机房线路常用的是联通线路或者电信线路，单线路机房是指这个机房要么是联通线路接入，要么是电信线路接入，只有一条线路接入的机房。
多线路接入技术就是在互联网数据中心(IDC)通过特殊的技术手段把不 同的网络接入商(ISP)服务接入到一台服务器上或服务器集群，使服务器所提供的网络服务访问用户能尽可能以同一个ISP或互访速度较快的ISP连接来进 行访问，从而解决或者减轻跨ISP用户访问网站的缓慢延迟(南北网络瓶颈) 问题。多线路接入是一个技术概念可以有多种具体实现方式，由于大多用户都是网通与电信，为了见简单起见，我们只讨论双线接入技术。目前国内的ISP提供商分别提出了“双IP双线路”、“单IP双线路”、“CDN多线路”和“BGP单IP双线路”等双线路实现方法，下面来对以上提出的双线路接入实现方式进行具体说明：
单电信服务器机房业务模式比较固定，访问量也不是很大，适合新闻类网站或政务类网站。如果网站的PV流量持续增加，建议后期采用租赁CDN的方式解决非电信用户访问网站速度过慢的问题
前面我们讲过虚拟主机、VPS、独立服务器的区别，站长们在确定购买哪种网站空间以后，就需要根据具体参数来选择网站空间了。今天赵一八笔记给大家聊聊那些买空间必须要看懂的虚拟主机参数。
基于html的服务端渲染的问题，只是粗略的介绍了一下它的优缺点，其中涉及到一个SEO,SEO的全称是Search Engine Optimise 即，搜索引擎优化。
站空间的时候，应该选择功能多、服务好、运行稳定的空间。这样的空间不仅会增加用户体验，还会增加搜索引擎的友好度，但好的空间费用就会很高，所以要选择性价比高的空间。那么，选择网站空间的要点是什么呢？
企业网站对每个企业来说都是非常重要的，企业网站是网络营销的最基本的配置，可以很好的传播企业的产品、服务和形象，打造企业品牌，那么没有任何的建站经验，企业是否可以自己建网站呢？答案是可以的，下面小编就给大家介绍一下自己建网站的步骤，看完后对网站建设会有一个全面的了解。
在如今大数据流量剧增的网络应用时代，服务器租用越来越成为众多企业和运营商的首选。而性能和配置不达标的服务器选择只会给企业带来诸多运营问题；但不经过实际需求的评估，轻率的选择一台性能强劲、价格昂贵的服务器，无疑是会带来成本上的浪费；因此，不能一味的为了省钱而选择一台很容易称为计算瓶颈，或者没有充分考虑数据冗余的服务器，都是会影响正常的业务运行，你需要从不同的角度来决定选择一台什么样的服务器，找到满足技术需要、业务发展和成本控制之间的最佳平衡点，为了做到这一点，绝对还是需要一点智慧。
选自arXiv 作者：Mengran Gou等 机器之心编译 参与：路雪、黄小天、邱陆陆 近日，来自美国东北大学和美国信息科学研究所的研究者联合发布论文《MoNet: Moments Embedding Network》，提出 MoNet 网络，使用新型子矩阵平方根层，在双线性池化之前执行矩阵归一化，结合紧凑池化在不损害性能的前提下大幅降低维度，其性能优于 G^2DeNet。目前该论文已被 CVPR 2018 接收。 将图像的局部表示嵌入成既具有代表性、又不受轻微噪声影响的特征，是很多计算机视觉任务中的重
有过微信小程序开发经验的朋友应该都知道“双线程模型”这个概念，本文简单梳理一下双线程模型的一些科普知识，学识浅薄，若有错误欢迎指正。
本文对北京理工大学、阿里文娱摩酷实验室合作的论文《RevisitingBilinear Pooling: A coding Perspective》进行解读，该论文发表在AAAI 2020，本文首先证明了常用的特征融合方法——双线性池化是一种编码-池化的形式。从编码的角度，我们提出了分解的双线性编码来融合特征。与原始的双线性池化相比，我们的方法可以生成更加紧致和判别的表示。
CPU代表云服务器的运算能力，如果网站流量较大，动态页面比较多，建议选择2核以上CPU，而且目前的云计算厂商提供的还可以随时增加，也就是当你觉得业务量增长了，需要更强的运算能力了，那么就可以直接在官网上进行资源扩充。
由于众所周知的原因，github 在国内时不时不能访问，虽然有各种办法可以跨越屏障，但是你不能用预测未来会发生哪些事情，于是决定将博客迁移到国内，coding 是一个不错的选择，主要有以下几个优点。
