ODM通常贴上自己家的logo出售设备，但它们也直接向企业销售设备或通过低利润率的增值分销商销售。 ? 事实上，白盒网络设备与品牌网络设备的组件是一样的。 在服务器领域，白盒服务器不提供软件对大多数组织来说没什么影响，因为大多数人习惯将虚拟机管理程序和操作系统加载到服务器硬件上，将操作软件与定制芯片紧耦合的网络团队对软件免费设备不太了解。 因此，网络团队需要安装基本交换机操作系统，以及更高级的网络操作系统来管理更高级的网络功能。 ? 此服务器将在OS上运行带有一个或多个虚拟网络功能（VNF）的操作系统。VNF取代了网络设备或网络功能设备的子集，如路由器、防火墙、WAN优化及SD-WAN端点。 无论如何，整个网络环境都感受到了来自白盒网络的影响。传统的网络提供商已经开始摆脱或限制定制芯片的作用，转而专注于商用平台。
2018年发生了很多关于华为和中兴以及他们在美国开展业务的能力的戏剧性事件。这些公司的命运似乎与地缘政治事件密不可分。 ? 中兴通讯已被禁止未来7年内从美国公司购买其产品组件。 美国国会议员抨击华为在美国开展业务的能力，声称华为的设备构成了国家安全风险。 但是这对开源网络意味着什么？ 来自全球各地公司的开发人员在Linux基金会内部就开源软件进行了合作。 参与Linux基金会网络基金（LFN）的运营商成员包括AT＆T、Verizon、中国移动、中国电信和中国联通。 Joshipura表示：“地缘政治并没有影响我们在开源社区的协作。开源软件、开放源代码协作、参加会议，以及提供会员资金都是不受EAR约束的活动，因此不应对我们的社区产生影响。” Neela Jacques是独立顾问，也是OpenDaylight项目的前任执行董事，他认为政治动荡对开源网络的影响包括积极和消极两个方面。 从积极的方面来看，开源取代了向供应商购买软件。
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识别训练数据集中缺少的有害实例可以提高模型性能，这对于建立更好的机器学习模型非常重要。尽管以前的研究已经成功地估计了在监督环境下的有害事件，但它们不能简单地扩展到生成性对抗网络（GANs）。 这是因为以前的方法要求（1）没有训练实例直接影响损失值，（2）损失的变化直接衡量实例对模型性能的危害性。然而，在GAN培训中，这两个要求都没有得到满足。 这是因为：（1）生成器的损失不直接受训练实例的影响，因为它们不是生成器训练步骤的一部分；（2）GAN的损失值通常不能反映模型的生成性能。 为此，（1）我们提出了一种影响估计方法，该方法使用发电机损耗梯度相对于鉴别器参数的雅可比矩阵（反之亦然）来跟踪鉴别器训练中缺少实例对发电机参数的影响；（2）我们提出了一种新的评估方案，其中我们评估每一个训练实例的危害性的基础上 实验验证了我们的影响估计方法正确地推断了GAN评价指标的变化。此外，我们证明移除已识别的有害实例有效地改善了模型在各种GAN评估指标方面的生成性能。
这篇文章非常全面细致地介绍了Batch Size的相关问题。结合一些理论知识，通过大量实验，文章探讨了Batch Size的大小对模型性能的影响、如何影响以及如何缩小影响等有关内容。 在本文中，我们试图更好地理解批量大小对训练神经网络的影响。具体而言，我们将涵盖以下内容： 什么是Batch Size？ 为什么Batch Size很重要？ 小批量和大批量如何凭经验执行？ 训练神经网络以最小化以下形式的损失函数： theta 代表模型参数 m 是训练数据样本的数量 i 的每个值代表一个单一的训练数据样本 J_i 表示应用于单个训练样本的损失函数 通常，这是使用梯度下降来完成的 我们将使用不同的批量大小训练神经网络并比较它们的性能。 数据集：我们使用 Cats and Dogs 数据集，该数据集包含 23,262 张猫和狗的图像，在两个类之间的比例约为 50/50。 这表明，只要您为批量大小找到合适的学习率，您就可以专注于可能对性能产生更大影响的其他方面的训练。
