活动由新丽传媒和腾讯视频共同举办，据说这次启动会拿到了两个第一：国内电视史上第一个全球同步播出的电视剧，覆盖到美国、加拿大、中国香港、新加坡等10个国家及地区，同时该剧也是中国第一次由制作方和网络视频平台联合启动全球开播...这次网络视频太拉风了吧）。 逼格如此之高，已经不能简单地用有钱任性来形容了。在活动现场，腾讯视频独家发布了该剧的预告片和海报。随后，《虎妈猫爸》的导演、制片人以及主演们全都到齐了，也还是蛮拼的。...CNNIC 报告显示，截至2014年12月，中国网络视频用户规模达4.33亿。企鹅智库发起的“2015年网络视频潜在消费报告调查”显示，有4成的用户会选择观看电视剧。...从去年的数据上看， 2014年共有49部国产电视剧全网播放量达到10亿以上，贡献流量占所有电视剧的67%。 ? 电视剧在网络市场的空间巨大，显然是值得广告主掘金的。...《离婚律师》获得了30大品牌的营销合作，刷新网络独播剧投放纪录，在腾讯视频全网独播创下超20亿的播放奇迹，《武媚娘传奇》也成为品牌营销的狂欢，仅在腾讯视频就有26大广告主投放，播放量突破29亿，全网流量超过了
未来的数据中心网络包括三大件：SDN、Overlay无状态网络、vDC虚拟私有数据中心。...这三大件的核心理念都是围绕着软件、自动化管理，大规模设计的，将人从繁琐的配置中解脱出来，让数据中心网络可以部署更大规模，下面就来好好说一说这三大件。 SDN最早为人们所熟知，即软件定义网络。...在数据中心里，网络技术是最为封闭的一部分，这导致长时间以来网络成为数据中心发展的瓶颈，网络部分的投资也占据了数据中心总投资的很大一部分。SDN的到来就是要打破这种网络的封闭性，让网络走向开放。...上面讲述的三大件是未来数据中心网络的主要特征，未来的数据中心网络离不开这三大件。当然，目前数据中心网络还相差的比较远，我们甚至找不到一个完成部署一项技术的数据中心。...也许要达到三大技术全部部署还要很长的时间，但是这个大趋势已经不可逆转，让我们一起期待那一天的到来。
根据爱奇艺公布的数据显示，2014年网络大电影的数量为450部，2015年的数量增长到700部，而在2016年则突破了2200部。...既然网络大电影的调整在所难免，那么，未来网络大电影究竟有哪些调整的方向呢？ 深度IP化将成网络大电影未来发展主流。...我们都知道，检验一部网络大电影是否能够成功的一个很重要的标准就是这部网络大电影的播放量。而决定网络大电影播放量的主要有两个方面，第一是网络大电影本身，第二是视频网站平台。...当前网络大电影的盈利点依然停留在网络大电影本身上，对于网络大电影衍生品的开发以及衍生体系的开发都停留在一个相对初级的阶段，未来随着互联网对网络大电影的推动作用逐渐减弱，网络大电影想要获得更大发展，必然需要探索新的盈利模式...在对网络大电影进行生态化运作之后，网络大电影或许不再是现在意义上的网络大电影，它具有了更多的内容和意义。
【Awesome-Graph-LLM：图网络GNN+大型语言模型(LLM)相关资源列表】 github.com/XiaoxinHe/Awesome-Graph-LLM Datasets & Benchmarks
IP层接收由更低层（网络接口层例如以太网设备驱动程序）发来的数据包，并把该数据包发送到更高层---TCP或UDP层；相反，IP层也把从TCP或UDP层接收来的数据包传送到更低层。...IP数据包是不可靠的，因为IP并没有做任何事情来确认数据包是否按顺序发送的或者有没有被破坏，IP数据包中含有发送它的主机的地址（源地址）和接收它的主机的地址（目的地址）。...Server端接到FIN报文后，意思是说"我Client端没有数据要发给你了"，但是如果你还有数据没有发送完成，则不必急着关闭Socket，可以继续发送数据。...但是，有时候Client端重新发送请求不是因为数据报丢失了，而是有可能数据传输过程因为网络并发量很大在某结点被阻塞了，这种情形下Server端将先后收到2次请求，并持续等待两个Client请求向他发送数据...但事情还没有完，虽然你自身不往Server发送数据了，但是因为你们之前已经建立好平等的连接了，所以此时他也有主动权向你发送数据；故Server端还得终止主动向你发送数据，并等待你的确认。
