作者 | Alexander Wong, Zhong Qiu Lin, and Brendan Chwyl
编者按：SDN的大名如雷冠耳，是当前网络领域的热点，被业界普遍认为是未来网络发展的方向，孕育着巨大的市场机会。SDN之所以能迅速崛起，主要的驱动力来自于数据中心，更准确的说，是来自于数据中心的网络虚拟
网络生命周期就是网络系统从思考、调查、分析、建设到最后淘汰的总过程。常见的网络生命周期是四阶段周期模型、五阶段周期模型、六阶段周期模型。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2003.13678.pdf
这一年来一直在做高效网络设计的工作，2018年即将结束，是时候写一篇关于高效网络设计的总结。
最近何恺明团队在arXiv 上公布了他们发表在CVPR 2020 上的最新论文《Designing Network Design Spaces》[1]。和何恺明之前发表的大多数论文一样，一经公布，迅速得到众人的关注。知乎上迅速有人提出问题：“如何评价何恺明团队最新推出的RegNet？”[2]
【GiantPandaCV导语】这篇论文是FAIR的Ilija Radosavovic组（并不是何恺明）做的一个NAS工作。传统的NAS是固定网络设计空间，搜索参数到最好的模型。「而该工作是结合了部分手工设计和网络搜索，得到最优的网络设计空间」，再一步步缩小，「得到一组最优模型。」
XX小型公司大概有200多人，由于公司的业务需要，需要搭建一套网络，具体需要满足：
作者：Saining Xie、Alexander Kirillov、Ross Girshick、Kaiming He
在SNG（腾讯社交网络事业群）品牌系统语言里，LOGO系统承载品牌视觉的最核心容器，是整个品牌视觉系统的灵魂，是品牌的精神文化理念、信誉、服务等特点的浓缩表现，直接影响着社交网络品牌的发展。本文核心剖析社交网络产品LOGO设计系统。 锐变启程 伴随着我们的成长的QQ，2016年已经成功锐变。新企鹅整体造型更加锐利、修身、简洁。企鹅的视觉角度从略带俯视变成了平视，让其图形更加的几何化。更简洁时尚的企鹅LOGO在年轻用户心中成为“潮鹅”。 QQ不是孤军奋战，是整个社交网络产品体系在一起奋进。 我们的用户群体是年
我国实施网络安全等级保护制度行之有年，网络安全等级保护体系的规划、设计、实施等业已成熟，虽然我国于2019年12月1日开始实施新的网络安全等级保护系列标准，但等级保护设计的思路、理念、方法等依然有效。本文从通用实践角度描述基于新的网络安全等级保护系列标准，应如何开展网络安全等级保护体系设计。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 神经网络技术是现代人工智能的关键技术，在自然语言处理、图像处理等领域表现出优异效果。来自东北大学自然语言处理实验室、小牛翻译团队的肖桐教授、博士生李垠桥、李北在CCMT 2022会议所进行的《自然语言处理中的神经网络设计与学习》演讲报告，从神经网络架构在自然语言处理中的发展、人工神经网络设计和自动化架构设计三个方面对该领域技术发展进行了全面梳理，同时也对方向的未来发展进行了分析和探讨。 近些年来，人工神经网络方法已经成为了自然语言处理中最重要的范式之一。但是，大量依
随着业务的增加和计算机技术的发展，接入局域网的用户将越来越多，终端和工作站的处理能力越来越强，以及图形图像和多媒体的应用越来越广泛，要求每个用户实际可用带宽很高才能使网络通信流畅，网络将成为提供多种业务的统一网络平台，并应该为不同的业务提供服务质量保证（QoS）。因此，设计方案时充分了考虑将来业务量的增大，保证当前及今后一定时期内网络的高效与通畅。
神经网络搜索(NAS)的研究极大地推动了人工智能全民化的进程，即让各行各业的应用都具有智能。
近年来，卷积神经网络（CNN）已经主宰了计算机视觉领域。自 AlexNet 诞生以来，计算机视觉社区已经找到了一些能够改进 CNN 的设计，让这种骨干网络变得更加强大和高效，其中比较出色的单个分支网络包括 Network in Network、VGGNet、ResNet、DenseNet、ResNext、MobileNet v1/v2/v3 和 ShuffleNet v1/v2。近年来同样吸引了研究社区关注的还有多分辨率骨干网络。为了能够实现多分辨率学习，研究者设计出了模块内复杂的连接来处理不同分辨率之间的信息交换。能够有效实现这种方法的例子有 MultiGrid-Conv、OctaveConv 和 HRNet。这些方法在推动骨干网络的设计思想方面做出了巨大的贡献。
