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如何使用软件定义云基础架构

软件定义 (SDN) 是一种方法,允许管理员通过抽象更低级功能来管理服务。SDN 将控制层面(用于确定流量发送到何处)与 数据层面(将流量转发到所选的目的地)分离。 NFV 整合了必要的组件,以便为全面虚拟化的基础架构提供支持。 必须正确配置 SDN 和 NFV 控制器,才能优化流量,或者让管理员对其执行其他更改。 (Neuron):在其他 OpenStack 服务(比如 Nova)管理的接口设备 (vNIC) 之间提供 “即服务”。 (OpenFlow 是一个开源标准、通信协议,提供了对交换机或路由器的转发平面的访问,使得远程控制器可以通过交换机确定包的路径。) 应用程序和编制:最顶层包含控制和监视行为的业务和逻辑应用程序。它们包括对流量进行全局控制所需的编制应用程序。控制器平台:中间层位于 SDN 的向北的接口与向南的接口之间。

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利用深度神经时间序列动量策略

第1篇 20190716 利用深度神经时间序列动量策略 ▍作者 Bryan Lim、Stefan Zohren、Stephen Roberts Abstract 虽然时间序列动量在金融领域是一个被广泛研究的现象 在本文中,我们引入了深度动量(Deep Momentum Networks),一种基于深度学习的交易信号与时间序列动量策略中使用的波动率缩放框架相结合的方法。 该模型还以数据驱动的方式同时学习趋势估计和位置估计,通过优化信号的夏普比率直接训练。 为了解释更多的非流动资产,我们还提出了一个turnover regularisation术语,用于训练在运行时考虑成本因素。 首先,通过使用深度神经直接生成交易信号,我们不再需要手动指定趋势估计器和头寸规模估算方法——允许直接使用现代时间序列预测框架来学习它们。

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    . | 是加权生物去噪的一种常用方法

    例如,在蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)中,加权连边可以捕获蛋白质之间物理相互作用的度,并可用于检测功能模块。然而,对交互度的精确实验量化仍然是一个挑战。 技术和生物噪声可以导致连边,从而导致假性的相互作用。相反,可疑的弱边可能隐含真实的、生物学上重要的连接。 此外,实验导出的被噪声被污染,则会通过改变潜在生物路径内和之间的边缘的度来改变整个的结构。这些对于结构的修改会对下游任务的性能有不利的影响。 并且,带噪声的相互作用关系并不是PPI所独有的,其也影响了许多不同类型的生物,如Hi-C和细胞-细胞相互作用。 为了克服上述问题,许多基于计算的方法被提出并用于去噪。 这些方法通过基于的扩散获得权重并替换连边的原始权重。然而,这些方法通常没有在不同类型的上进行测试,其依赖启发式方法而缺乏方法有效性的可解释性,并且缺乏对去噪的属性的数学证明。

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    马里奥 AI 实现方式探索 :神经+学习(上)

    导语 在深圳的研发部培训中,我们组给定一个有趣的课题便是:马里奥游戏的智能通关,本文就神经学习两个点进行整理,并将我们最后用的NEAT算法以及扩展找到的DRL算法进行了简单梳理。 如果能够在游戏自动化测试、智能AI中应用这些有趣的算法,想想还是有点小激动哒 ^v^ 马里奥AI实现方式探索:神经+学习 儿时我们都曾有过一个经典游戏的体验,就是马里奥(顶蘑菇^v^),这次里约奥运会闭幕式 首先,对于实现马里奥AI当中涉及到的神经学习的相关概念进行整理,之后对智能通关的两种方式进行阐述。 (本人才疏学浅,在神经学习方面基本门外汉,如有任何纰漏,还请大神指出,我会第一时间改正。) 通过学习,一个智能体(agent)应该知道在什么状态下应该采取什么行为。RL是从环境状态到动作的映射的学习,我们把这个映射称为策略。 接《马里奥 AI 实现方式探索 :神经+学习(下)》

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    马里奥 AI 实现方式探索 :神经+学习(下)

