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白盒设备如何

ODM通常贴上自己家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增值分销商销售。 ? 事实上,白盒设备与品牌设备组件是一样。 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,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团队对软件免费设备不太了解。 因此,团队需要安装基本交换机操作系统,以及更高级操作系统来管理更高级功能。 ? 此服务器将在OS上运行带有一个或多个虚拟功能(VNF)操作系统。VNF取代了设备或功能设备子集,如路由器、防火墙、WAN优化及SD-WAN端点。 无论如何,整个环境都感受到了来自白盒。传统提供商已经开始摆脱或限制定制芯片作用,转而专注于商用平台。

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中美关系对开源

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能力戏剧性事件。这些公司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能力,声称华为设备构成了国家安全风险。 但是这对开源意味着什么? 来自全球各地公司开发人员在Linux基金会内部就开源软件进行了合作。 参与Linux基金会基金(LFN)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:“地缘政治并没有我们在开源社区协作。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约束活动,因此不应对我们社区产生。” Neela Jacques是独立顾问,也是OpenDaylight项目前任执行董事,他认为政治动荡对开源包括积极和消极两个方面。 从积极方面来看,开源取代了向供应商购买软件。

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    生成对抗估计(CS)

    识别训练数据集中缺少有害实例可以提高模型性能,这对于建立更好机器学习模型非常重要。尽管以前研究已经成功地估计了在监督环境下有害事件,但它们不能简单地扩展到生成性对抗(GANs)。 这是因为以前方法要求(1)没有训练实例直接损失值,(2)损失变化直接衡量实例对模型性能危害性。然而,在GAN培训中,这两个要求都没有得到满足。 这是因为:(1)生成器损失不直接受训练实例,因为它们不是生成器训练步骤一部分;(2)GAN损失值通常不能反映模型生成性能。 为此,(1)我们提出了一种估计方法,该方法使用发电机损耗梯度相对于鉴别器参数雅可比矩阵(反之亦然)来跟踪鉴别器训练中缺少实例对发电机参数;(2)我们提出了一种新评估方案,其中我们评估每一个训练实例危害性基础上 实验验证了我们估计方法正确地推断了GAN评价指标变化。此外,我们证明移除已识别有害实例有效地改善了模型在各种GAN评估指标方面生成性能。

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    Batch Size对神经训练

    这篇文章非常全面细致地介绍了Batch Size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大小对模型性能、如何以及如何缩小等有关内容。 在本文中,我们试图更好地理解批量大小对训练神经。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? 训练神经以最小化以下形式损失函数: theta 代表模型参数 m 是训练数据样本数量 i 每个值代表一个单一训练数据样本 J_i 表示应用于单个训练样本损失函数 通常,这是使用梯度下降来完成 我们将使用不同批量大小训练神经并比较它们性能。 数据集:我们使用 Cats and Dogs 数据集,该数据集包含 23,262 张猫和狗图像,在两个类之间比例约为 50/50。 这表明,只要您为批量大小找到合适学习率,您就可以专注于可能对性能产生更大其他方面训练。

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    Batch Size对神经训练

    结合一些理论知识,通过大量实验,文章探讨了Batch Size大小对模型性能、如何以及如何缩小等有关内容。 在本文中,我们试图更好地理解批量大小对训练神经。 训练神经以最小化以下形式损失函数: theta 代表模型参数 m 是训练数据样本数量 i 每个值代表一个单一训练数据样本 J_i 表示应用于单个训练样本损失函数 通常,这是使用梯度下降来完成 我们将使用不同批量大小训练神经并比较它们性能。 数据集:我们使用 Cats and Dogs 数据集,该数据集包含 23,262 张猫和狗图像,在两个类之间比例约为 50/50。 训练:使用学习率为 0.01 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如何训练? 这表明,只要您为批量大小找到合适学习率,您就可以专注于可能对性能产生更大其他方面训练。