结合一些理论知识，通过大量实验，文章探讨了Batch Size的大小对模型性能的影响、如何影响以及如何缩小影响等有关内容。 在本文中，我们试图更好地理解批量大小对训练神经网络的影响。 训练神经网络以最小化以下形式的损失函数： theta 代表模型参数 m 是训练数据样本的数量 i 的每个值代表一个单一的训练数据样本 J_i 表示应用于单个训练样本的损失函数 通常，这是使用梯度下降来完成的 我们将使用不同的批量大小训练神经网络并比较它们的性能。 数据集：我们使用 Cats and Dogs 数据集，该数据集包含 23,262 张猫和狗的图像，在两个类之间的比例约为 50/50。 训练：使用学习率为 0.01 的 SGD。一直训练到验证损失在 100 次迭代中都没有改善为止。 Batch Size如何影响训练？ 这表明，只要您为批量大小找到合适的学习率，您就可以专注于可能对性能产生更大影响的其他方面的训练。
有影响力的信仰对于我们理解人们如何思考政治问题和做出政治决策至关重要。本研究基于心理测量网络方法和网络影响研究的进展，提出了一种在更大的信仰系统网络背景下测量政治信仰影响的新方法。 利用最新一轮的欧洲社会调查数据，我们在一个信仰网络上展示了这一方法，该网络表达了29个欧洲国家对政权的支持，并捕获了与支持政权表现、原则、制度和政治行为者相关的信仰。 我们的研究结果表明，信念的平均影响可能与信念网络的一致性和连通性有关，特定信念（如民主满意度）对国家层面的影响与来自同一领域的外部指标（如自由民主指数）显著负相关，这表明极具影响力的信仰与紧迫的政治问题有关 这些发现表明，根据大规模调查数据估计的基于网络的信念影响指标可以作为比较政治研究的一种新型指标，为将心理测量网络分析方法整合到政治学方法中开辟了新的途径。
网络新闻可以迅速地影响到数百万人，但人们对控制其对公众影响的潜在动力规律知之甚少。 通过分析从两家全国性新闻机构收集的数据，我们证明了在线新闻文章的影响动态没有表现出许多其他社会和信息系统中常见的流行模式。 特别地，我们发现新闻评论数量遵循一个普遍的指数分布，这是由于缺乏无处不在的“富者愈富”机制。指数老化导致一个普遍的动态物品的影响。 我们最终发现，在高影响力的文章面前，读者的集体注意力确实“延伸”了，从而有效地消除了文章之间可能存在的竞争。 Mariani, Linyuan Lü 原文地址：https://arxiv.org/abs/2001.05955 网络新闻影响的普遍模式（CS CY ）.pdf
前言 虚拟化场景下，热迁移、HA都会受到部分设备的影响。设备的实现上，包含“透传”、“直通”、“passthrough”，基本上就限制了虚拟机的迁移能力。 作者认为，热迁移和HA，都是必要的。 HA则更加重要，直接影响服务质量，能不能快速恢复业务，HA的能力至关重要。 对于这部分的优化和改进，如下文。 第一种方式的操作空间更大，尤其是抽象成了本地块设备，同时还能使用host的blk layer，甚至使用host的cache。但是！！！如果在网络波动的时候，host上会出现D状态的进程。 毕竟qemu发生异常只是影响了这一台vm；而Host发生异常则会影响Host上的所有的vm（4.14上依然还有iscsi挂块引起的kernel die，具体分析见前文）。 同理，使用http协议访问iso或者vfd文件，对于qemu来说，后端都只是一个TCP连接，如果发生网络异常，qemu都是可以操作的。