随着人工智能和大数据业务的飞速发展，数据中心网络架构的选择已经成为了构建高性能AI系统的关键因素。...那么，在这篇文章中，我们将对InfiniBand和RoCE进行深入的比较，以帮助您找到适合您的AI数据中心网络架构。 ...易用性和可扩展性 RoCE网络架构相对简单，易于部署和维护。它基于标准的以太网协议，因此不需要额外的硬件或软件支持。此外，RoCE支持动态创建和调整网络拓扑，使其能够适应不同规模的数据中心需求。...它使用多路径技术，可以在网络故障发生时自动切换到备用路径，从而确保数据的传输不中断。此外，RoCE还支持纠错和重传机制，进一步提高了数据传输的可靠性。...综上所述，无论您选择InfiniBand还是RoCE作为您的AI数据中心网络架构，两者都能满足高性能AI系统的需求。在选择过程中，您应该根据您的具体需求进行权衡。
在线爬虫是大快大数据一体化开发框架的重要组成部分，本篇重点分享在线爬虫的安装。...爬虫安装前准备工作：大快大数据平台安装完成、zookeeper、redis、elasticsearch、mysql等组件安装启动成功。...使用cd crawler 命令进入 crawler 文件夹下 图片4-3.png 使用mysql -uroot -p123456 < numysql.sql 命令添加numysql.sql数据库
4G是集3G与WLAN于一体，并能够快速传输数据、高质量、音频、视频和图像等。...2，LTE网络结构如下： 整个LTE网络从接入网和核心网方面分为E-UTRAN和EPC两个大的部分。相比于3G技术，对应于3G技术中的UTRAN和EPC部分。...B：在E-UTRAN中，eNodeB之间底层采用IP传输，在逻辑上通过X2 接口互相连接，即形成Mesh 型网络。这样的网络结构设计主要用于支持UE 在整个网络内的移动性，保证用户的无缝切换。...2）EPC（EvolvedPacket Core） EPC 核心网主要由移动性管理设备（MME）、服务网关（S-GW）、分组数据网关（P-GW）、存储用户签约信息的HSS、策略控制单元（PCRF）等组成...3，4G网络架构的变化 1）实现了控制与承载的分离，MME负责移动性管理、信令处理等功能，S-GW负责媒体流处理及转发等功能。
网络公司总裁Bright Simons。...持反方观点，为大技术时代的到来欢呼的，一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌，另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。...一位听众再次挑战反方：几年前爱沙尼亚遭到黑客攻击，由于该国政府部门和私营部门的数据集中存放，网络攻击导致该国几乎全面瘫痪，这个事件是不是说明，大数据会让网络安全变得更加脆弱？...山本回答：的确如此，但各国都已高度重视网络安全，技术进步也会让这个问题找到答案。...正如Howard在发表“失败感言”时所说，“我们并非反对数据，只是反对大而无当的数据，数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据，或许不论我们接受与否，大数据时代都已到来。
随着今年开源软件的极大发展，网络行业成为了产业链中增长最快的产业，同时也是网络功能虚拟化（NFV）中的关键部分。...NFV将改变网络的设计方式，随着过去几年中专有硬件的发展，将从传统的网络硬件向云服务迁移。分析公司Infonetics曾经预测到2019年SDN/NFV的市场将超过110亿美元。 ?...NFV和SDN的发展已经快到临界点，将要改变网络的架构。这种转换类似于服务器虚拟化改变互联网的架构，NFV改变的是规模和弹性云架构网络。...2016年NFV准备进军部署，提升性能、测试和互操作性，该市场已经具备了形成一些大胆创新的里程碑的条件，接下来是关于它的5大预测： 1、容器将成为任何NFV平台中的关键技术组件 容器技术现在非常热门，它已经延伸到了...许多网络运营商开始关注如何用更有效的方法来引入VNFs，容器技术提供了一个取代已有的虚拟机运行客户操作系统的方法，即使用Linux系统上运行的容器。