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    信念中信念测量

    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方法和研究进展,提出了一种在更大信仰系统背景下测量政治信仰新方法。 利用最新一轮欧洲社会调查数据,我们在一个信仰上展示了这一方法,该表达了29个欧洲国家对政权支持,并捕获了与支持政权表现、原则、制度和政治行为者相关信仰。 我们研究结果表明,信念平均可能与信念一致性和连通性有关,特定信念(如民主满意度)对国家层面与来自同一领域外部指标(如自由民主指数)显著负相关,这表明极具信仰与紧迫政治问题有关 这些发现表明,根据大规模调查数据估计基于信念指标可以作为比较政治研究一种新型指标,为将心理测量分析方法整合到政治学方法中开辟了新途径。

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    新闻普遍模式(CS CY )

    新闻可以迅速地到数百万人,但人们对控制其对公众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数据,我们证明了在线新闻文章动态没有表现出许多其他社会和信息系统中常见流行模式。 特别地,我们发现新闻评论数量遵循一个普遍指数分布,这是由于缺乏无处不在“富者愈富”机制。指数老化导致一个普遍动态物品。 我们最终发现,在高文章面前,读者集体注意力确实“延伸”了,从而有效地消除了文章之间可能存在竞争。 Mariani, Linyuan Lü 原文地址:https://arxiv.org/abs/2001.05955 新闻普遍模式(CS CY ).pdf

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    虚拟化迁移设备

    前言 虚拟化场景下,迁移、HA都会受到部分设备。设备实现上,包含“透传”、“直通”、“passthrough”,基本上就限制了虚拟机迁移能力。 作者认为,迁移和HA,都是必要。 HA则更加重要,直接服务质量,能不能快速恢复业务,HA能力至关重要。 对于这部分优化和改进,如下文。 第一种方式操作空间更大,尤其是抽象成了本地块设备,同时还能使用hostblk layer,甚至使用hostcache。但是!!!如果在波动时候,host上会出现D状态进程。 毕竟qemu发生异常只是了这一台vm;而Host发生异常则会Host上所有vm(4.14上依然还有iscsi挂块引起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,如果发生异常,qemu都是可以操作

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    作者级视图(Social and Information Networks)

    我在这项研究中使用数据集是2017年发表一些计算机系统会议和一些控制、非计算机系统会议论文记录。原始格式是所有这些论文原始PDF格式。 我对这些数据进行研究和分析是在作者和论文个人层面(来自修饰过数据)和层面特征中寻找模式。我分析了几种不同,主要关注作者、论文和会议之间协作和引用关系。 我发现作者协作特别有趣,因为它显示了一些重要、有意义、独立个人级特性和级特性之间相关性。 这些相关性在一些更传统作者声誉指标背景下是新颖,这表明它们衡量一个方面,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 作者级视图.pdf

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    PROFINET稳定运行因素分析

    对于PROFINET来说我们印象一直都是  Plug & Play 即插即用  没有问题话,就不进行测量 → 出现故障才开始维修流程  好像不必要规划 ■ 智能设备 对于PROFINET来说系统稳定物理层参数有哪些? 逻辑质量参数– 报文抖动 ■ 抖动: 设计和具体刷新时间之间差距 (设备不遵守刷新时间、太多TCP/IP报文,无益结构、连接外边,主动诊断工具) 建议: 50%以下 抖动形象点比喻就是类似火车晚点 *另外对抖动较大因素就是其中之一就是“拓扑层级深度/刷新时间” 报文经过交换机层级和设备刷新时间关系会到报文传输时间及负载 3. 一般来说,负荷瓶颈在控制器端口。 测量值仅供参考!

