成container network namespace和宿主network...container到容器的网络地址空间(x.x.x.0/24)的访问方式为直连，不需要下一跳ip。
前面讲了LeNet、AlexNet和Vgg，这周来讲讲GoogLeNet。...2014年的论文《Going Deeper with Convolutions》提出，其最大的亮点是提出一种叫Inception的结构，以此为基础构建GoogLeNet，并在当年的ImageNet分类和检测任务中获得第一...，设计的网络结构也非常简单，属于浅层神经网络，如三层的卷积神经网络等，但是在层数比较少的时候，有时候效果往往并没有那么好，在实验过程中发现，当我们尝试增加网络的层数，或者增加每一层网络的神经元个数的时候...任意一个样本会被映射到这N个空间中并激活/不激活相应特征维度，如果用C1表示某类样本被激活的特征维度集合，用C2表示另一类样本的特征维度集合，当数据量不够大时，要想增加特征区分度并很好的区分两类样本，就要降低C1和C2...的重合度（比如可用Jaccard距离衡量），即缩小C1和C2的大小，意味着相应的特征维度集会变稀疏。
性能对比 年份表 网络 提出的年份 意义 LeNet 1998 鼻祖 AlexNet 2012 兴盛 ZF-net 2013 GoogleNet 2014 VGG 2014 ResNet 2015
，包括TCP、UDP、ICMP 和 IP的统计等 6.探测arp绑定（动态和静态）列表，显示所有连接了我的计算机，显示对方IP和MAC地址 arp -a 7.在代理服务器端 捆绑...IP和MAC地址，解决局域网内盗用IP！...注释 InetAddr 和 IfaceAddr 的 IP 地址用带圆点的十进制记数法表示。 ...只有当网际协议 (TCP/IP) 协议在 网络连接中安装为网络适配器属性的组件时，该命令才可用。 ...解析成物理地址 00-AA-00-4F-2A-9C 的静态 ARP 缓存项，可键入： arp -s 10.0.0.80 00-AA-00-4F-2A-9C At 计划在指定时间和日期在计算机上运行命令和程序
本文基于文章“Deep Learning:Technical introduction”，对神经网络的知识点做一个总结，不会对某些概念性的东西做详细介绍，因此需要对神经网络有基本的了解。...FNN：前馈神经网络 神经网络的最基本也是最经典的形式，结构包括输入层，隐藏层和输出层，根据隐藏层的多少，分为shallow network和deep network（deep learning...我们知道在FNN中，参数的初始化和学习率的设置对于模型的最终结果有很大影响，因此我们需要十分小心的去设置和微调这些超参数，并且随着网络的加深，梯度弥散的问题越来越严重，但是有了BN，这些东西我们都不用太关心就能达到很好的效果...Backpropagation 反向传播就是神经网络中的梯度下降法，我们在前面通过前向传播，将数据输入，得到网络的预测输出，然后，我们根据预测值和实际值的区别，将梯度从网络输出层反向传递至输入层，并在此过程中优化模型参数...Gradient method 使用梯度优化的方法有很多，在使用相关梯度法求解时，根据每次带入网络的数据量的不同分为full batch（每次迭代用全量样本），mini-batch和stochastic
随着技术的不断变迁，专有无线接入网络的时代正在逐渐消失。...运营商希望能在降低成本的同时增加灵活性，其需要易于部署且经济实惠的网络和网络组件，这也导致整个行业从4G专用硬件和专有软件开始转向安装在COTS硬件平台上的开放软件栈。...4G的专有组件 从核心网和RAN的角度来看待无线网络的话，核心网包括骨干网、城域网和区域网（图1）。...4G在很大程度上是通过运行专有软件栈的自定义硬件来实现的，这种方法对于4G网络来说是可以接受的，但是考虑到5G以及所需成本，运营商已经着手开发开源解决方案。...但是，核心的网络编排和自动化层确实需要软件来管理流程。LTE网络通过专有的硬件和软件来管理此任务。由于5G的成本限制，运营商开始寻找利用COTS硬件的标准化开源方案。
国内网络安全发展现状如何有很多专业机构出过很详细的报告，整体来看，很多领域处于“追逐者”的阶段，无论产品还是国内相关标准，比如目前针对云安全的方面，最佳还是Gartner曾提出三大云安全管理工具CASB...、CSPM和CWPP，但这个概念2016就见到有引入国内，但是落地依然稀稀疏疏。...现在的部分厂商在走新安全这条道路，部分锚定的是新领域，比如等级保护2.0中覆盖到的云计算、大数据、物联网、移动互联和工业控制信息系统进行了研究与创新建设，此部分不进行论述，本文主要提两类，自动化类网络安全产品...自动化类 自动化类网络安全产品有：SOAR类、自动判定类、自动渗透类等等。 SOAR，即安全编排和自动化响应。这将是国内外厂家一起攻克的一个难题。目前各厂家实现效果都比较差。...网络安全绩效类产品包括的指标较多，如之前较为广泛的2个关键指标：平均检测时间（MTTD：Mean-Time-to-Detect），真正有风险的威胁发现所用的平均时间，其中包含了更进一步的分析和响应。
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