细粒度图像分类旨在同一大类图像的确切子类。由于不同子类之间的视觉差异很小，而且容易受姿势、视角、图像中目标位置等影响，这是一个很有挑战性的任务。因此，类间差异通常比类内差异更小。双线性汇合（bilinear pooling）计算不同空间位置的外积，并对不同空间位置计算平均汇合以得到双线性特征。外积捕获了特征通道之间成对的相关关系，并且这是平移不变的。双线性汇合提供了比线性模型更强的特征表示，并可以端到端地进行优化，取得了和使用部位（parts）信息相当或甚至更高的性能。
算下来我有一段时间没写CDN了，但是我们的视频直播点播服务器能够进行CDN网络分发，所以我几乎每天都会接触到这方面的东西。
今天为大家推荐一篇 CVPR2019 关于语义分割的文章 Decoders Matter for Semantic Segmentation: Data-Dependent Decoding Enables Flexible Feature Aggregation，该文章提出了一种不同于双线性插值的上采样方法，能够更好的建立每个像素之间预测的相关性。得益于这个强大的上采样方法，模型能够减少对特征图分辨率的依赖，能极大的减少运算量。该工作在 PASCAL VOC 数据集上达到了 88.1% 的 mIOU，超过了 DeeplabV3 + 的同时只有其 30% 的计算量。
首先，DPDK和内核网络协议栈不是对等的概念。 DPDK只是单纯的从驱动拿数据，然后组织成数据块给人用，跑在用户态。功能相当于linux的设备无关接口层，处于socket之下，驱动之上。只不过linux协议栈的这部分在核心态。 你说的包处理器，很多时候是不用linux内核协议栈的，而是用专用包处理程序，类似于DPDK加上层应用处理。通常会有些硬件加速器，包处理效率更高些。缺点是一旦用不上某些功能，那些加速器就白费了。而纯软件处理就非常灵活，不过代价就是功耗和性能。 纯DPDK性能非常高，intel自己给出的数据是，处理一个包80时钟周期。一个3.6Ghz的单核双线程至强，64字节小包，纯转发能力超过90Mpps，也就是每秒9千万包。 不知你有没有看出来，80周期是一个非常惊人的数字？正常情况下，处理器访问一下ddr3内存都需要200个周期，而包处理程序所需要操作的数据，是从pcie设备送到ddr内存的，然后再由处理器读出来，也就是说，通常至少需要200周期。为啥现在80周期就能完成所有处理？我查了下文档，发现原因是使用了stashing或者叫direct cache access技术，对于PCIe网卡发过来的包，会存在一个特殊字段。x86的pcie控制器看到这个字段后，会把包头自动塞到处理器的缓存，无序处理器来干预。由于包头肯定是会被读取的，这样相当于提前预测，访问的时间大大缩短。 如果加上linux socket协议栈，比如跑个纯http包反弹，那么根据我的测量，会掉到3000-4000周期处理一个包，单核双线程在2.4Mpps，每秒两百四十万包，性能差40倍。 性能高在哪？关键一点，DPDK并没有做socket层的协议处理，当然快。其他的，主要是使用轮询替代中断，还有避免核心态到用户态拷贝，并绑定核，避免线程切换开销，还有避免进入系统调用的开销，使用巨页等。 还有很关键的一点，当线程数大于12的时候，使用linux协议栈会遇到互斥的瓶颈，用性能工具看的话，你会发现大部分的时间消耗在spin_lock上。解决方法之一是如github上面的fastsocket，改写内核协议栈，使包始终在一个核上处理，避免竞争等。缺点是需要经常自己改协议栈，且应用程序兼容性不够。 另外一个方法是使用虚拟机，每个特征流只在一个核处理，并用虚拟机隔绝竞争，底层用dpdk做转发，上层用虚拟机做包处理，这样保证了原生的linux协议栈被调用，做到完全兼容应用程序。不过这种方法好像还没有人做成开源的，最近似的是dpdk+虚拟交换机ovs的一个项目。 如果你只想要dpdk的高性能加tcp/ip/udp的处理，不考虑兼容性，那么还可以去买商业代码，我看了下供应商的网站介绍，纯转发性能大概在500-1000周期左右一个包。
