物联网与人工智能结合的发展趋势，对神经网络加速芯片的能效有了更高的要求。由于剪枝和 RELU 等操作，神经网络的权重和激活矩阵中存在广泛的稀疏性分布，且不同网络和同一网络不同层的稀疏度各不相同，其稀疏度分布范围高达 4-90%。由于不同稀疏度矩阵运算对于计算和存储电路要求各不相同，提出一种统一架构同时高效处理各种稀疏度的人工神经网络矩阵，是人工智能芯片设计领域的一大难题。
自 2013 年 ALLIN 无线到今天，已经走过 10 个年头，淘宝终端统一网络库 AWCN (Ali Wireless Connection Network) 从淘内孵化，一路过来伴随着淘宝业务的发展，经历集团 IPv6 战役、协议升级演进等，逐步沉淀为阿里集团终端网络通用解决方案，是兼具高性能、多协议、可容灾、可观测的终端网络基础统一设施。
近日，中国网络安全产业联盟（CCIA）公布了“2020年优秀网络安全解决方案和网络安全创新产品评选活动”结果，腾讯零信任安全管理系统iOA（以下简称“腾讯iOA”）基于在零信任领域的创新实践，捧回“2020年网络安全创新产品优秀奖”和“2020年网络安全创新产品最具投资价值奖”双料大奖，并荣登最具投资价值榜单第一位。
支持4K60的H.265/H.264编码，支持10路1080p30的H.265/H.264解码。
如果各个程序语言是个人的话，Python 就是妖怪。 别人眼中的编程 VS 现实情况 这样的纹身很帅，也很符合语义 C 是不是最屌的？ 上线前测试的重要性 附：程序员猜灯谜 灯谜 1. 老会计喝二锅
从一道习题说起子网 1.0 假设计算机A、B联在同一个交换机上，将A, B的IP地址和网络掩码设置为在同一网络如(192.168.25.1和192.168.25.2），在A，B上通过PING 检测连通情况； ---- 2.0 将A, B的IP地址设置为不在同一网络上（如192.168.25.1和192.168.26.1），网络掩码设置为在同一网络上，在A，B上通过PING 检测连通情况； ---- 3.0 将A, B的IP地址设置在同一个网络上，但是网络掩码不在同一网络地址上。在A，B上
元宵节刚过，不过专家说：今年是15的月亮16圆，猿们，考研智商和技术知识面的时刻来了，看看下面的灯谜你能搞出几个来。
曾几何时，网络处理器是高性能的代名词。为数众多的核心，强大的转发能力，定制的总线拓扑，专用的的指令和微结构，许多优秀设计思想沿用至今。Tilera，Freescale，Netlogic，Cavium，Marvell各显神通。但是到了2018年，这些公司却大多被收购，新闻上也不见了他们的身影，倒是交换芯片时不时冒出一些新秀。
天下武功，无坚不催，唯快不破。网络江湖，亦如是。本篇谈谈网络江湖的‘快’——网络加速。‘快’和‘稳’，是网络江湖永恒不变的两个话题。‘稳’，讲究的是网络的可靠性，后续另辟文章详谈。从ASIC、NPU到智能网卡到FPGA，从Linux内核到用户态DPDK转发，从软转到P4硬件流量卸载，可谓可编程转发技术演进过程中单纯设备个体层面的加速，这里也暂且不表，详细可参考网络设备的硬件形态选择初探，重点聊下整体网络业务层面的‘快’。
近日，NeurlPS2019 大会放出了一个名为「Efficient Processing of Deep Neural Network: from Algorithms to Hardware Architectures」的演讲。该演讲主要介绍各类能够使硬件高效处理深度神经网络（DNN）计算的方法，包括在计算机视觉、语音识别、机器人等领域，而涉及到的硬件包含了从 CPU、GPU 到 FPGA 和 ASIC 等各类计算硬件。
5G网络切片能够支持特定连接类型的通信服务，并以特定的方式处理该服务的控制和用户平面。网络切片是在一个网络基础设施上提供了逻辑上独立的网络，以满足多样化的服务需求，并提供基于DC的云架构来支持各种应用
微信如果想备份聊天记录到电脑，必须安装微信电脑端，而且要求在同一网络，但是很多网友都是台式电脑，就算用路由器发射的 wifi 信号连接属于同样的网络，但是备份或者恢复时会报错提示“请保持手机与电脑在同一网络后重试”。