在规划和构建网络信息系统的早期阶段，您需要规划系统的整体网络架构并创建网络拓扑图以满足您的业务需求，根据您的业务需求合理化网络区域划分，确定网络边界并降低系统风险。 网络架构是指对由计算机软硬件、互联设备等构成的网络结构和部署，用以确保可靠地进行信息传输，满足业务需要。网络架构设计是为了实现不同物理位置的计算机网络的互通，将网络中的计算机平台、应用软件、网络软件、互联设备等网络元素有机连接，使网络能满足用户的需要。一般网络架构的设计以满足业务需要，实现高性能、高可靠、稳定安全、易扩展、易管理维护的网络为衡量标准。
【GiantPandaCV导语】这篇文章主要针对于图像分割的算法的一些理解，主要是一个比较经典的UNet系列的网络的认识。最后希望看完这篇文章的读者可以有所收获，对于一些个人的理解欢迎大家批评指正，希望可以和大家一起交流进步。
目标检测在计算机视觉领域是一个活跃的研究分支，而深度学习已经成为这一领域最前沿也是最成功的解决方案。但是，在边缘和移动设备中广泛部署神经网络模型需要大量的计算算力和内存。因此，近来研究领域主要在解决适合以上设备的神经网络。
作者：Bing Xu、Andrew Tulloch、Yunpeng Chen、Xiaomeng Yang、Lin Qiao
Facebook AI 近日一项研究提出了一种新的卷积模块 IdleBlock 以及使用该模块的混合组成（HC）方法。实验表明这种简洁的新方法不仅能显著提升网络效率，而且还超过绝大多数神经网络结构搜索的工作，在同等计算成本下取得了 SOTA 表现，相信这项研究能给图像识别网络的开发、神经网络结构搜索甚至其他领域网络设计思路带来一些新的启迪。
一、结构化布线系统 1.结构化综合布线系统需要满足的要求： 标准化、实用性、先进性、开放性、结构化、层次化。 2.结构化布线系统有6个子系统 工作区子系统、水平布线子系统、 干线子系统、设备
【导语】这篇文章主要针对于图像分割的算法的一些理解，主要是一个比较经典的UNet系列的网络的认识。最后希望看完这篇文章的读者可以有所收获，对于一些个人的理解欢迎大家批评指正，希望可以和大家一起交流进步。
单核心网络是指在整个网络环境中，只有一台核心交换机。这种拓扑适用于网络规模不太大，对网络依赖程度不高的企业。由于核心设备的价格比较贵，比如CISCO设备，所以大部分企业使用的是单核心的网络拓扑设计。
利用需求分析和现有的网络体系分析的结果来设计逻辑网络结构，最后得到一份逻辑网络设计文档，输出内容包括以下几点
在 AAAI 2021 图深度学习 Workshop 上，来自斯坦福大学的著名学者 Jure Leskovec 发表了题为「Design Space for Graph Neural Networks」的主题演讲，介绍了其团队近期为推动图学习社区发展所做出的两项奠基性工作：Open Graph Benchmark 以及「图神经网络的设计空间」。该工作由 Jure Leskovec 和其团队的成员 Jiaxuan You 等人共同完成。
经常有小伙伴在问各类型拓扑图的问题，怎么设计，怎么配置，或者让群里的大佬帮忙看看，这图有没有啥问题的……
上次我们说到了AnyNet的设计空间，先回顾下：AnyNet设计空间。我们的重点是探索假定标准的固定网络块(例如，剩余瓶颈块)的神经网络结构。在我们的术语中，网络的结构包括一些元素，如块的数量(即网络深度)、块的宽度(即通道的数量)和其他块的参数(如瓶颈比率或组的宽度)。网络的结构决定了计算、参数和内存在整个网络计算图中的分布，是决定其准确性和效率的关键。
在网络设计的时候，网络架构师需要根据组网的规模设计不同的组网架构，今天介绍3种典型网络架构。
本次比赛内容传承了上届精髓，包含极具挑战性的软硬件协同设计任务：参赛队伍需要设计高精度算法完成小物体检测、被遮蔽物体检测、相似目标区分等任务，也需要充分考虑算法被部署在目标平台后的检测速度及功耗等硬件因素。本次比赛由 Nvidia、Xilinx 和 DJI 赞助，参赛者可选择 Nvidia TX2 GPU 或 Xilinx Ultra96 FPGA 作为目标平台，使用 DJI 提供的由无人机采集的图片作训练数据。机器之心邀请了荣获双冠军的 UIUC 博士生张晓帆对比赛获奖设计作深度解读。