网络安全大模型是指使用大量数据和参数来训练的人工智能模型，它可以理解和生成与网络安全相关的内容，例如漏洞报告、利用代码、攻击场景等。 ...目前各家网络安全厂商也纷纷跟进在大模型方面的探索，但可供广大从业者研究的特有网络安全大模型屈指可数，最近，云起无垠开源了他们的网络安全大模型SecGPT，该模型基于Baichuan-13B训练，目前已接近...为防止灾难性遗忘，有监督数据喂通用能力数据+安全能力数据，数据占比5:14....开放问题 可以见到，对于一些特别的问题，模型的回答还是很接地气的，不过对现实世界中的梗的理解能力还有待提高，这可能也是很多目前大模型的普遍存在的问题。...总之，网络安全与大模型的结合必将是未来发展的重要趋势之一，我们也期待能看到更多的安全大模型和数据集被开源出来，更多安全相关的创新应用面向市场。
这些大模型可以在海量的文本数据上进行无监督的学习，从而获得丰富的语言知识和表示能力。...而网络安全中，存在着大量的文本数据，如网络日志、网络流量、恶意代码、威胁情报等，这些数据可以作为大模型的输入或输出，从而实现网络安全的分析、检测、防御和攻击等功能，本文将探讨大模型在网络安全方面的应用及其优势...大模型可以帮助网络安全人员自动化地分析网络流量，提高分析的效率和深度。具体来说，大模型可以实现以下几个功能：流量分类：将流量中的不同类型的数据进行标记，方便后续的处理和过滤。...挑战和问题 在带来便捷性的同时，大模型在网络安全领域的应用也存在或多或少的问题，比如：1. 数据隐私和安全问题 在使用大模型进行网络安全检测时，需要处理大量的敏感数据。...因此，数据隐私和安全问题成为了大模型应用的一个重要挑战。为了解决这个问题，需要采取有效的数据加密和隐私保护措施。2.
数据大迁移的日期定为万圣节（10月31日），而这恰是交通量会非常高的一天。...背景 就像大多数基于网络服务的公司那样，UBER后端系统一开始是采用“单一化”的软件架构，其中包括一群应用服务器和一个单独的数据库。...上面图中的大问题是：我们仍然依赖于单一的PostgreSQL （数据库管理系统）来存储大部分的数据。下面的饼图显示了数据是如何在数据库中分配的： ?...我们评估了各种NoSQL（不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称）的具有上述特点风格的数据库。...在真正可以开始大迁移之前，第一个任务是从用户身份到用户唯一识别码的迁移，因为原代码依赖于自动递增的PostgreSQL 数据库标识符。几百条SQL查询需要被重写。
简介：华为数据通信产品线研发总裁刘少伟发表“数据通信网络未来十大趋势发布”主题演讲。基于对数据通信业务的理解，提出了对未来10年的趋势分析和研究方向。...M级的计算节点 一切不以“白盒”为目标的网络芯片都是耍流氓 趋势3 Wi-Fi 8 全息全感需求百G带宽 Wi-Fi 6还在路上又开始远望Wi-Fi8 最美不过夕阳红 千兆以太网迎来高光时刻 趋势...，算力网络有了解吗 趋势6 零信任网络 零信任安全模型构筑网络安全新底座 谷歌零信任正式商用 华为软件定义边界了解下 趋势7 ADN 网络数字孪生 打造AI Native的自动驾驶网络 数字孪生网络...(DTN)白皮书下载 趋势8 确定性体验 时间确定 资源确定 路径确定 未来IP网络IDEAS关键技术白皮书 趋势9 网络编程 所想即所得的意图驱动网络， Juniper收购意图网络初创公司Apstra...趋势10 网络绿色低碳 潮汐调度、0 bit 0 watt有点远 能否先把冬天被掐的电先给恢复了
YbtOJ 582「网络流」大收藏家 题目链接：YbtOJ #582 小 C 是在收藏界颇负盛名的大收藏家。 这天，他带着他的藏品去参加收藏家大会，与大家交换藏品。
