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读《Nature》论文,看AlphaGo养成

pσ,田渊栋大神称作“走棋”),一个叫做“快策略”pπ(fast policy pπ,田渊栋大神称作“快走子”**)。 有了这些训练样本< s , z >,再上卷积神经,就可以得到一个函数v(s),输出在局面s下的赢棋概率。 5.3 估值与走棋下棋的对比我们知道,走棋输入的s是361×n维度的向量,下一步落子位置a是361维度的向量。其下棋规则是判断选择p(a|s)取最大值情况下的落子位置a。 5.5 评估估值的效果实践表明:估值v(s)对棋局输赢的预测效果要好于快走子pπ结合蒙特卡罗树搜索接结果,也接近达到了走棋pσ结合蒙特卡罗树搜索接效果,而且其计算量是后者的115000(using 目的是在快定位比较好的落子方案的同时,又给其他小概率位置一定的探索可能,增搜索丰富性。

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每周分享第 33 期

储藏的太阳能以热能的形式释放出来,同时异构体恢复到原始形态的分子形态,这样就可以在温系统中重复使用。4、高超音飞机?高超音飞机指的是飞行度至少为音五倍的飞机。 2017年,美国军方测试了两架使用助推火箭进行初始的高超音喷射式飞机。结果,两架飞机都坠毁了,但其中一架飞机在发生故障前几分钟的持续高超音飞行成功。5、Linux on Dex? 但是,这些系统需要知道 Wifi 发射器的确切位置,并且需要登录到,以便发送探测信号。 3、AWS 介绍(英文)本文介绍亚马逊服务(AWS)对用户提供的子服务。 9、载Three.js、Rust 和 WebAssembly(英文)本文通过一个简单的实例,介绍页如何载用 Rust 写的 WebAssembly 模块。资源1、console.love?

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    CDN原理

    CDNCDN的全称是Content Delivery Network,即内容分发。 其目的是通过在现有的Internet中增一层新的架构,将站的内容发布到最接近用户的“边缘”,使用户可以就近取得所需的内容,提高用户访问站的响应度。 因而,CDN可以明显提高Internet中信息流动的效率。从技术上全面解决由于带宽小、用户访问量大、点分布不均等问题,提高用户访问站的响应度。 下面是一个简单的CND示意图? 地址)发给用户,用户向给定的CDN节点请求相应站的内容工作原理CDN是在用户和服务器之间增Cache层,主要是通过接管DNS实现,将用户的请求引导到Cache上获得源服务器的数据,从而降低的访问时间 宗上,CDN是在用户和服务器之间增Cache层,主要是通过接管DNS实现,将用户的请求引导到Cache上获得源服务器的数据,从而降低的访问的度。

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    我是一个流氓软件线程

    我的目标是篡改IE浏览器的主页,变成一个导航站:hao235.com。只要IE访问它一次,回头我就能去hao235公司领到一分钱。只要我后面慢慢发展更多地盘,起来也是一笔不少的费用了!?什么? 我继续翻开手册,去后面环节的函数再看看,就算361把这里改了,我在后面流程还有机会改回我的URL。我来到IE公司的部门,这里是要发起请求的地方,找到目标函数后准备执行HOOK。 原来361杀毒公司做了新的保护:在浏览器启动短时间内,地址栏拒绝接受消息!?生活真是太难了! 我又翻开《IE浏览器首页劫持手册》第四页:内核数据包篡改大法。 第一步:通过系统内核漏洞,获得驱动载权限。手册上记录了好些个系统内核漏洞,我随便挑了一个,试了一下,突然!!!我的身体动不了了,361杀毒公司亮起了红灯,我就要被消灭了。? 临死之前,361杀毒公司来了一位墨镜男,笑着对我说:你这个手册太老了,这上面的漏洞早被我们修补了,就等你们这些坏蛋自投罗呢!Goodbye, World!未完待续······

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    论文 | AlphaGo Zero 的模型和算法

    模型由原来的两个模型变成只使用一个神经。 今天来学习一下细节。 一个棋盘上有 19×19=361 个交叉点可以落子。 每个点有三种状态,白,黑,无子,分别用 1,-1,0表示。 这样一个棋盘的状态是一个长为 361 的向量 S。 AlphaGo Zero 的结构:?是基于 ResNet 的卷积,包含 20 或 40 个 Residual Block,入批量归一化和非线性整流器模块。 在每一个状态 S,利用深度神经 fθ 的输出作为参照执行 MCTS 蒙特卡洛搜索树算法,MCTS 搜索的输出是每一个状态下在不同位置对应的概率 π。上图 a 表示自对弈过程 s1,…,sT。 在每一个位置 st,使用最新的神经 fθ 执行一次 MCTS,根据得出的概率 at∼πi 落子,终局计算出胜者 z。上图 b 表示神经 fθ 的参数更新过程。

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    UC Berkeley 讲座教授王强:Deep Learning 及 AlphaGo Zero(下)