记得刚入IT这一行的时候，网络刚刚兴起，网络作一个神秘和高大上的技术让无数IT人羡慕，如今随着混合云和多云互联时代到来，网络再次成为业界关注，但是今天提到网络已经不仅仅是传统意义上的路由器交换机的Underlay网络，更多是基于租户的按需提供服务的Overlay SDN网络。在当今云的环境下，计算资源按需提供服务能力，秒级开通已经不是难事，但相对于网络的按需服务和自动化部署还是有一定的挑战，尤其是异构网络环境以及混合Overlay环境，在多域环境、多云互联如何实现云网协同，SDN网络该如何设计和部署，目前已经成为中国运营商、线商、云商及大企业非常关心的焦点话题。（有人也称之为”云网一体或云网融合”，作者更喜欢用”云网协同”一词）。作为一名还在奋斗在一线的老网工，最近参与了一些运营商和云商的大型云网SDN协同管理平台项目的设计和建设，今天围绕这个话题跟大家做一个分享。
本章节属于我毕业设计系列推文中的基础篇内容，是对神经网络与深度学习基础的一个概述，共包括两节内容（分别是毕业设计之「神经网络与深度学习概述」 （一）和 毕业设计之「神经网络与深度学习概述」（二）），我会分成两次推文进行推送，本文是「神经网络与深度学习概述」的第一篇，主要内容将围绕神经网络的基础进行展开。
模型是深度学习的核心技术之一，我们平时在从事相关工作时，有很大一部分精力都在模型设计和优化上。对于新手朋友们来说，往往只会跑一跑别人的模型或者只会盲目的简单修改一下参数，不知道该如何进行设计和优化。
交互设计中，为什么需要这种方法？ 在交互设计工作中经常会遇到这样的问题，某些位置的设计牵扯到比较复杂的场景，要考虑的因素比较多，这些设计点往往是最容易引起争议的，因为团队成员不一定都能快速了解全部的场景和因素，于是只能根据自己能够想到的个别场景与因素来对设计作出判断，最终团队之间形成意见分歧，每个人都不能宏观地掌握所有的场景和因素，这时，就很可能做出错误的设计决定，同时也影响团队士气。 所以，我们需要一种共同建立文档的方式，把所有要考虑的场景和因素都一一罗列并讨论筛选，再在这基础上模拟用户可能产生的行
本文挑战了用以训练大型语言模型 (LLM) 而构建any-to-any网络的既定范式。实验表明，LLM 表现出一种独特的通信模式，想要实现接近最佳的训练性能，其中只有一小部分 GPU 需要在其中进行高带宽any-to-any通信，而这些 GPU 组间的通信量很少，稀疏且同质。
作者：Chunyang Chen、Ting Su、Guozhu Meng、Zhenchang Xing、Yang Liu
大家好，如标题所示，今天给大家带来的是《南京市秦淮区教育城域网及资源中心规划方案》，该文档根据《南京市区级数据中心建设评估与标准》及《南京教育城域网提升工程实施细则》对区级数据中心网络系统进行升级改造，实现区数据中心与下属各学校的网络的互联互通，实现以虚拟化数据中心为核心的基础IT设施平台。
美国“国家网络靶场”（NCR）是美军研发的网络安全试验与演练评估靶场，主要为模拟真实的网络攻防作战提供虚拟网络环境，并针对敌对网络攻击等作战手段进行网络安全试验。该网络靶场最初由国防高级研究计划局在2008年5月1日开始筹建，于2013财年移交给国防部试验资源管理中心运行管理。2016年，美国试验资源管理中心（TRMC）进一步加大了国家网络靶场投资与建设规模，不断扩大其在武器系统采办项目中的网络安全试验鉴定功能，以及作战部队网络训练演习评估规模。为了满足对网络安全测试和评估（T＆E）和国防部（DoD）网络任务部队（CMF）培训和认证不断增长的需求，美国试验资源管理中心经过一项NCRC计划，通过创建类似于美国“国家网络靶场”的设施的互连综合体来提高美国“国家网络靶场”的容量，这个计划被称为NCRC。这些新的美国“国家网络靶场”节点位于：南卡罗来纳州查尔斯顿、马里兰州Patuxent River和佛罗里达州埃格林空军基地。目前随着NCRC的招标结束，新建的三大美国“国家网络靶场”节点正陆续构建并交付使用。
在建筑设计实践中，设计通常会产生一份结果。也有一些例外，例如排房，其中一个设计会建造很多次，但大多数建筑物都只有一座。在描述结果时，架构这个术语通常意味着一类设计，以其最显著的特征为代表（例如飞拱）。这个术语适用于这个抽象类，尽管架构师必须在建筑团队接管之前将建筑描述到非常精细的程度。