    接《马里奥 AI 实现方式探索 :神经+学习(上)》 马尔可夫决策过程(MDP) 一提到马尔科夫,大家通常会立刻想起马尔可夫链(Markov Chain)以及机器学习中更加常用的隐式马尔可夫模型 基于NEAT算法的马里奥AI实现所谓NEAT算法即通过拓扑的进化神经(Evolving Neural Networks through Augmenting Topologies),算法不同于我们之前讨论的传统神经 ,它不仅会训练和修改的权值,同时会修改的拓扑结构,包括新节点和删除节点等操作。 NEAT算法几个核心的概念是: 基因:中的连接 基因组:基因的集合 物种:一批具有相似性基因组的集合 Fitness:有点类似于学习中的reward函数 generation:进行一组训练的基因组集合 总结 综上便是从最基本的神经算法+学习,到将这些算法用在智能AI上的一些基本整理,长舒一口气,整理了好久。。。

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    【深度好文】怎样用可交互对抗人类创造力

    人工智能可以大大人类智能,本文详细介绍了这方面的一些探索。 在训练中,的权重和偏置被调整,只要隐变量被恰当地选择,就能使得输出对任意训练集字体的近似。在某种程度上,模型在学习一个所有训练集字体的高度压缩的表示。 通过被制寻找训练样本的一个紧凑描述,神经学习到了一个抽象的、更高层次的字体表征模型。更高层次的模型使得在已知的训练样本上的泛化成为可能,能产生具有真实感的字体。 有很多其他人工智能的例子,举一些,但不全面:sketch-rnn system[11],用神经辅助画画;Wekinator[12],使用户快速建立新的乐器和艺术系统;TopoSketch[13] 生产器的训练和判别器的训练是对抗的,判别器的工作是区分出从真实数据中生成的图片组和由生成器生成的图片组。

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    专栏 | MSRA视觉计算组提出第二代可变形卷积形变,更好效果

    ,进一步大大的形变建模能力。 这一新的可变形卷积主要做了两个方面的改进,包括对本身的改进,使其具备更的形变建模能力,以及一个更好的训练策略来释放这一更形变建模能力的潜力。 对本身的改进使其具备更的形变建模能力主要包括两点,一是在加可变形卷积层的使用,和 DCNv1 中仅将其应用到 conv5 的 3 层 3x3 卷积相比,DCNv2 将可变形卷积层应用到 conv3 引入 R-CNN 特征模仿机制后的训练示意图。 ? 表 1. 采用不同配置可变形建模能力的对比实验,输入图片的短边均为 1000 像素(论文中的默认值)。 采用不同配置可变形建模能力的对比试验,输入图片的短边均为 800 像素。实验结果均在 COCO 2017 验证集(Validation Set)上得到。 ? 表 3.

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    SDN自动化安全

    尽管经常被忽视,但是SDN自动化仍然安全态势,特别是通过监控和隔离的方式来保证安全。 隔离 想象一下以下场景:你的安全团队拥有监控并检测数据中心恶意流量的基础设施。 最重要的是,SDN自动化减少了中的恶意行为,这对于维护至关重要,不仅构建了一个安全的,还提供了安全的IT基础设施。 另一方面,SDN厂商也认识到自动化提供了丰富的用于可视化并保护当前状态的数据。例如,自动化可以模拟一个穿越客户机和服务器之间的数据包。 SDN解决方案可以通过路由器、交换机、负载均衡和防火墙跟踪这个数据包,根据这些跟踪的信息,可以发现连接问题并且确定哪些功能导致了这些问题。 自动化还可以识别出中原本允许流量通过但实际上被阻塞的区域。利用扩展视图功能,通过自动化收集的数据能够提供健壮性的实时视图。 简而言之,不要忽视SDN提供安全的潜力。

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    循环神经方法:注意力机制以及更多

    LSTM 作为经典的结构可谓是老当益壮,而另一方面注意力机制过于常见,我们甚至会觉得它是「理所当然的」。但其实注意力机制其实并不是唯一一种的方式。 这篇 Distill.pub 博客的文章就带我们重温了包括注意力在内的多种方式,它们侧重的方向不一样,也就方便研究/开发人员们按照自己的实际需求进行选取。 AI 科技评论编译如下。 人们发现这些模型十分大,能够在包括机器翻译、语音识别和图像理解(看图说话)等许多任务中取得非常好的效果。因此,在过去的几年里,循环神经已经被广泛使用。 随着人们对循环神经的研究越来越深入,我们已经看到越来越多的人试图用一些新的特性来循环神经。有四个方向的改进特别令人激动: ? 这些技术中,每一项技术都对神经有很大的提升。 如果我们真的能做出这样的在次线性时间复杂度内的注意力机制的工作,这种模型会变得非常大! 的循环神经和注意力机制的底层技术是如此令人激动!我们期待着这个领域有更多的新技术涌现出来!

