系统架构图是为了抽象的表示软件系统的整体轮廓和各个组件之间的相互关系和约束边界，以及软件系统的物理部署和软件系统的演进方向的整体视图。
互联网的迅猛发展使信息系统建设加快、规模变大，不同的信息系统中设备类型和数量增多，网络结构日益复杂，导致系统故障无法精确定位、系统状态难以实时掌握等问题时有发生，这些都给运维人员带来了很大的工作压力。可视化技术的应用，改变了传统的人工运维，让运维由繁化简。
YOLOv9提出了新网络架构——GELAN。GELAN通过结合两种神经网络架构，即结合用梯度路径规划（CSPNet）和（ELAN）设计了一种广义的高效层聚合网络（GELAN）；GELAN综合考虑了轻量级、推理速度和准确度。
4.2、Internet-To-Pod（LoadBalancer -- Layer4）
作为一个管理者，你要制定整个部门乃至全公司的组织架构图，或者你要向老板分析企业现状并交给他一份完美的计划，此时，你可能会使用PowerPoint、Keynote等工具。
Visio是一款专业的绘图软件，它拥有丰富的绘图库和工具，可以帮助用户轻松地创建和编辑各种类型的图表和流程图。与其他绘图软件相比，Visio具有更加专业化的功能和更加丰富的应用场景。
移动通信延续着每十年一代技术的发展规律，已历经1G、2G、3G、4G的发展。每一次代际跃迁，每一次技术进步，都极大地促进了产业升级和经济社会发展。从1G到2G，实现了模拟通信到数字通信的过渡，移动通信走进了千家万户；从2G到3G、4G，实现了语音业务到数据业务的转变，传输速率成百倍提升，促进了移动互联网应用的普及和繁荣。当前，移动网络已融入社会生活的方方面面，深刻改变了人们的沟通、交流乃至整个生活方式。4G网络造就了繁荣的互联网经济，解决了人与人随时随地通信的问题，随着移动互联网快速发展，新服务、新业务不断涌现，移动数据业务流量爆炸式增长，4G移动通信系统难以满足未来移动数据流量暴涨的需求，急需研发下一代移动通信（5G）系统。
随着互联网的迅猛发展，诸如视频直播、网络教学等实时业务的广泛应用，多个接收者需要同时从一个或多个源节点接收相同的流媒体数据，网络传输的信息容量大大增加，占用大量的网络带宽。对这些应用需求，传统的点播技术，不仅对源节点资源和网络带宽的消耗很大，同时用户数量的扩展受到限制。比较而言，组播是一个很好的传输方案。由于传统网络中路由器需要预先配置，然后才可以动态支持组播订阅者的加入、离开操作和组播树的生成操作，并且传统网络中的路由器没有针对用户对带宽的大需求来动态选择传输路径，很容易造成链路拥塞，不能够为用户提供较好的服务质量，难以在传统网络中大规模部署。
客户是地产行业客户，云服务器主要部署OA和sql server数据库，由于内部IT薄弱，没有做好安全防护，导致服务器被病毒入侵。
神经网络（NN）架构图制作起来往往费时耗力，很多时候机器学习研究人员需要从头开始构建相关图。
Attribute2Image: Conditional Image Generation from Visual Attributes
OpenStack是一个云平台管理的项目，它不是一个软件。这个项目由几个主要的组件组合起来完成一些具体的工作。想要了解openstack，第一步我们可以观察他的概念图：
神经网络是复杂、多维、非线性的数组运算。如何在避免过于复杂或重复的情况下呈现深度学习模型架构的重要特征呢？又该以何种方式清晰直观、启发性地呈现它们呢？（好看也是加分项！）无论研究还是教学项目对此都没有固定标准。
如今，5G网络已经实现了高速率、低延迟、支持大规模设备连接等性能上的目标，并为移动设备间的通信开启了新篇章。进一步地，5G还将赋能于自动驾驶、智慧城市、工业4.0等垂直行业。
今天我们一起回顾一下近3年来的所有主流深度学习CTR模型，也是我工作之余的知识总结，希望能帮大家梳理推荐系统、计算广告领域在深度学习方面的前沿进展。
SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition）即数据采集与监视控制系统。SCADA系统是以计算机为基础的DCS与电力自动化监控系统;它应用领域很广，可以应用于电力、冶金、石油、化工、燃气、铁路等领域的数据采集与监视控制以及过程控制等诸多领域。
DETR是facebook发表于ECCV2020的使用Transformers进行端到端的目标检测的框架。
今天跟大家聊一个一直比较火的话题——SDN，SDN作为一种新的网络架构，它实现网络的软件化，试图对传统分布式网络架构进行重构，由传统分布式网络转同集中控制的SDN网络，从而给运营商带来巨大价值，包括简化网络、提升网络可编程能力、支持业务快速创新、设备白牌化、业务自动化等。
论文 1：LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation
Freedgo Design 是一in款在线绘制专业图形的网站。Freedgo Design可以绘制各种类型的图形，针对业务逻辑的流程图，软件设计ER模板，工作流，各种云平台的系统部署架构图包括阿里云、AWS云、腾讯云、Oracle、Asure云、IBM云平台等。