我在这项研究中使用的数据集是2017年发表的一些计算机系统会议和一些控制、非计算机系统会议的论文记录。原始格式是所有这些论文的原始PDF格式。 我对这些数据进行研究和分析的目的是在作者和论文的个人层面(来自修饰过的数据)和网络层面的特征中寻找模式。我分析了几种不同的网络，主要关注作者、论文和会议之间的协作和引用关系。 我发现作者协作网络特别有趣，因为它显示了一些重要的、有意义的、独立的个人级特性和网络级特性之间的相关性。 这些相关性在一些更传统的作者声誉指标的背景下是新颖的，这表明它们衡量的是影响力的一个方面，而声誉指标并没有很好地衡量这个方面。 原文作者：Henry Blanchette 原文链接：https://arxiv.org/abs/2001.02293 作者影响的网络级视图.pdf
对于PROFINET来说我们的印象一直都是 Plug & Play 即插即用 没有问题的话，就不进行测量 → 出现故障才开始维修流程 网络好像不必要规划 ■ 智能的设备 对于PROFINET来说影响系统稳定的物理层的参数有哪些？ 逻辑质量参数– 报文抖动 ■ 抖动: 设计的和具体的刷新时间之间的差距 （设备不遵守刷新时间、太多的TCP/IP报文，无益的网络结构、连接外边的，主动的诊断工具） 建议: 50%以下 抖动形象点的比喻就是类似火车的晚点 *另外对抖动影响较大因素就是其中之一就是“拓扑层级深度/刷新时间” 报文经过的交换机层级和设备刷新时间的关系会影响到报文传输时间及网络负载 3. 一般来说，网络负荷瓶颈在控制器端口。 测量值仅供参考！
近年来RSAC的规模和影响力越来越大，参展厂商和与会者也越来越多。每年的RSAC都是全球IT安全趋势的风向标，引领未来一年的产业发展。 今年有超过600家全球顶尖的网络安全企业参会，我们对这些企业的业务关键词及变化情况进行了数据分析，希望能够通过这样的方法洞察网络安全行业的变化，感知未来发展趋势。 2018 网络安全热词一览 ? 数据安全确实很重要，但国内的数据安全热度好像没有那么高； 2.在2018年，云安全已经超过网络安全跃居热词榜第二位。 文章来源: 文章来自微信公众号：数说安全，作者：仙儿 这篇日志的 t.cn 短域名为：http://t.cn/RnRxoFt 转载请注明来自华盟网，本文标题：《2018年全球网络安全热词排行榜》 2018 年全球网络安全热词排行榜 | 华盟网 https://www.77169.com/html/200816.html
通过对网卡最大中断次数的限制，网卡会将多个小的网络包聚集在一起，一次发送。这样带来的好处是提高网卡的性能，带来的缺点是降低了网卡的响应时间。 如果将这个值设置成 0，就是从系统层面将网卡中断次数的限制关闭，即收发网络包没有延迟。 测试 intr_rate 参数设置对网络性能的影响 我们通过一个脚本，增加网络压力。 图 3. 由于目前网络上没有压力，因此从上面的结果，大致可以判断发 10000 个网络包用了 2s 的时间，网卡响应很快。round-trip 可以作为网卡响应时间的衡量值。 执行网络加压脚本 ? 此时监控网卡的响应时间，同样 10000 个网络包，需要 4 秒钟才能完成，round-trip 中的 max 值也从上一个场景的 0 增加到了 3。 图 14. 从上图可以看出，本机网卡的接收队列为 0，发送队列的包数量比较多，可以粗略地判断本机网卡的影响时间和性能没有存在太大的问题，而如果发送队列中长期积压很多的网络包，则需要从对端网卡进行分析，即目标地址：172.16.15.56