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    灵雀云开源Kube-OVN组件,Kubernetes功能

    Kube-OVN提供了大量目前Kubernetes不具备的功能,并在原有基础上进行。 其次,现有插件尽管种类繁多,但由于覆盖的功能集合不同,落地时很难有一套方案能够通吃所有场景。同时,很多传统的方案在容器中都是缺失的,现有 Kubernetes能力远远不足。 OVN 将高层次的抽象转换成具体的配置和流表,下发到各个节点的OVS实现集群的管理。 ,并在原有基础上都有所。 据悉,接下来灵雀云将在Kubernetes方面继续加大研发力度,各方面功能。不断解决每个单点问题,改善性能,引入更多工具,打造更加完整的Kubernetes体系。

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    NetSet:一款功能大的自动化流量安全工具

    NetSet NetSet是一款自动化安全工具,该工具的主要目的就是将很多复杂的操作以自动化的方式实现,并帮助用户保证流量的安全性。 除此之外,它还提供了一种简单的代理收集方法以及实用工具运行方法,大部分机制都基于Tor实现。 NetSet安装和使用的所有实用工具也将会进行自动配置。 Tor Wall可以保证所有的流量必须经过Tor来进行传输,并且可以轻松访问OPSEC资源。

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    Kube-OVN1.9.0新版本发布|支持集成 Cilium 策略,支持优先级QoS,VPC的能力

    新版本持续对 VPC 的能力进行了,并且支持基于优先级的 QoS;支持集成 Cilium 策略,监控和 Service 优化;支持 Webhook 校验子和固定 IP。 VPC能力进一步 用户自定义 VPC 下策略路由的支持 用户自定义 VPC 下四层负载均衡器的支持 用户自定义 VPC 下 Vlan 的支持 支持使用 nodeselector 调度 vpc-nat-gateway 其他功能改善 Pod 支持 VIP Pod 内多卡可以同属一个子 Underlay 支持接入逻辑关 其他 CNI 可作为主 Networkpolicy 支持附属卡 VM 端口的热迁移 Kube-OVN提供面向企业场景的容器解决方案。 填写表单,了解跨云管理、IaaS(包括OpenStack、VM等)与K8s统一技术栈、容器托管新一代数据中心SDN、微服务架构下高性能、5G及边缘集群落地等应用场景。

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    推荐系统遇上深度学习(八十三)-记忆—MA-DNN模型介绍

    在兼顾DNN和RNN模型的优点的基础上,本文提出了记忆—MA-DNN模型,一起来看一下。 本文就来介绍一种方法,即记忆—MA-DNN模型。 2、模型介绍 MA-DNN模型的结构如下: ? 模型结构并不复杂,主要分为两大部分,DNN部分和记忆部分。 记忆主要存储两个向量mu1和mu0,这两个向量分别代表用户喜欢的内容和不喜欢的内容。 随后,v经过多层全连接得到预测结果: ? ? 接下来介绍下模型训练,在对MA-DNN模型进行优化的时候,其优化目标包含两个方面: 1)CTR预估要准确 2)记忆能够有效捕捉用户的偏好,包括喜欢的内容和不喜欢的内容 模型的损失可以分为两部分: ?

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    CNCF研讨会:对合规性的信心:使用Harbor进行高级镜像扫描(视频+PDF)

    在此研讨会中,Harbor核心维护者Michael Michael和CNCF TOC主席Liz Rice将带你逐步了解运行自己的镜像仓库的好处,重点介绍一些新功能,让你使用可插拔的第三方扫描仪扩展Harbor 该研讨会将向你展示如何部署云原生应用程序,确保Harbor的扫描功能有助于实施合规性,并保护你免受易受攻击的软件包的侵害。 www.cncf.io/wp-content/uploads/2019/10/CNCF-Harbor-Webinar-Oct-2019-Gain-Confidence-in-Compliance-1.pdf 参与研讨会 CNCF研讨会是教育新成员和现有社区成员了解趋势和新技术的好方法。 研讨会是非推广性质的,专注于云原生空间中的教育和思想领导力。 有兴趣举办CNCF研讨会吗?请联我们:webinars@cncf.io

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    学界 | 牛津大学提出神经新训练法:用低秩结构压缩和对抗稳健性