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    2018年全球安全排行榜

    近年来RSAC规模和力越来越大,参展厂商和与会者也越来越多。每年RSAC都是全球IT安全趋势风向标,引领未来一年产业发展。 今年有超过600家全球顶尖安全企业参会,我们对这些企业业务关键及变化情况进行了数据分析,希望能够通过这样方法洞察安全行业变化,感知未来发展趋势。 2018 安全一览 ? 数据安全确实很重要,但国内数据安全度好像没有那么高; 2.在2018年,云安全已经超过安全跃居榜第二位。 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 t.cn 短域名为:http://t.cn/RnRxoFt 转载请注明来自华盟,本文标题:《2018年全球安全排行榜》 2018 年全球安全排行榜 | 华盟 https://www.77169.com/html/200816.html

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    TCP 应答时间参数对性能

    通过对卡最大中断次数限制,卡会将多个小包聚集在一起,一次发送。这样带来好处是提高性能,带来缺点是降低了应时间。 如果将这个值设置成 0,就是从系统层面将卡中断次数限制关闭,即收发包没有延迟。 测试 intr_rate 参数设置对性能 我们通过一个脚本,增加压力。 图 3. 由于目前上没有压力,因此从上面结果,大致可以判断发 10000 个包用了 2s 时间,应很快。round-trip 可以作为应时间衡量值。 执行加压脚本 ? 此时监控应时间,同样 10000 个包,需要 4 秒钟才能完成,round-trip 中 max 值也从上一个场景 0 增加到了 3。 图 14. 从上图可以看出,本机接收队列为 0,发送队列包数量比较多,可以粗略地判断本机时间和性能没有存在太大问题,而如果发送队列中长期积压很多包,则需要从对端卡进行分析,即目标地址:172.16.15.56

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    【科技】现在&未来,AI对工程

    AI如何今天 Bob Friday发现了几个例子,AI已经对今天体验产生了积极。 检测时间序列异常:许多在今天上运行设备是20年前发明,它们不支持当前管理信息。 例如,一个客户关闭了他们无线访问点上较低数据,这间接导致了DHCP广播问题,严重了用户连接时间。以前,要花时间去追踪这个问题原因。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 AI将在未来一两年对体验产生积极? 识别802.11规范错误实现:今天许多问题都与访问低成本设备数量增加有关。 系统将认识到,全公司视频会议即将启动并分配资源,以优化性能和效率,将AI引入无线资源管理。 人工智能将如何未来 以下是我们可以期待AI和在未来三到五年内取得成功例子。 间歇性硬件问题:AI将能够识别从接入点或移动设备返回数据,否则看起来像随机噪声。例如,一些问题与温度有关。如果设备太,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组件。

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    VeloCloud exec:中立对SD-WAN有限

    中立将一直是一个讨论话题,但无论决定走哪条路,基于云计算软件定义WAN厂商VeloCloud相信有解决这些问题方法。 ? Wood表示:“尽管关于中立辩论还将继续,但它并不会业务,原因是作为一个企业拥有SD-WAN,可以顺利获得中立支持方和反对方业务。 有关中立立法目前在美国国会已经成为议员们争论点问题,各服务提供者和权利人都力争在新法中更多地体现自己利益。 而反对中立中坚力量则是广大运营商,他们表示,不会封杀哪个站或服务,但会保留对 “快速通道” 收费权。可以说,运营商对中立这件事一直是排斥。 他们认为中立会互联服务质量,可能让新服务无法推广、落地,运营商兼并收购与市场扩张

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    谈谈新浪微博背后那些算法

    微博上还有哪些算法作为看不见手在管理着我们?我们每一个行为怎样着算法呢? 直观上看,微博其实是人类社会一个简单,微博一些特点,也许可以启发我们得到真实社会规律。 力计算 在社区发现中,使用微博中关系可以提高相似度计算精确度。但关系能做事情还有很多,力计算便是其中比较重要应用。 说到计算,这里借鉴了页排名中算法。 如果只是基于关系话,那么很容易就造成,粉丝数目多力必然会很高。这样就导致有些用户去购买一些僵尸粉就可以达到很高力了。 这样就又得到了转发、回复、@三种,借鉴 PageRank 算法,可以得到另外三种力结果。将它们与关系力结果进行融合,就可以最终力结果了。 可以对当前点话题进行力分析,得到谁在微博上成为当前点话题意见领袖。具体做法是这样,找到和当前点话题相关微文,从而找到参与当 前点话题用户。如何找到和当前点话题相关微文呢?