Trans-Learn是基于PyTorch实现的一个高效、简洁的迁移学习算法库，目前发布了第一个子库——深度域自适应算法库（DALIB），支持的算法包括：
本文将对 VLAN（Virtual Local Area Network，虚拟局域网）和 VxLAN（Virtual eXtential LAN，虚拟可拓展局域网）进行探究。值得一提的是，虽然 VLAN 和VxLAN 这两个名字非常接近，不过其解决的问题范畴是不同。
OpenDaylight 是一套以社区为主导的开源框架，旨在推动创新实施以及软件定义网络（简称 SDN）透明化。面对 SDN 型网络，大家需要合适的工具帮助自己管理基础设施，这正是 OpenDaylight 的专长。作为项目核心，OpenDaylight 拥有一套模块化、可插拔且极为灵活的控制器，这使其能够被部署在任何支持 Java 的平台之上。这款控制器中还包含一套模块合集，能够执行需要快速完成的网络任务。
论文题目：Cascade Cost Volume for High-Resolution Multi-View Stereo and Stereo Matching
新智元报道 来源：GitHub 编辑：肖琴 【新智元导读】针对四足动物的动画生成问题，爱丁堡大学的研究人员开发了一个被称为“模式自适应神经网络”的新神经网络架构，它可以从实际的运动数据学习，生成非
前几期文章，我给大家详细介绍了一下算力和算力网络的本质。今天，是算力系列的最后一期，我们详细看看算力网络的组网架构和技术体系。
此次介绍一下基于vae的一个经典改进DFC-VAE，所谓的dfc就是deep feature consistent，原文是这样说的“Instead of using pixel-by-pixel loss, we enforce deep feature consistency between the input and the output of a VAE, which ensures the VAE’s output to preserve the spatial correlation characteristics of the input, thus leading the output to have a more natural visual appearance and better perceptual quality. “
SDN作为一种新的网络架构，正被应用到越来越多的网络场景中。而网络的关键在于通信，如何使得SDN网络正常运行，并且能够和传统网络相互通信是SDN组网需要解决的基本问题。本文将介绍SDN组网相关解决方案中的数据平面到控制平面的组网解决方案、多SDN域组网解决方案和SDN网络与传统网络组网通信的解决方案。 SDN数据平面到控制平面组网 目前为止，在数据层面到控制平面之间的组网方案主要有两大类：带外组网和带内(in-band)组网。 带外（out-band）组网: 数据平面到控制平面的控制数据通过专门的控制网络，
上一篇作为专题系列的第一篇，我们深度剖析了关于 Kafka 存储架构设计的实现细节，今天开启第二篇，我们来深度剖析下「Kafka Broker 端网络架构和请求处理流程」是如何设计的? 相信使用过
从技术人员的角度来看，过程自动化可能会成为一个主要的管理难题，因为它具有几乎无限数量的可配置参数以及各种通信协议和现场设备接口。一个现代过程架构可以很容易地由来自多个制造商的多达1000个现场设备组成，这给技术人员带来了确保高效调试、经济高效的操作和维护以及特定故障检测和故障排除的艰巨任务。与紧凑的家庭mobiLink调制解调器从软件、调试、参数设置、操作和维护这些现场设备变得简单多了。
我们先直接看架构图，给同学推荐是使用CDN加速、WAF应用防火墙+DDOS防护、CLB负载均衡（多可用区属性）、多可用区云主机、数据库（多可用区主备+异地灾备）。具体架构如图：
最近梳理了一下如何用 Flink 来实现实时的 UV、PV 指标的统计，并和公司内微视部门的同事交流。然后针对该场景做了简化，并发现使用 Flink SQL 来 实现这些指标的统计会更加便捷。
残差神经网络 (ResNet) 是由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人提出的。ResNet 在 2015 年的 ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）中取得了图像分类、检测、定位三个冠军。2016 年 CVPR 论文：《Deep Residual Learning for Image Recognition》就介绍了 ResNet，该论文截至当前 (2020.1.3) 已被引用超过 36500 次。