目标：为了使得检测网络可以输入任意size的图片，使用ROIPooling在网络中某一个阶段将不同尺度的图片ROI pooling成相同的尺度，使得fc的存在也无法写死输入图片的size。
有一些网页，内容优质，用户也可以正常访问，但是Baiduspider却无法正常访问并抓取，造成搜索结果覆盖率缺失，对百度搜索引擎对站点都是一种损失，百度把这种情况叫“抓取异常”。对于大量内容无法正常抓取的网站，百度搜索引擎会认为网站存在用户体验上的缺陷，并降低对网站的评价，在抓取、索引、排序上都会受到一定程度的负面影响，影响到网站从百度获取的流量。
>之前我买的域名在腾讯云解析之后，需要添加记录，开始一脸懵啊，在网上搜查了一些资料，整理了一下，希望为大家解点惑吧！ 主机记录： 主机记录就是域名前缀，常见用法有： www：解析后的域名为 www.1
网站访问速度可以直接影响到网站的流量，而网站的访问量几乎与网站的利益直接挂钩，因此网站的速度问题成为企业及站长十分关注的问题。现在网站越来越多，不少朋友的网站打开速度很不理想。也许自己打开网站速度很快
OFweek工控网讯：初学PLC梯形图编程，应要遵循一定的规则，并养成良好的习惯。下面以三菱FX系列PLC为例，简单介绍一下PLC梯形图编程时需要遵循的规则，希望对大家有所帮助。有一点需要说明的是，本文虽以三菱PLC为例，但这些规则在其它PLC编程时也可同样遵守。
今天为大家带来斯坦福大学Jure Leskovec教授课题组发表在NeuIPS上的一篇论文。本文引入了一个框架GQE，以便在不完整的知识图谱上有效地对合取逻辑查询进行预测。在本文的方法中，作者在低维空间中对图节点进行嵌入，并在这个嵌入空间中将逻辑运算符表示为学习过的几何运算（例如平移、旋转）。本文通过在低维嵌入空间中执行逻辑运算，实现了线性时间复杂度的变量查询。
导读： 初学PLC梯形图编程，应要遵循一定的规则，并养成良好的习惯。下面以三菱FX系列PLC为例，简单介绍一下 PLC梯形图编程时需要遵循的规则，希望对大家有所帮助。有一点需要说明的是，本文虽以三菱PLC为例，但这些规则在其它PLC编程时也可同样遵守。
知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分，其建立的具有语义处理能力与开放互联能力的知识库，可在智能搜索、智能问答、个性化推荐等智能信息服务中产生应用价值。
Jaderberg M, Simonyan K, Zisserman A, et al. Spatial transformer networks[J]. 2015:2017-2025. 虽然CNN的效果很好，但是仍然缺乏对数据的空间不变能力，从而限制了计算和参数的效率。因此，论文提出Spatial Transformer Network (STN)。 📷 STN 在网络中对数据显式地进行空间操作（平移、旋转、缩放、裁剪、扭曲）。由于该操作可微，因此模型能够end to end训练。 根据输入数据，动态生成
神经网络要求输入的数据的大小在每个mini-batch中是统一的，所以在做视觉任务的时候，一个重要的预处理步骤就是image resize，把它们调整到统一的大小进行训练。
小程序（Mini Program）是一种不需要下载安装即可使用的应用，由腾讯于2017年1月9日首次推出，其理念是应用“触手可及"“用完即走”。
在一维空间中，最近点插值就相当于四舍五入取整。在二维图像中，像素点的坐标都是整数，该方法就是选取离目标点最近的点。
ARGB颜色模型：最常见的颜色模型，设备相关，四种通道，取值均为[0，255]，即转化成二进制位0000 0000 ~ 1111 1111。
双三次插值是使用三次或其他多项式技术的2D系统，通常用于锐化和放大数字图像。在图像放大、重新采样时，或是在软件中润饰和编辑图像时也会使到用它。当我们对图像进行插值时，实际上是在将像素从一个网格转换到另一个网格。
论文来源：https://arxiv.org/pdf/1506.02025.pdf
这里补充一下上一节遗漏的一丢丢知识点，见下图。左边是渲染后的平面图，右边是对应的纹理。另外无论纹理平面原始有多大，最后都会被映射在
