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关键词

神经

3 结构 2.3 小结 2.4 例题 2.5 结束语 习题 第3章 一个说明性实例 3.1 目的 3.2 理论和实例 3.2.1 问题描述 .3.2.2 感知机 3.2.3 hamming 3. 13.2.2 无监督的hebb规则 13.2.3 简单的识别 13.2.4 instar规则 13.2.5 简单回忆 13.2.6 outstar规则 13.3 小结 13.4 例题 13.5 18.1 目的 18.2 理论和实例 18.2.1 hopfield模型 18.2.2 lyapunov函数 18.2.3 增益效应 18.2.4 hopfield 18.3 小结 18. 4 例题 18.5 结束语 参考文献 习题 第19章 结束语 19.1 目的 19.2 理论和实例 19.2.1 前馈和联想 19.2.2 竞争 19。 2.3 动态联想存储器 19.2.4 神经的经典基础 19.2.5 参考书目和杂志 19.3 结束语 参考文献 附录a 文献目录 附录b 符号 附录c 软件 索引

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openstack-(二)underlay

惠伟:openstack-(一)试探​zhuanlan.zhihu.com 接上次文章写起,先自己尝试openstack机房,拓扑如下: ? underlay全三层转发,spine和leaf之间路由BGP路由协议,利用等价路由做ECMP。 控制节点和算节点只一块卡两个口做bond,连接leaf交换机,管理/存储/数据流量都走bond口,如果担心互相影响,分成三个vlan子接口,做qos限制,如果运行dpdk,用intel kni或者mellanox SNAT/DNAT/LB/VPN节点两块卡,分别做bond连接内leaf交换机和外boarder交换机。 /VPN节点发给boader1的路由协议报文有可能被bond hash到boader2上,那么boader2要负责把路由协议报文转发给boader1,并且boader1要这个报文关联到正确的接口上,估只有

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    openstack-(一)试探

    算存储解耦。如果存储用ceph,ceph有api,ceph可以单独作为云盘业务用,完全可以不搭配openstack玩。 组件内部算节点,NAT节点,LB节点有独立技术演进能力,不同节点可以用不同的技术栈,不同的开源软件,同时能互相配合得来就行。 分布式关和集中式关 原生openstack外是二层,DVR模式下公IP在算节点上,而且公IP地址要随虚拟机在不同TOR下迁移,但TOR已经是三层转发,这就要求主机和TOR之间运行路由协议对公 总结 任何东西说起来容易做起来难,有时间得一点一点想一点一点细化一点一点写,看有没有时间和能力把每一点细化出来单独成文章,好坏和成败在于细节中,魔鬼在于细节中,好的和方案肯定不是画画图吹吹牛,这简单那简单 ,那和方案就太扯蛋了,如果自己把代码想不出个模样,那别人实现起来就坑坑不息,上线了一定问题频出,并且定位问题困难。

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    openstack-(三)ovs offload

    惠伟:openstack-(一)试探​zhuanlan.zhihu.com 惠伟:openstack-(二)underlay​zhuanlan.zhihu.com offload就是 sr-iov功能要求虚拟机中安装厂商的driver,假虚拟机中继续用virtio driver,backend用vhost-net, guest和host之间通过virtio descriptor共享内存 ovs-dpdk和qemu之间vhost-user通信,guest和ovs-dpdk之间通过virtio descriptor共享内存,数据到了ovs-dpdk,ovs-dpdk软件处理然后从一个硬件卡出去

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    ZX解读Filecoin

    今天,协议实验室研究科学家Zixuan(ZX) Zhang 连发16条Twitter,以一种非常简洁的方式解读了Filecoin的经济模型和,其中也包含了ZX对Filecoin未来发展的思考和期许 4/15 承诺容量(Committed Capacity,CC)是存储提供者向提交存储容量(或存储空间),并周期向证明存储容量。 10/15 越来越多的矿工正在通过Filecoin Plus为开发应用、提供工具、并吸引新用户。 11/15 持续地以免信任的方式提交存储证明会带来加密算开销。 12/15 当在Filecoin上的存储数据时,客户正在使用Filecoin提供的存储服务。快速检索和热存储已经快要就绪。冗余和加密也很快就绪。 13/15 Filecoin的目的是为矿工和客户提供更多选项和灵活性,以组成新的交互模式,而不是规定一种单一和僵化的模式。处方有时让人感觉不错,但从长远来看会伤害涌现和进化。涌现也需要时间。