❆ NFV网络安全挑战 1、OpenStack的安全漏洞 OpenStack被广泛应用于创建一个数据中心/云平台。...2、数据平面和控制平面都由软件实现 在传统环境中，运营商有很多为单个任务服务的物理设备，这些设备通过包含一些专门为单一目的创建的硬件或针对此目的进行了优化。...NFV面临的挑战是，现在整个网络都是由托管运行虚拟化环境的计算机构成的。此外，虚拟机遍及整个网络，从数据中心到客户端到移动端。...❆ 总结 NFV技术将在未来几年改变整个电信行业，当它从数据中心迁移到运营商网络时，NFV将带来成本节省和新的商机。然而，这种技术迁移带来了一些威胁和安全问题。...习惯于非常封闭和受保护环境的运营商和其他服务提供商现在必须考虑如何保护在传统上分离的控制平面和数据平面之间钻孔的开放式NFV基础设施。
偶然间看到一片好的帖子，观摩之后收益颇多，特转载于此，与大家共同学习 原标题：独家 |《TensorFlow实战》作者黄文坚：四大经典CNN网络技术原理 主要介绍四种经典的卷积神经网络，它们分别是...这4个经典的网络都在各自的年代率先使用了很多先进的卷积神经网络结构，对卷积网络乃至深度学习有非常大的推动作用，也象征了卷积神经网络在2012—2015这四年间的快速发展。...，可以算得上是一个非常大的数据集。...（6）**数据增强，随机地从256´256的原始图像中截取224´224大小的区域（以及水平翻转的镜像），相当于增加了(256-224)2´2=2048倍的数据量。...ResNet的结构可以极快地加速超深神经网络的训练，模型的准确率也有非常大的提升。
平时难住我们的是，有再多资源也承载不了无限大的网络。但其实可以证明无限宽的网络和核方法是等效的，给了我们揭开无限宽网络面纱的机会。另外我们还有一些额外的收获——原来核方法和神经网络也沾亲带故。...不过，随着深度神经网络之类的高度复杂、高度过参数化（over-parameterized）的模型得到广泛研究和使用，大家发现它们经常可以在训练数据集上做到接近 0 的误差，然后还能在测试数据上发挥出令人惊讶地好的表现...」（比如可以用模型为数据点取差值）的那个点之后，测试误差就可以持续下降！...核方法带来一个契机 乍看上去这个问题是无解的，要做实验的话，有再多的计算资源也无法训练一个真正「无限大」的网络；而要理论分析的话，有限大小的网络都还没有研究清楚呢。...作者们在标准的有监督学习环境下考虑这个问题，通过最小化训练数据上的二次方损失的方式训练神经网络。经过一系列推导，作者们得到了含有网络梯度项的核矩阵的表达式。
编写你的神经网络代码并训练一个，可以使用一个非常小的学习率和猜测，然后在每次迭代后评估完整的测试集。 整体流程 01 熟悉数据 训练神经网络的第一步是不接触任何神经网络代码，而是从检查数据开始。...此外，神经网络实际上是数据集的压缩/编译版本，您将能够查看网络（mis）预测并了解它们可能来自何处。如果你的网络给了你一些与你在数据中看到的不一致的预测，那么就有问题了。...很多时候，如果网络以某种方式摆动过多，暴露出不稳定性，人们可能会感觉到网络在努力适应数据。非常低或非常高的学习率在抖动量上也很容易被注意到。 使用backprop来图表来依赖关系。...这是一个令人沮丧的事实，您的网络通常仍能正常训练，因为它将学会忽略其他样本中的数据。...04 正则化 理想情况下，我们现在所处的位置是，我们有一个至少拟合训练集的大模型。现在需要对其进行正则化，并通过放弃一些训练精度来获得更好的验证精度。这边有一些技巧： 获取更多数据。
而在金榜题名的背后，星脉超算网络为腾讯万亿大模型构筑了高性能网络底座。...图5 网络故障/性能对集群算力影响大 创造高性能——AI训练集群下的极致性能网络 面对千亿、万亿参数规模的大模型训练，仅仅是单次计算迭代内梯度同步需要的通信量就达到了百GB量级，此外还有各种并行模式...RDMA基础测试：通过运行Perftest，并进行数据采集分析，判断网卡性能是否达到预期。 通信库性能测试：通过运行NCCL/TCCL test，并进行数据采集分析，判断集合通信性能是否达到预期。...然后在端网协同的高性能网络下，不仅仅需要考虑传统交换机上的问题定位，更要结合端侧“网卡，中间件等”的状态数据综合判断。...该方案可在网络数据平面发生故障（如静默丢包、路由黑洞）时帮助TCP快速绕过故障点，不会产生对标准拓扑及特定源端口号的依赖。
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