AI如何影响今天的网络 Bob Friday发现了几个例子，AI已经对今天的网络体验产生了积极的影响。 检测时间序列异常：许多在今天的网络上运行的设备是20年前发明的，它们不支持当前的管理信息。 例如，一个客户关闭了他们无线访问点上的较低数据，这间接导致了DHCP广播问题，严重影响了用户连接的时间。以前，要花时间去追踪这个问题的原因。通过AI和机器学习，配置日志可在数分钟内识别出问题。 AI将在未来几年如何影响网络 AI将在未来一两年对网络体验产生积极的影响？ 识别802.11规范的错误实现：今天的许多网络问题都与访问网络的低成本设备数量的增加有关。 系统将认识到，全公司视频会议即将启动并分配网络资源，以优化性能和效率，将AI引入无线资源管理。 人工智能将如何影响未来的网络 以下是我们可以期待AI和网络在未来三到五年内取得成功的例子。 间歇性的硬件问题：AI将能够识别从接入点或移动设备返回的数据，否则看起来像随机噪声。例如，一些网络问题与温度有关。如果设备太热，设备可能会停止工作。AI将能够隔离这些问题并确定需要维修或更换的组件。
网络中立将一直是一个热门的讨论话题，但无论决定走哪条路，基于云计算的软件定义WAN厂商VeloCloud相信有解决这些问题的方法。 ? Wood表示：“尽管关于网络中立的辩论还将继续，但它并不会影响业务，原因是作为一个企业拥有SD-WAN，可以顺利的获得网络中立的支持方和反对方的业务。 有关网络中立的立法目前在美国国会已经成为议员们争论的热点问题，各网络服务提供者和权利人都力争在新法中更多地体现自己的利益。 而反对网络中立的中坚力量则是广大的运营商，他们表示，不会封杀哪个网站或服务，但会保留对 “快速通道” 的收费权。可以说，运营商对网络中立这件事一直是排斥的。 他们认为网络中立会影响互联网服务质量，可能让新的服务无法推广、落地，影响运营商的兼并收购与市场扩张
微博上还有哪些算法作为看不见的手在管理着我们?我们的每一个行为怎样影响着算法呢? 直观上看，微博其实是人类社会的一个简单的缩影，微博网络的一些特点，也许可以启发我们得到真实的社会网络上的规律。 影响力计算 在社区发现中，使用微博中的关系网络可以提高相似度计算的精确度。但关系网络能做的事情还有很多，影响力计算便是其中比较重要的应用。 说到影响力的计算，这里借鉴了网页排名中的算法。 如果只是基于关系网络的话，那么很容易就造成，粉丝数目多的人影响力必然会很高。这样就导致有些用户去购买一些僵尸粉就可以达到很高的影响力了。 这样就又得到了转发网络、回复网络、@网络三种网络，借鉴 PageRank 算法，可以得到另外的三种影响力结果。将它们与关系网络的影响力结果进行融合，就可以最终的影响力结果了。 可以对当前的热点话题进行影响力分析，得到谁在微博上成为当前热点话题的意见领袖。具体做法是这样，找到和当前热点话题相关的微文，从而找到参与当 前热点话题的用户。如何找到和当前热点话题相关的微文呢?
微博上还有哪些算法作为看不见的手在管理着我们？我们的每一个行为怎样影响着算法呢？ 直观上看，微博其实是人类社会的一个简单的缩影，微博网络的一些特点，也许可以启发我们得到真实的社会网络上的规律。 影响力计算 在社区发现中，使用微博中的关系网络可以提高相似度计算的精确度。但关系网络能做的事情还有很多，影响力计算便是其中比较重要的应用。 说到影响力的计算，这里借鉴了网页排名中的算法。 如果只是基于关系网络的话，那么很容易就造成，粉丝数目多的人影响力必然会很高。这样就导致有些用户去购买一些僵尸粉就可以达到很高的影响力了。 这样就又得到了转发网络、回复网络、@网络三种网络，借鉴PageRank算法，可以得到另外的三种影响力结果。将它们与关系网络的影响力结果进行融合，就可以最终的影响力结果了。 可以对当前的热点话题进行影响力分析，得到谁在微博上成为当前热点话题的意见领袖。具体做法是这样，找到和当前热点话题相关的微文，从而找到参与当前热点话题的用户。如何找到和当前热点话题相关的微文呢？