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    利用社会福利(CS)

    在本论文中,我们考虑了游戏中的问题。我们研究底层邻接矩阵上的条件,以一个游戏,以使Nash均衡与社会最优值一致。我们提供了满足此条件的线性二次游戏的例子。 此外,我们使用变分不等式确定邻接矩阵属性的条件,从而提供独特的解决方案,并验证扰动下社会成本的鲁棒性和连续性。最后,我们评价了个体的合理性,并将结果扩展到随机的大型游戏中。

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    混合云:如何优化企业

    公有和混合云引入给企业带来了重大影响。新的瓶颈出现了,并且一些企业需要改变它们的配置——特别是广域的配置——来确保能够得到所需的性能。 城市企业通常有很多种的选择,但是农村办公室可能就无法找到高带宽的线路。 另外,公用的互联带宽基于先到先得的原则,因此可用性也无法得到保证。 考虑为企业私有方案 与其部署公有互联链接,企业可以使用私有的线路,直接将其和云供应商连接起来。一些云供应商为用户直接提供了这样的链接,不过需要额外收费。 专线,比如帧中继或者异步传输模式线路,是企业的另一种可选方案。这些链接增加了复杂度,因为用户需要管理工具,并且需要监控供应商的链接,但是还需要改进可用性,因为外部流量不能干扰交换。 供应商通常都提供了不同的定价模型:以兆字节为单位对带宽收费;备基于CPU消耗费;数据日志要求大量存储。每个月的收费可能会相差很大。 固定价格更容易做预算,因为企业每个月支付固定费用。

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    TOOP光链——精准性能算,极致

    根据香农理论,光信号性能的准确估,有助于充分挖掘波分系统的传输容量潜力。这也等同于,在的时候,在保证性能的前提下,可以尽可能地降低器件成本。 腾讯开放光已实现多厂商备开放组,是高度适配数据中心应用场景的光传输系统,具有高密度、低功耗、大容量、低成本、易部署和运维等优势,我们为此了一套符合其特色、匹配其评估需求的性能算模型。 智能光        真实环境存在很多差异性,包括光缆本身的质量和线路环境,传输带宽需求,光电器件的性能参数等等。 借助于精确的性能算以及站型功能的抽象,对于光传输的站型的位置和功能结构,我们将可以根据具体的真实环境来进行有针对性的统筹。 具备精准性能算功能的光链算法,不仅可以为极致的提供理论基础,也能够帮助光系统构建更为稳健的运营能力。

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    硬核 | 一文搞懂核心思想

    大家好,我是Alex,今天分享算机硬核系列的第一篇:算机通信的理解 本篇主要是对算机一些核心思想理解,属于内功心法,初学者适合入门,非初学者可以学习其思想,总之希望帮助大家提高对的理解 本系列从通信理解到云的不同应用角色(场景)入手,深入浅出讨论了的核心思想,TCP/IP协议栈的编程核心技术,性能优化,云核心技术,问题排障等,算机是程序员或者 算机通信原理本质上是比较“简单”的,好理解,如果让你去一个全球通信系统,类似当今的互联,你会怎么呢?你会考虑下面的问题吗? 协议要怎么? 报文的转发机制是什么? 算机通信 理解分组交换这种对我们理解有什么好处? ,mac转发表等; 分层经典思想一致延续至今,加一层的思想可以实现解耦,也可以实现关联,增强了的扩展性; 越简单且可扩展的越能应对未来的变化; 3 算机技术演进 推动不断向前发展的核心诉求

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    中的安全有哪些?如何配置?