据爱尔兰安全公司AdaptiveMobile Security的一份报告显示，由于缺乏传输层与应用层之间的映射关系，因此结合了传统技术的5G网络可能更容易受到威胁。
这是卷积神经网络的第十七篇文章，Google 2017年发表的MobileNet V1，其核心思想就是提出了深度可分离卷积来代替标准卷积，将标准卷积分成Depthwise+Pointwise两部分，来构建轻量级的深层神经网络，这一网络即使现在也是非常常用的。论文原文地址和代码实现见附录。
点对点传输是一种文件即时传输方式用于实现数据的快速联动，为所有客户端提供资源，包括带宽、存储空间、计算能力。点对点传输技术有很多应用，包括共享各种格式音频、视频、数据等。
《Channel pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks论文解读》
来源 | GeekWire等编译 | 陈桦 亚马逊近期获得了一项专利，描述了一种为无人驾驶汽车分配车道的网络，专注于汽车如何在可变车道上行驶。这让我们窥视到这家科技巨头对于自动驾驶的野心：绝不是造个车那么简单。 可变车道，是可以根据交通流量变化来改变方向的车道，也就是上了这条车道，你不一定该往哪边开。车道上方会有信号灯，提示当前的行驶方向。然而到目前为止，无人驾驶汽车还无法理解这些信号灯，因此可变车道对于无人驾驶汽车来说就是一场灾难。 在这项专利中，亚马逊描述了一种网络，可以与自动驾驶汽车通信，从而调
天下武功，无坚不催，唯快不破。网络江湖，亦如是。‘快’，始终是江湖侠客刀光剑影亘古不变的追求。设备底层转发加速技术历经ASIC、NPU芯片到智能网卡到FPGA，Linux内核到用户态DPDK转发，软转到P4硬件流量卸载；业务上层加速技术更是百花齐放，从TCP单边加速到双边加速，拥塞控制算法从BIC到CUBIC再到BBR，从TCP到MPTCP、0-RTT TCP，甚至颠覆性变革从TCP到QUIC等。值得注意的是现实网络应用中，TCP流量占比近70%，且呈增长态势，故而上层业务多拿TCP说事，也就见怪不怪。
存储加速方向 存储软件自身软件栈 存储软件自身一般通过是通过减少软件栈开销来达到优化自身的目的，比如软件栈的一些校验或者保护算法可以通过CPU的特殊指令集对存储校验或者保护算法进行优化 网络IO Linux网络的开销一般比较大，封包和解包一般都是在CPU端进行，数据的可靠性需要依赖TCP协议栈，而TCP协议栈保证稳定的同时TCP的操作必须经过协议栈，这就带来了数据从用户态->内核态->网卡驱动开销。数据拷贝和CP开销让网络IO往往不低。因此可以所经过的网络中，可以把数据传输的任务从CPU中卸载，交给具有RD
（1）step1 构造网络拓扑：在逻辑工作空间选择4台主机、2台交换机及连接线（此处拖动的为自动选择连接线类型），设置相应的IP地址和采用默认的子网掩码，构造网络拓扑：
导语|随着出海业务的持续发展，各出海业务场景对于网络的要求越来越高。本课程针对出海业务的网络加速方案，进行腾讯云全球应用加速技术能力详解。全剧应用加速依赖全球节点之间的高速通道、转发集群及智能路由技术，实现各地用户的就近接入，通过高速通道直达源站区域，帮助业务解决全球用户访问卡顿或者延迟过高的问题。 一、4 腾讯云网络加速总体技术架构体 1 腾讯云云产品全景图 腾讯云实际上在整个的公有云市场当中，现在已经是头部的企业，有一个比较大的市场份额以及我们现在从整个公有云不同的方向。本次分享主要是从网络方向上为大
随着业务的增加和计算机技术的发展，接入局域网的用户将越来越多，终端和工作站的处理能力越来越强，以及图形图像和多媒体的应用越来越广泛，要求每个用户实际可用带宽很高才能使网络通信流畅，网络将成为提供多种业务的统一网络平台，并应该为不同的业务提供服务质量保证（QoS）。因此，设计方案时充分了考虑将来业务量的增大，保证当前及今后一定时期内网络的高效与通畅。