3、无IP不电视剧，网络剧成主流 IP是今年内容界很热的一个词，不久之前阿里影业副总裁徐远翔一句『我不再请专业编剧』受到众多编剧讨伐，公说公有理、婆说婆有理，但是互联网IP时代已然到来是不争事实。 这同时说明，出版、文学、影视诸多文化产业被互联网影响愈发加剧，互联网+效应在这一行业体现最为淋漓尽致。所以，未来我们看到的电视剧将会越来越多来自网络文学，这个产业迎来黄金时代。 2015年O2O热搜词与2014年区别不是很大，这说明O2O热门场景互联网可能已经圈得差不多了，而且这些场景大部分进入了BAT的怀抱，百度糯米大力做电影票、外卖、餐饮、旅游，与新美大、阿里口碑对掐，百度投资用车服务与腾讯滴滴快抗衡 互联网捧红明星、互联网流行热词、互联网主宰影视、二次元文化，都是互联网与文化结合，未来互联网最大的机会就在这里，所以巨头们2015年都不约而同布局内容产业，做影视节目、做数字音乐、做动漫文学、做体育赛事等等 还有就是互联网文化本身影响非常大，比如二次元内容、新的话语体系。这跟第一点，互联网进入文化时代是互相关联的。
虽然每年因为网络犯罪和网络间谍活动给全球经济带来额数十亿美元的损失，这是一个很大的数字，但即使是这样大的数字也未能完全的反应其对全球经济的影响。 一个精明的黑客可以操纵股票价格，或自动交易系统，投入假新闻可能影响价格或整个市场。影响的时间虽然较短，但是 但黑客就可以执行事先计划的交易。在股票被操控的情况下，类似于内幕交易的网络犯罪非常难以察觉。 在贩毒猖獗的地方，我们看以看到毒品对整个地区的社会和经济的影响。然而网络犯罪没有这些可以观察到的效应。那么，网络犯罪能产生6000亿的暴利的想法就是比较夸张了。 我不想将全部的技术转移和国外公司竞争力的增强归因为网络间谍的存在，同样我也不会否认网络间谍活动的对于经济增长的长期的、巨大的影响，因为即使只有千分之几的影响，年复一年也会对经济健康发展带来危害。 稍等我要查下这个 不会被自动发到Twiiter上） 2.通过网络非法获得的技术会给处心积虑的盗窃国带来很大的科技进步还是说只是会对盗窃国和被盗国的经济造成一点点影响 （注意到有的公司受到了毁灭性的影响）
5.SDN与NFV对运营商后续网络影响 5.1对运营商后续组网的影响 （1）SDN 对后续组网的影响 SDN如在网络中应用，对运营商后续组网将会产生以下两个方面影响。 a. (2) NFV对后续组网的影响 现阶段NFV技术对于运营商传统网络的路由策略和局数据设置总体上不会产生太大的影响，主要原因如下。 a. 分层化的平台架构直接影响运营商的网络运营模式。 5.3 SDN与NFV对运营商后续网络维护的影响 (1) 维护体系结构将发生变化 NFV引入将对现有维护体系产生较大影响。 (2) 各专业网络维护方式将发生变化 NFV架构对于运营商网络的维护将产生很大的影响，从机房、设备管理、故障处理、质量保障、等方面均提出全新的要求。
3.异频测量的GAP对吞吐率的影响 ---- 现在eNodeB上用的是40ms的GAP0，GAP启动之前会有4个TTI，即4ms的空闲时间，这4ms也是没有数据的。 因此在40ms的周期内实际不调度时长为10ms，10/40=25%的时间是没有数据的。 若在这个时间段内有1000次调度，那么实际就只有750次，这也就是我们看到MR开启异频测量时速率下降的原因，且在不同的无线环境下，影响可能更大。 实际测试结果 站点是F频段，配置为2/5配比（即子帧配比为1:3，特殊子帧配比为3:9:2），此配置在1s内最大的调度值应该为600，但是开启MR异频测量时，调度值只能到450，影响性能为25%。 关闭MR异频测量时的测试： ? 针对上诉分析，在开启MR的异频测量后，将会影响网络性能25%以上。 ----
音频内容安全（Audio Moderation System，AMS）能自动检测音频，识别涉黄、涉恐、涉政、谩骂、低俗等违规内容，同支持自定义黑名单热词，打击自定义的违规音频内容。通过 API 获取检测的标签、违规内容及置信度，用户可以直接采信置信度高的结果，人工复审置信度低的结果，从而降低人工成本，提高审核效率。
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