    今天给大家聊一下日常中需要注意的以太安全,以太主要是由交换机组成,要保证以太的安全就需要在交换机上做必要的安全措施,这些措施包含(但不仅限于):接口安全、防DHCP欺骗、ARP安全、防IP 1.2 DHCP Snooping 在园区中经常出现私接路由器及DHCP伪装攻击,在中称之为DHCP欺骗。 DHCP客户端以广播的方法来寻找服务器,并且采用第一个达到的配置参数。如果在中存在多台DHCP服务器(有一台或更多台是非授权的),谁先应答,客户端就采用其供给的配置参数。 假如非授权的DHCP服务器先应答,这样客户端最后获得的参数即是非授权的,客户端可能获取不正确的IP地址、关、DNS等信息。 B收到算机A的请求(ARP请求是广播),算机B人为稍作延时再发送ARP响应,保证这个响应迟于关的响应到达算机A,算机B回答:10.1.1.1和10.1.1.3的MAC均为B.B.B。

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    SMPTE ST-2110的正确和注意事项

    本文来自IP Oktoberfest 2020,这期讨论会主题为的搭建和,主讲人为Robert Welch。 因此,在选择或架构之前,应当先考虑你的产品会使用在何处,它有多少的接口或交互界面,它的特性是什么,支持什么编解码等。此外,也需要考虑它的流,延迟等流方面的需求。 你如何搭建并使用交互界面对于架构的是十分重要的。 作为工程师,最主要的目标就是减小它的约束,如在学习方面的限制,带宽方面的限制,部署方面的限制等。 Robert展示了一些在架构时,在Leaf结构与Spine结构中的抉择问题。如在分离Amber和Blue时,要注意不能在两个脊椎交换机之间泄漏路由。 那么在这些订阅者中任意一个向广播节点发送请求时,收到的答复会自动转发至所有的订阅备上,导致极大的拥塞。 附上演讲视频:

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    谈谈 iOS

    应用架构谈 方案 参考源码:YTKNetwork CTNetworking 调研 Casa Taloyum 前辈的文章对笔者的架构思维有着深远的影响,记得两年多前入行不久,看得一知半解,近些时间要做架构方面的工作 如何一个好的层架构,在 Casa Taloyum 的文章中已经说得比较全面了,不过似乎作者有点懒,文章和 CTNetworking 有些出入 ?。 记录了一个 request 实例的所有 task,在 dealloc 中自动取消掉还未降落的请求,但是实际上请求任务会持有 request,所以自动取消策略不成立了(估是作者未完善的,因为博客中有写 YTKNetwork 不足: 基于多态的思路,提供了很多供重载的方法,从来看,框架是可以实例化YTKBaseRequest子类 直接使用的,那么直接使用时无法重载这些方法专门定制(个人看来有些地方使用属性更灵活 对于两种回调来说,一个专门的缓存回调能降低业务工程师的出错率。

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    面向低功耗AI芯片上的神经

    感兴趣的同学可以了解一下有关如何面向AI芯片来神经。 一、目前算法和硬件co-design的一个大背景 从硬件方面来看,我们都知道,深度神经中的算都是大量的稠密型运算。 而这些方面的对于神经来说都是多余的。 那么,什么样的硬件结构才能更加满足神经的特性呢? 其实,这个问题上,超哥讲的很好。 三,如何从算法层面高效的神经 从AI的解决方案来看存在两种方式: 云端 AI 前端 AI 云端 AI 说的就是把我们的算放在远程服务器上去执行,然后把最终的算结果传回本地,这就要求我们的备时时刻刻联 接下来,就要讲讲怎么去一个高效的神经结构,它需要遵循一些基本原则。 总结 总结下,如果要高效的神经结构来部署到硬件平台。那么我们应该尽可能的让中的operator去做并行化算,同时减少这些operator对于带宽的需求。 5.