5G的到来，对软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）提出了更加迫切的需求。
随着出海业务的持续发展，各出海业务场景对于网络的要求越来越高。本课程针对出海业务的网络加速方案，进行腾讯云全球应用加速技术能力详解。全剧应用加速依赖全球节点之间的高速通道、转发集群及智能路由技术，实现各地用户的就近接入，通过高速通道直达源站区域，帮助业务解决全球用户访问卡顿或者延迟过高的问题。
IP:10.0.2.15 网关：10.0.2.2 DNS：10.0.2.3 一台虚拟机的多个网卡可以被设定使用 NAT， 第一个网卡连接了到专用网 10.0.2.0，第二个网卡连接到专用网络 10.0.3.0，等等。默认得到的客户端ip（IP Address）是10.0.2.15，网关（Gateway）是10.0.2.2，域名服务器（DNS）是10.0.2.3，可以手动参考这个进行修改。
安全可靠：Snapdrop 使用了 WebRTC 技术，实现了端到端的加密传输，从而保护用户隐私和数据的安全。Snapdrop 不会储存用户的任何文件或信息，一旦传输完成，文件立即从服务器中删除。
8月28日，2020中国IPv6发展论坛&第三期“IPv6+”产业沙龙在北京的下一代互联网及重大应用技术创新园成功举行。论坛由推进IPv6规模部署专家委员会主办，由中国信息通信研究院、赛尔网络有限公司、华为技术有限公司联合承办，以“协同贯通、创新发展”为主题。
“到 2027 年，SD-WAN 和云安全市场的总收入将超过 1100 亿美元；SASE 将占其中的 15%。”
论文题目：Multi-Stage Prediction Networks for Data Harmonization (MICCAI19)
## 互联网协议 – 概括：从上到下，越上越接近用户，越下越接近硬件 – 应用层: + 规定应用程序的数据格式 + [HEAD(以太网标头) [HEAD(IP标头) [HEAD(TCP标头) DATA(应用层数据包)]]]
EasyCVR基于云边端协同，具有强大的数据接入、处理及分发能力，平台可支持海量视频的轻量化接入与汇聚管理，可提供视频监控直播、视频轮播、视频录像、云存储、回放与检索、智能告警、服务器集群、语音对讲、云台控制、电子地图、平台级联等功能。其中，语音对讲功能在视频监控场景中具有重要意义，今天我们来详细介绍下EasyCVR平台语音对讲功能的配置与开启。
作者：成臣（Sei Jin） PingCAP Marketing & Community
AirServer是一款能够通过本地网络将音频、照片、视频以及支持AirPlay功能的第三方App，从 iOS 设备无线传送到 Mac 电脑的屏幕上，把Mac变成一个AirPlay终端的实用工具。如iPhone、iPad、安卓上的屏幕投送到电脑屏幕上。特别我们日常开会要给客户演示手机上的操作时，投屏就显得非常专业。当然，想要将日常手机上的视频画面投放到电脑上也是可以的。
识别每个语义部分（如手臂、腿等）是人体解析中最基本、最重要的一部分。不仅如此，它还在许多高级应用领域中发挥了重要的作用，例如视频监控 [38]、人类行为分析 [10,22] 等。
张老板的连锁餐饮店已经开了几十家，还布局了供应链、电商等相关业务，盘子越大，他的危机感也越来越强烈。
首先我们来看一个例子：网络服务器向客户端传送数据的过程。下图显示了一个网络服务器向客户端传送数据的完整过程：
点对点技术（peer-to-peer， 简称P2P）又称对等互联网络技术，是一种网络新技术，依赖网络中参与者的计算能力和带宽，而不是把依赖都聚集在较少的几台服务器上。P2P网络通常用于通过Ad Hoc连接来连接节点。这类网络可以用于多种用途，各种文件共享软件已经得到了广泛的使用。P2P技术也被使用在类似VoIP等实时媒体业务的数据通信中。
近年来，国内视频监控应用发展迅猛，系统接入规模不断扩大，涌现了大量平台提供商，平台提供商的接入协议各不相同，终端制造商需要给每款终端维护提供各种不同平台的软件版本，造成了极大的资源浪费。各地视频大规模建设后，省级、国家级集中调阅，对重特大事件通过视频掌握现场并进行指挥调度的需求逐步涌现，然而不同平台间缺乏统一的互通协议。