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    【聚焦】微博背后那些算法

    微博上还有哪些算法作为看不见手在管理着我们?我们每一个行为怎样着算法呢? 直观上看,微博其实是人类社会一个简单,微博一些特点,也许可以启发我们得到真实社会规律。 力计算 在社区发现中,使用微博中关系可以提高相似度计算精确度。但关系能做事情还有很多,力计算便是其中比较重要应用。 说到计算,这里借鉴了页排名中算法。 如果只是基于关系话,那么很容易就造成,粉丝数目多力必然会很高。这样就导致有些用户去购买一些僵尸粉就可以达到很高力了。 这样就又得到了转发、回复、@三种,借鉴PageRank算法,可以得到另外三种力结果。将它们与关系力结果进行融合,就可以最终力结果了。 可以对当前点话题进行力分析,得到谁在微博上成为当前点话题意见领袖。具体做法是这样,找到和当前点话题相关微文,从而找到参与当前点话题用户。如何找到和当前点话题相关微文呢?

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    2015年中国互联发生了什么?这份榜单透露真相

    3、无IP不电视剧,剧成主流 IP是今年内容界很一个,不久之前阿里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IP时代已然到来是不争事实。 这同时说明,出版、文学、视诸多文化产业被互联愈发加剧,互联+效应在这一行业体现最为淋漓尽致。所以,未来我们看到电视剧将会越来越多来自文学,这个产业迎来黄金时代。 2015年O2O与2014年区别不是很大,这说明O2O门场景互联可能已经圈得差不多了,而且这些场景大部分进入了BAT怀抱,百度糯米大力做电票、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 互联捧红明星、互联流行、互联主宰视、二次元文化,都是互联与文化结合,未来互联最大机会就在这里,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 还有就是互联文化本身非常大,比如二次元内容、新话语体系。这跟第一点,互联进入文化时代是互相关联

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    犯罪和间谍对经济(长文,阅读需勇气)

    虽然每年因为犯罪和间谍活动给全球经济带来额数十亿美元损失,这是一个很大数字,但即使是这样大数字也未能完全反应其对全球经济。 一个精明黑客可以操纵股票价格,或自动交易系统,投入假新闻可能价格或整个市场。时间虽然较短,但是 但黑客就可以执行事先计划交易。在股票被操控情况下,类似于内幕交易犯罪非常难以察觉。 在贩毒猖獗地方,我们看以看到毒品对整个地区社会和经济。然而犯罪没有这些可以观察到效应。那么,犯罪能产生6000亿暴利想法就是比较夸张了。 我不想将全部技术转移和国外公司竞争力增强归因为间谍存在,同样我也不会否认间谍活动对于经济增长长期、巨大,因为即使只有千分之几,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.通过非法获得技术会给处心积虑盗窃国带来很大科技进步还是说只是会对盗窃国和被盗国经济造成一点点 (注意到有公司受到了毁灭性

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    SDN与NFV技术对运营商后续

    5.SDN与NFV对运营商后续 5.1对运营商后续组 (1)SDN 对后续组 SDN如在中应用,对运营商后续组将会产生以下两个方面。 a. (2) NFV对后续组 现阶段NFV技术对于运营商传统路由策略和局数据设置总体上不会产生太大,主要原因如下。 a. 分层化平台架构直接运营商运营模式。 5.3 SDN与NFV对运营商后续维护 (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。 (2) 各专业维护方式将发生变化 NFV架构对于运营商维护将产生很大,从机房、设备管理、故障处理、质量保障、等方面均提出全新要求。

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    LTE--MR开启异频测量对性能

    3.异频测量GAP对吞吐率 ---- 现在eNodeB上用是40msGAP0,GAP启动之前会有4个TTI,即4ms空闲时间,这4ms也是没有数据。 因此在40ms周期内实际不调度时长为10ms,10/40=25%时间是没有数据。 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原因,且在不同无线环境下,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内最大调度值应该为600,但是开启MR异频测量时,调度值只能到450,性能为25%。 关闭MR异频测量时测试: ? 针对上诉分析,在开启MR异频测量后,将会性能25%以上。 ----

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