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    Rainbond分享系列(1)基于Midonet的多租户

    今天跟大家分享Rainbond基于Midonet的多租户和思考。 ,其最初来源于rkt容器,目前被kubernetes等项目标准支持。 ,可以让虚拟解决方案,特别是专为基础的方案,为云平台如OpenStack服务,并且将其存贮栈虚拟化。 其架构主要包含以下组件: Midolman(Midonet Agent):Midonet Agent安装在各个算节点,负责建立流量控制和提供分布式Midonet服务,路由,NAT等他把相关的虚拟信息存放到 Rainbond基于Midonet可支持上万节点集群,其最初用于OpenStack虚拟机,我们将其与容器适配,使其成为标准的容器解决方案。

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    Rainbond分享系列(1)基于Midonet的多租户

    今天跟大家分享Rainbond基于Midonet的多租户和思考。 ,其最初来源于rkt容器,目前被kubernetes等项目标准支持。 ,可以让虚拟解决方案,特别是专为基础的方案,为云平台如OpenStack服务,并且将其存贮栈虚拟化。 其架构主要包含以下组件: Midolman(Midonet Agent):Midonet Agent安装在各个算节点,负责建立流量控制和提供分布式Midonet服务,路由,NAT等他把相关的虚拟信息存放到 Rainbond基于Midonet可支持上万节点集群,其最初用于OpenStack虚拟机,我们将其与容器适配,使其成为标准的容器解决方案。

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    YOLO1学习笔记基本思路训练与预测

    基本思路 YOLO(You Only Look Once)是一种目标检测系统,其特点是将物品识别和物品分类融合,使用一个深度学习模型直接算出物体的位置和类型。基本思路如下所示: ? 对于每个框,需要算以下数据: B个Bounding boxes的数据,共B \times 5个。 结构的如下: ? yolo_network.JPG 取材与GoogLeNet,其中将Inception结构简单的换成了1x1卷积和3x3卷积的串联。 假一个输出了一个[7x7x(20+2X5)]的输出向量。假仅在位于a,b的格中有一个物体。 在这些Bounding Box中,可以置一个阈值,筛去置信度低的格点。

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    系统爬虫的

    需求 让我们一个爬虫,它将系统地浏览和下载万维状物爬虫也被称为蜘蛛、机器人、蠕虫、步行者和机器人。 难度等级:难 1.什么是爬虫? •建立专用索引,例如,对存储在中的内容有一定了解的索引 上的多媒体文件。 2.系统的要求和目标 让我们假我们需要抓取所有的页。 3.一些考虑 在上爬行是一项复杂的任务,有很多方法可以完成。我们应该考虑如下几个方面: 它是一个仅用于HTML页面的爬虫程序吗? 为了简单,我们现在假只有HTTP(但是实际上不应该这样,因为很难将扩展到以后使用FTP和其他协议) 我们将爬的预期页数是多少?URL数据库将变得多大? 假我们需要抓取10亿个站。 ),我们需要的总存储量: 1.5 petabytes / 0.7 ~= 2.14 petabytes 5.高级 任何爬虫执行的基本算法都是将种子URL列表作为其输入和输出 重复执行以下步骤。

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    高通AI研究院|高效|结构化卷积分解

    标题&作者团队 paper: https://arxiv.org/abs/2008.02454 【Happy导语】本文是高通AI研究院提出了的一种高效结构新思路。 初步感觉这是一个非常不错的架构加速的方案。 Abstract 作者通过对CNN中的基础模块中的结构冗余进行探索,提出了一种高效方案。 更进一步,作者还提出一种结构正则化损害用于促进的具有上述性质架构,在完成训练后,在几乎不造成性能损失下进行上述分解。 作者将上述形式卷积分解引入到不同架构(包含MobileNetV2、ResNet)中,可以得到更低的算量,同时更为高效且精度损失在1%以内(ImageNet与Cifar10两个数据集),作者同时还将其引入到 image-20200808162154519 最后附上MobileNetV2改造后的详细信息。话说,虽然作者给出了这些信息,但是并未开源代码,所以想彻底理解还是有点费力。

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