行业头条 近日，2016世界移动通信大会（MWC2016）在巴塞罗那举办。作为全球移动通信领域最具规模和影响力的全球展会之一，MWC2016聚焦全球目光，软件定义网络SDN和网络功能虚拟化NFV再次成为热门话题。 SDN概述 软件定义网络（Software Defined Network, SDN ），是Emulex网络一种新型网络创新架构，是网络虚拟化的一种实现方式，其核心技术OpenFlow通过将网络设备控制面与数据面分离开来，从而实现了网络流量的灵活控制，使网络作为管道变得更加智能。自2012年正
Hack The Box是一个CTF挑战靶机平台，在线渗透测试平台。它能帮助你提升渗透测试技能和黑盒测试技能，它包含了一些不断更新的挑战，其中有模拟真实世界场景，也有倾向于CTF风格的挑战。
导读 边缘和轮廓的提取是一个非常棘手的工作，细节也许就会被过强的图像线条掩盖，纹理（texture）本身就是一种很弱的边缘分布模式，分级（hierarchical）表示是常用的方法，俗称尺度空间（scale space）。以前做移动端的视觉平台，有时候不得不把一些图像处理功能关掉，原因是造成了特征畸变。现在CNN模型这种天然的特征描述机制，给图像预处理提供了不错的工具，它能将图像处理和视觉预处理合二为一。
简而言之，应用架构图分为两类，一类为多系统应用架构，用来分层次说明不同系统间的业务逻辑关系、信息流、系统边界等等。一类为单系统应用架构，用来分层次说明系统主要组成模块和功能点之间的业务逻辑关系。
AI 科技评论按：OpenAI 的 DOTA2 5v5 AI 「OpenAI Five」是人工智能界今年的一大亮点。作为「有挑战性的多智能体连续控制任务」、DOTA2 玩家们的课外娱乐活动，以及 OpenAI 自己的重要技术展示和宣传机会，OpenAI 不仅有数人的团队专门负责这个 AI 的研发调试，投入了 256 个 V100 GPU、128000 个 CPU、长达几个月的训练时间（高昂的成本），也前前后后请了许多 DOTA 爱好者及（前）职业选手参与测试和调试。
B/S网络架构基于统一的应用层协议 HTTP来交互数据，与大多数的传统 C/S互联网应用程序采用的长连接的交互模式不同，HTTP采用无状态的短连接的通信方式。一次请求就完成一次数据交互，然后通信就断开。采用这种方式能够同时服务更多的用户，因为当前互联网应用每天都会处理上亿的用户请求，不可能每个用户访问一次后就一直保持这个链接。B/S架构设计如下：既要满足海量用户的访问请求，又要保持用户请求的快速响应。（当浏览器解析服务器返回的数据时，会发现还有一些静态资源，如：CSS/JS/imager等时又会发起另外的 HTTP请求，而这些请求很可能会在CDN上，那么 CDN服务器又会处理这个用户的请求）
很多领域都要求从业人员具备整合能力，程序员也不例外，相信很多猿友们在接收项目或者任务的时候，总会被要求给出一份详细的技术方案或者设计思路，这毫无疑问需要我们输出大量的构思“图纸”，就像建筑行业的设计图纸一样。
清华大学大数据研究中心机器学习研究部长期致力于迁移学习研究。近日，该课题部开源了一个基于 PyTorch 实现的高效简洁迁移学习算法库：Transfer-Learn。使用该库，可以轻松开发新算法，或使用现有算法。
DMV是什么意思?与可视化有何关联?相信从事物联网相关工作的朋友并不陌生，或许你是工业数据工程师、机器人协调员、工业计算机工程师/程序员、工业用户界面(UI)/用户体验设计师(UX)，最后一个与我
Volume 46, Number 1, January 2024，46卷第一期，第二部分11-20
在 IT 领域工作了二十多年，我遇到了各种描述 IT 环境的不同方法。我最喜欢的模型是我自己提出的数据驱动模型，但需要最新的 CMDB 和 Visio。有像 TOGAF 这样的标准方法，提供 Open Group ArchiMate 图表定义，用于建模企业架构。规格很广泛，但我想我会分享我使用通用办公生产力工具 Powerpoint 的简单解决方案。
在Docker容器技术中，通过容器，我们可以很方便的将我们的应用程序打成一个镜像，然后无论我们在哪部署应用，只要这个环境支持Docker，那么我们都可以通过Docker将我们的镜像运行起来，而不需要关心环境的问题。这一点真正做到了 "一次打包，到处运行" 的效果。正是因为有了容器技术，我们可以不再理会应用的运行环境依赖问题，这也给微服务架构的实现带来了极大的便利。
无论你是什么首席架构师也好，技术负责人也好，你必须要承认，所有的技术和架构都是为业务服务的，脱离了业务，架构就是一团废纸。
因为昨天在7DGroup的群里有个人一直在问问题，所以约了一个晚上8点的会开始直播在线性能分析，针对他的那个系统做一次全面的分析，免得再一直问。
手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。虽然现在看来Lenet基本实际用处不大，而且架构现在基本也没人用了，但是可以作为神经网络架构的一个很好的入门基础。
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