先明确下本文的所谓的甲乙方： ---- 乙方，为甲方提供设计服务，满足甲方的各种需求。 甲方，根据自身产品，统筹各项资源，领导团队打磨品牌。 ---- 简单来说，本文的“甲方”、“乙方”指的是领导和被领导的两种状态。 如果按照以上分类，设计大师应该就是“甲方”吧！该如何设计，都得听大师的，不然大师就给脸色，不设计了。啧啧，设计师做得如此，应该很爽吧！在苹果、谷歌啊、腾讯等工作的设计师也该属“甲方”的范畴。当然还取决于设计师自身的能力，如果统筹不了各项资源，就算在这些公司那还是会沦为提供设计服务满足各种需求的
机器之心专栏 机器之心编辑部 深度学习模型架构越复杂越好吗？ 自过去的几十年里，人工神经网络取得了显著的进展，这归功于一种理念：增加网络的复杂度可以提高性能。从 AlexNet 引爆了深度学习在计算机视觉的热潮后，研究者们为了提升深度网络的性能，精心地设计出了各种各样的模块，包括 ResNet 中的残差，ViT 中的注意力机制等。然而，尽管深层的复杂神经网络可以取得很好的性能，但他们在实际应用中的推理速度往往会受到这些复杂操作的影响而变慢。 来自华为诺亚、悉尼大学的研究者们提出了一种极简的神经网络模型 Va
好的模型结构是深度学习成功的关键因素之一，不仅是非常重要的学术研究方向，在工业界实践中也是模型是否能上线的关键。对各类底层深度学习模型设计和优化技术理解的深度是决定我们能否在深度学习项目中游刃有余的关键，因此我们在修行之路专栏的《不惑境界》中，着重于深入讲解主流的网络结构设计思想，包括对网络深度，宽度的理解，残差网络和分组网络的设计，多尺度与注意力机制的设计，以及深度学习模型压缩之模型剪枝，量化，蒸馏，还有AutoML技术，本次来给大家进行总结。
info: T. Benson, A. Akella, and A. Shaikh, “Demystifying configuration challenges and trade-offs in network-based ISP services,” in Proceedings of the ACM SIGCOMM 2011 conference, Toronto Ontario Canada: ACM, Aug. 2011, pp. 302–313. doi: 10.1145/2018436.2018471.
摘要 这篇文章主要介绍的是入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS），而这两者均是保护我们网络安全的重要机制。在过去的几年里，网络攻击所带来的安全威胁严重程度已经上升了很多倍，几乎每个月都会发生数起严重的数据泄露事件。基于网络的IDS/IPS并不是一种新出现的技术，但是考虑到网络攻击技术的最新发展趋势，IDS和IPS的实现方式仍然是我们需要理解和考虑的内容。 因此，在这篇文章中，我们将从高层设计角度触发，跟大家讨论一下如何在不同的IT环境中更加有效地部署IDS和IPS。本文包含以下几个话题内容： 1
南朝刘峻在《辩命论》中说：“自然者，物见其然，不知所以然；同焉皆得，不知所以得。”本书提供了一种理解网络的新方法，即从问题空间到方案空间的方法。通过解释计算机网络在架构设计方面必须克服的问题空间，思考常见的方案空间，并展示这些解决方案在新协议和成熟协议中是如何实现的。这样，作者不仅阐明了现代计算机网络的组件和协议，而且揭示了现代计算机网络为什么被设计成现在的样子。这不仅能够让读者对网络知识“见其然，知其所以然”，而且能够让读者在接下来要做的网络架构设计中“知其得，知其所以得”。
近日，Google在arxiv上发表一篇名为《Apollo: Transferable Architecture Exploration》的论文。
1.3 神经网络的架构 在下一节我会介绍一个神经网络，我们可以用它来很好地分类手写数字。准备进入下一节时，解释一些可以让我们命名网络中不同部分的术语是很有帮助的。假设我们有这样的网络: 前面提过，这个
3、各种服务器的配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．…12
网络规划和设计是网络工程中的一项关键任务，它涉及到网络的各个层次：核心层、汇聚层和接入层。这些层次的设计和管理对于整个网络的效率和性能至关重要。
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