从数据主义观点，可以把全人类看作一个数据处理系统，而每个个人都是里面的一个芯片。 这样一来，整部历史的进程就是要透过四种方式，提高系统效率： 1、增加处理器数量。拥有10万人口的城市，运算能力就会高于拥有1,000人口的村庄。 2、增加处理器种类。处理器不同，运算和分析数据的方式就不同。因此，如果系统拥有不同的处理器，就能增加其动力与创意。农民、祭司和医师对话所产出的想法，可能是狩猎采集者之间怎么谈都谈不到的。 3、增加处理器之间的连结。如果光是增加处理器数量，但彼此之间无法连结，仍然没有意义。十个有贸易
5月12日，2021容器网络技术大会暨Kube-OVN社区周年庆成功举办。Kube-OVN社区联合CNCF、木兰开源社区一起，携手Kube-OVN社区建设者、最终用户、生态合作伙伴们线上连接，对日趋复杂的Kubernetes网络技术、应用场景以及最新趋势，进行了热议分享。本次大会在CSDN、CNTC等社区的支持下，达到千人上线规模，共同回望Kube-OVN项目开源和社区成立以来的成果，展望容器网络的下一个可能！
GA（Global Accelerator）全球加速，是个让人觉得“既熟悉又陌生”的行业。
“熟悉”是指，GA 不是个新词汇，你几乎能在所有公有云厂商的产品介绍下，看见 GA 这项服务。做出海、游戏类业务的人都太熟悉 GA 了，没有它 ，基本的网络连通都将成为问题。
端到端模型就是将可以多步骤/模块解决的任务使用单个模型来建模解决，一般在深度学习中比较常见。使用多步骤、多模型解决一个复杂任务的时候，一个明显的弊端是各个模块训练目标不一致，某个模块的目标函数可能与系统的宏观目标有偏差，这样训练出来的系统最终很难达到最优的性能；另一个问题是误差的累积，前一模块产生的偏差可能影响后一个模块。
昨天，曾经开源OpenPose的卡内基梅隆大学（CMU）公布了ICCV 2019 论文 Single-Network Whole-Body Pose Estimation，提出一种在单一网络实现全人体姿态估计的算法，相对OpenPose大幅提高了速度。
智能手机的普及，这使得移动互联网成为另一个流量巨头。越来越多的公司也会转而直接提供 App 来展示内容。例如微信以及其生态（微信公众号、小程序）、抖音等。这也说明人们对于手机的依赖心更强。那抓取 App 的数据显得更加有意义。本文的主要内容是讲述如何搭建手机抓包环境。
本文提出了一种新的裁枝方法，用于加速深层卷积神经网络。对于一个训练好的模型，本文方法通过一个2步迭代的算法逐层裁枝，优化函数是LASSO回归和最小二乘法重建误差。进一步，本文将算法推广到多层的裁枝，和多分枝网络的裁枝。结果上，本文的方法减少了累积误差，且适用于各种网络结构。针对于VGG16网络，本文方法可以在加速5倍的条件下，准确率仅下降0.3%；针对ResNet，Xception网络加速2倍，准确率分别下降1.4%，1.0%
SonarQube架构与集成 平台架构 SonarQube平台由4个组件组成 SonarQube服务器 开发人员和管理员操作频繁，用于浏览代码质量和配置服务器。 集成ElasticSearch做搜索服务，用于返回通过UI搜索内容。 集成计算引擎处理代码分析后的报告，并将报告保存到数据库。 SonarQube数据库 存储代码分析数据报告。 支持oracle、PostgreSQL、MySQL。 SonarQube插件库 通过插件使平台功能更加强大。 常用的插件分类： SCM、集成、身份验证、管理维护等插件。 S
边缘计算包括跨越广泛位置和条件的系统组合，并支持各种用例。某个用例可能需要高功率GPU来实现人工智能（AI），而另一个用例则可能需要低功耗来延长电池寿命。设备的位置，例如微型边缘数据中心或壁挂式工业机柜，对硬件施加了不同的限制。
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