作者 | 大饼博士X 本文具体介绍Google DeepMind在15年提出的Spatial Transformer Networks，相当于在传统的一层Convolution中间，装了一个“插件”，可以使得传统的卷积带有了[裁剪]、[平移]、[缩放]、[旋转]等特性。 理论上，作者希望可以减少CNN的训练数据量，以及减少做data argument，让CNN自己学会数据的形状变换。相信这篇论文会启发很多新的改进，也就是对卷积结构作出更多变化，还是比较有创意的。 背景知识：仿射变换、双线性插值 在理解
最近邻插值，是指将目标图像中的点，对应到源图像中后，找到最相邻的整数点，作为插值后的输出。
输入相关信息后，点击make badge即可得到徽标的URL。可以用img标签引用，写法简单。不过正式写法建议用object标签引用，写法示例如下。
我们在之前的着色里面说过如何给物体上纹理，就是对于已经光栅化的屏幕点，就是每个像素的中心，去寻找对应纹理的映射位置的纹理颜色，去改变这个反射模型的反射系数kd
上一篇博客中介绍了从拍摄图像到获取视差图以及深度图的过程，现在开始介绍利用视差图或者深度图进行虚拟视点的合成。虚拟视点合成是指利用已知的参考相机拍摄的图像合成出参考相机之间的虚拟相机位置拍摄的图像，能够获取更多视角下的图片，在VR中应用前景很大。 视差图可以转换为深度图，深度图也可以转换为视差图。视差图反映的是同一个三维空间点在左、右两个相机上成像的差异，而深度图能够直接反映出三维空间点距离摄像机的距离，所以深度图相较于视差图在三维测量上更加直观和方便。 利用视差图合成虚拟视点 利用深度图合成虚拟视
知识图谱（KG）是由实体 (节点) 和关系 (不同类型的边) 组成的多关系图。每条边都表示为形式 (头实体、关系、尾实体) 的三个部分，也称为事实，表示两个实体通过特定的关系连接在一起。虽然在表示结构化数据方面很有效，但是这类三元组的底层符号特性通常使 KGs 很难操作。为了解决这个问题，提出了一种新的研究方向——知识图谱嵌入。关键思想是嵌入 KG 的组件，包括将实体和关系转化为连续的向量空间，从而简化操作，同时保留 KG 的原有的结构。那些实体和关系嵌入能进一步应用于各种任务中，如 KG 补全、关系提取、实体分类和实体解析。
今天有个客户问到墨者安全技术团队，CDN高防和BGP高防的区别是什么？那个更好一些？现在全球互联网会不限时受到各种网络安全攻击，CDN高防和BGP高防是DDOS流量攻击的首选防御。首先墨者安全讲讲什么是CDN高防和BGP高防吧。
内插是在诸如放大、收缩、旋转和几何校正等任务中广泛应用的基本工具 从根本上看，内插是用已知数据来 估计未知位置的数值的处理 实现图像内插的方法有三种： 最近邻内插法、双线性内插法、双三次内插法
梯形图言语是一种以图形符号及图形符号在图中的彼此联络标明操控联络的编程言语，是从继电器电路图演化过来的。
原文链接：https://godbasin.github.io/2018/11/04/wxapp-manage-and-security/
研究目的：目的是设计一个更复杂但实用的退化模型（包括随机混合模糊、下采样和噪声退化）；
编辑 | 萝卜皮 预测药物-靶标相互作用是药物发现的关键。近期，虽然基于深度学习的方法显示出强有力的性能，但是仍然存在两个挑战：如何明确地建模和学习药物和目标之间的局部相互作用以更好地预测和解释，以及如何优化新药物-目标对预测的泛化性能。 英国谢菲尔德大学（The University of Sheffield）和阿斯利康的研究人员合作开发了 DrugBAN，这是一个深度双线性注意网络（BAN）框架，具有域适应性，可以显式学习药物和目标之间的成对局部相互作用，并适应分布外的数据。 DrugBAN 对药物分
RoI(Region of Interest)是通过不同区域选择方法，从原始图像(original image)得到的候选区域(proposal region)。
基于 World Machine 开发了一套程序化生成的管线，用于自动生成高度图，作为后续地形编辑的 Input。
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