容器和管理控制台建立连接 此处仅描述了部署在腾讯云的容器和控制台建立连接的过程，但同样适用于用户侧本地网络。...在管理控制台部署容器页面点击下一步，设置容器类型，容器位置，登记服务器IP 点击下一步，完成安装 在总览页面，能看到容器信息 在用户侧本地网络部署的容器，请参照以上操作过程。 Step7....建立对等连接 在站点到云页面，点击新增 选择本地网络网关容器，登记本地网络的CIDRs，对端网络选择qcloud的VPC，创建连接 在用户侧本地网络设备添加路由条目，将qcloud的VPC CIDRs添加到路由表...，目的地址为容器宿主机IP 腾讯云VPC，本地网络，实现互通 在总览页面，可以看到连接状态
前言 本章将会讲解网络基础项目——全网互通实验。...一.实验项目图 二.实验要求 1.全网互通，所有PC机能访问服务器（ping） 2.路由器设置密码，需要破解 3.设置以太网通道 4.配置默认与静态路由 5.设置永不超时与信息同步 6.设置DHCP... 4) 默认路由 ---- 命令配置 （1）配置接口地址与子接口 开启接口，配置子接口 （2）设置DHCP自动分配 （3）配置默认路由 0.0.0.0 0.0.0.0 表示匹配任何目的网络
实现： 网络：10.10.100.0/24 网络：172.16.100.0/24 网络：192.168.10.0/24 server1：10.10.100.128/24 server2：172.16.100.132...server3：192.168.10.131/24 server4： 10.10.100.129/24 172.16.100.133/24 192.168.10.132/24 在linux中实现网络互通...实现不通网段的网络互通需要借助net-tools 所以首先在每个设备上需要安装net-tools apt-get install net-tools 步骤： server1 route add...netmask 255.255.255.0 dev ens37 开启路由转发功能 echo 1 > /proc/sys/net/ipv4/ip_forward 测试 各个网段实现网络互通
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
在此之前，需要对Linux虚拟机的网络进行一定的配置。故有了下面这段记录。 步骤 检查Linux虚拟机的网络连接模式，确保它是NAT模式。（由于只在本机进行连接，所以没有选择桥接模式。...当然，桥接模式的配置会有所不同，在此不做深入分析） 在VMware workstation里，点击菜单栏上的【编辑】-->【虚拟网络编辑器】，打开下方的虚拟网络编辑器。...设置虚拟机的IP、DNS和主机名 1）设置IP地址、子网掩码和网关，如下图。...BOOTPROTO：网络分配方式，静态。（一定记得修改为Static，否则无法连通网络） IPPADDR：手动指定ip地址。 NETMASK：子网掩码。 GATEWAY：网关ip。...（打开控制面板-->网络和Internet，在右侧点击【更改适配器设置】，进入“网络连接”页面） 配置完上述步骤后就可以成功使用Xshell连接Linux虚拟机了。
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。
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。
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。
服务、负载均衡和联网 Kubernetes 网络模型 每一个 Pod 都有它自己的IP地址， 这就意味着你不需要显式地在 Pod 之间创建链接， 你几乎不需要处理容器端口到主机端口之间的映射。...Kubernetes 强制要求所有网络设施都满足以下基本要求（从而排除了有意隔离网络的策略）： 节点上的 Pod 可以不通过 NAT 和其他任何节点上的 Pod 通信 节点上的代理（比如：系统守护进程、...kubelet）可以和节点上的所有 Pod 通信 备注：对于支持在主机网络中运行 Pod 的平台（比如：Linux）： 运行在节点主机网络里的 Pod 可以不通过 NAT 和所有节点上的 Pod 通信...Kubernetes 的 IP 地址存在于 Pod 范围内 - 容器共享它们的网络命名空间 - 包括它们的 IP 地址和 MAC 地址。...Kubernetes 网络解决四方面的问题： 一个 Pod 中的容器之间通过本地回路（loopback）通信。 集群网络在不同 pod 之间提供通信。
需求：在centos上开启docker跑mysql，在ubuntu上开启docker跑tomcat 要求tomcat使用mysql 两台虚拟机，分别装了 centos 和 ubuntu 使用ifconfig
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。
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。
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？
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。
网络隔离，相信每个企业都不陌生，很多企业进行网络隔离，其实主要都是为了安全原因： 1、涉密的网络与低密级的网络互联是不安全的，尤其来自不可控制网络上的入侵与攻击是无法定位管理的。...网络隔离配图.jpg 网络上承载专用的业务，其安全性一定要得到保障，然而网络的建设就是为了互通的，没有数据的共享，网络的作用也缩水了不少，因此网络隔离与数据共享交换本身就是天生的一对矛盾，通过网闸、DMZ...区、双网云桌面等方式实现内外网分离，会面临很多问题：1、通过FTP或网络共享进行内外网文件移动，网络隔离安全性降低，且依然需要专人管理执行，无法解决人工处理带来的问题。...1、灵活的审批策略 确保数据传输合规 2、完整的日志记录 实现全过程管控 3、传输加密策略 保障数据传输安全性 4、支持文件同步 实现文件自动化交换 网络隔离在网络安全建设中十分常用，随着企业IT业务系统的日益成熟...所以要实现网络隔离数据传输的安全可控，一定要针对企业的实际需求来选择产品！
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。
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
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