    在本文中,来自牛津大学计算科学部和阿兰图灵机构的研究者开发了一种新方法,通过在训练过程中引入修正,神经表征的低秩属性。 引言 深度(卷积)神经已经取得了许多重大成果,「表征学习」就是其中非常迷人的一个方面:深度能够从原始数据中生成可以用于多个任务的表征。 使用修正后训练过程得到的结果准确率基本没有下降(在一些场景下甚至有少量提升),同时了习得特征的低秩属性。 实证评估进一步表明,在使用习得表征(或其低秩投影)来训练 SVM 分类器时,利用修正方法训练得到的神经在使用习得表征低秩投影时,可以给出更准确的预测结果。 3 LR-Layered ? 本文选择了一些在图像分类问题中表现很好的神经,并研究了其习得表征的维度。

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    学界 | 牛津大学提出神经新训练法:用低秩结构压缩和对抗稳健性

    在本文中,来自牛津大学计算科学部和阿兰图灵机构的研究者开发了一种新方法,通过在训练过程中引入修正,神经表征的低秩属性。 引言 深度(卷积)神经已经取得了许多重大成果,「表征学习」就是其中非常迷人的一个方面:深度能够从原始数据中生成可以用于多个任务的表征。 使用修正后训练过程得到的结果准确率基本没有下降(在一些场景下甚至有少量提升),同时了习得特征的低秩属性。 实证评估进一步表明,在使用习得表征(或其低秩投影)来训练 SVM 分类器时,利用修正方法训练得到的神经在使用习得表征低秩投影时,可以给出更准确的预测结果。 3 LR-Layered ? 本文选择了一些在图像分类问题中表现很好的神经,并研究了其习得表征的维度。

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    聚焦和卷积神经

    这类模型被认为非常大,在许多类别的任务上取得了显著的成绩,包括机器翻译、语音识别、和看图写话等。因此,卷积神经在过去几年内变得非常流行。 我们猜测这些“神经”在今后几年内对于拓展深度学习的能力将会扮演重要的角色。 神经图灵机器 神经图灵机器(Graves, et al., 2014)将RNN模型与一个外部记忆模块结合。 我们在本文中提到的“RNN”属于另一种方法,我们将RNN模型与工程媒介相结合,以提高它们的泛化能力。 与媒介的互动自然会涉及到一系列的采取行动、观察情况、继续行动步骤。 而化学习只允许我们选择一条道路,从中学习经验。聚焦机制在岔路口会选择所有的方向,然后将各条路径的结果合并起来。 聚焦机制的一大弱点就是每一步都需要执行一个“行动”。这导致消耗的计算资源呈线性长。 RNN和其背后的聚焦技术真的领入兴奋。我们期待看到它们取得更大的进展!

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    聚焦和卷积神经

    这类模型被认为非常大,在许多类别的任务上取得了显著的成绩,包括机器翻译、语音识别、和看图写话等。因此,卷积神经在过去几年内变得非常流行。 我们猜测这些“神经”在今后几年内对于拓展深度学习的能力将会扮演重要的角色。 神经图灵机器 神经图灵机器(Graves, et al., 2014)将RNN模型与一个外部记忆模块结合。 我们在本文中提到的“RNN”属于另一种方法,我们将RNN模型与工程媒介相结合,以提高它们的泛化能力。 与媒介的互动自然会涉及到一系列的采取行动、观察情况、继续行动步骤。 而化学习只允许我们选择一条道路,从中学习经验。聚焦机制在岔路口会选择所有的方向,然后将各条路径的结果合并起来。 聚焦机制的一大弱点就是每一步都需要执行一个“行动”。这导致消耗的计算资源呈线性长。 RNN和其背后的聚焦技术真的领入兴奋。我们期待看到它们取得更大的进展!

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    大型医疗保健提供商的CISO是如何通过云计算转型安全的

    安全文化是云计算应用的关键 Odom倡导采用安全文化以有效地完成这一旅程,Jefferson Health公司总裁也在大力推动这种文化。 虽然Odom认识到新冠疫情对Jefferson Health公司构成的威胁,例如针对其疫苗研发工作的攻击激,但随着研发团队在更多时间在家远程工作,安全方面的显著优势很快就显现出来。 Odom指出,随着企业提供的IT设备取代在家远程工作的员工的个人IT设备,可接受的使用政策也得到了加。 毫无疑问,其中的一个因素是更加关注安全意识培训,以应对新的远程工作风险。作为对远离企业办公室的员工的直接反应,我们将安全意识培训的次数加了一倍。” 通过云优先的方法风险管理 考虑到云计算转型和引入更流畅的远程工作模式如何影响Jefferson Health公司的安全地位,Odom指出需要采用风险管理的多元化方法。

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