    第一部分是监督策略,第二部分是强化策略,还有一个价值,再上rollout,即快走棋的,这四个上MCTS,就组成AlphaGo。 AlphaGo的监督学习过程其实由两个组成,一个是从其他人中获得的学习经验,先是做了一个softmax,即快落子,它的神经比较窄,第二部分是深度监督式神经。 原先两个结构独立的策略和价值合为一体,合并成一个神经。在该神经中,从输入层到中间层是完全共享的,到最后的输出层部分被分离成了策略函数输出和价值函数输出。第四,舍弃快走子。 不再使用快走子进行随机模拟,而是完全将神经得到的结果替换随机模拟,从而在提升学习率的同时,增强了神经估值的准确性。第五,神经引入Resnet。 神经采用基于残差结构的模块进行搭建,用了更深的神经进行特征表征提取。从而能在更复杂的棋盘局面中进行学习。第六,硬件资源需求更少。AlphaGo Zero只需4块TPU便能完成训练任务。

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    你的应用

    平时我们希望提高应用的响应度时,常用的有以下一些方法: 使用Gzip 减少Http Request次数 增过期头信息 Expire Header 压缩CSS和Javascript文件更多的方法,我们可以参考 本篇着眼于如何结合Codeigniter的使用,来前端的性能。 1、第一条是使用Gzip。 扩展:打开这个选项后,实际上我们只能压缩PHP脚本输出的部分,而现在站中的CSS和JS文件也不小,所以对这一部分进行压缩也是比较必要的。 3、减少JS和CSS文件的尺寸随着应用的丰富,现在页中的引用的JS和CSS文件越来越多,也越来越大。 我们平时在编程的时候,为了浏览的美观与方便,会对代码进行格式化,增注释和空行,使用有意义的变量名等。

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    智能卡的技术

    的起源传统数据中心基于冯诺依曼架构,所有的数据都需要送到CPU进行处理。 的技术架构业界主流智能卡有四种实现方案:SoC、NP、FPGA、ASIC。 技术智能卡实现的有多种,除基本的功能外,还包括RoCEv2、VXLAN、OVS ct功能、TF-vRouter虚拟路由、kTLSIPSec等技术。 智能卡的技术可以进一步细分为功能的以及能力的虚拟化。这里仅列举常见的几种技术及其应用。 的技术实现智能卡的本质能力是实现,在2021中国智能卡研讨会中,包括中国移动、电信等企业的智能卡产品,采用了多种智能卡技术架构,实现了不同的功能。

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    用tsunami-udp传输

    概述tsunami-udp 是一款专为诞生的小工具。思路很简单,使用TCP进行传输控制、用UDP进行数据传输。 这样可以无状态的进行数据传输,然后中间一些文件校验和重传机制,达到传输的目的。传统的tcp传统,基于长连接,很容易受波动的影响。特别是拥塞的情况下,只能通过多进程线程来进行有序传输。 上图即,在中国济南的一个联通机房下载AWS新坡机器上‘2.2G autodatas.tar’的文件,跨国传输度接近 50Mbps (无专线)。 需要人肉转义一下监控使用AWS新坡的服务器作为数据库,传输过程CloudWatch监控的流量:?客户端在济南联通,对应的资源使用情况如下图:? 制作rpm包另外,简单记录RPM打包过程。

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    神经器的兴起

    这是“2018嵌入式处理器报告: 神经器的兴起”(http:www.embedded-computing.comprocessing2018-embedded-processor-report-rise-of-the-neural-network-accelerator 神经引擎可能使用 cpu, dsp, gpu, 或者专门的深度学习器, 或者组合。 趋势肯定是引入 cpu、 gpu 和 dsp 的器, 原因是它们比其他通用核更具有多领域和低功耗应用能力。 这就是为什么许多器不断增越来越大的乘数累器阵列, 因为神经中的大部分计算都是 MAC。 在Imagination Technologies的 PowerVR Series2NX 中也有类似的功能, 这是一个神经器(NNA) , 其本地支持深度为4位。

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    windows下的BBR、锐,主动

    美中线路及掉包严重的线路效果更佳,暴力小包主动重传实现,适当占用流出带宽,都是小包所以占用流量很少,你值得拥有! ----测试以下测试都在没有掉包的下进行的,客户端装上本神器,服务端没装,如果2端都装上效果更好,所以效果不明显,而且极端启动主动式占用90%流出带宽暴力重传所有包效果对比就明显了。 使用此器效果:Ping statistics for 104.26.3.41:80 54 probes sent. 54 successful, 0 failed. (0.00% fail)Approximate trip times in milli-seconds: Minimum = 155.284ms, Maximum = 1185.982ms, Average = 266.561ms没用此器效果: 就是说如果绝对是非常优质不掉包的话,第二个发送就是多余的。所以对于流出带宽用不完的所有windows 64位系统都装上有好处。大包不敢多次在还未确定掉包的情况下就发送多个copy。。。

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    江湖内功篇之系统建设

    设备底层转发技术历经ASIC、NPU芯片到智能卡到FPGA,Linux内核到用户态DPDK转发,软转到P4硬件流量卸载;业务上层技术更是百花齐放,从TCP单边到双边,拥塞控制算法从BIC 接着上篇《漫谈业务切片与》埋下的引子,谈谈江湖的内功——的建设,窥探应具备的几个功能属性。 对用户来讲,体验割裂,离开家门或宽带不好,不得不切换为移动;反之,则需要切换为宽带。通信技术的迅猛发展,更兼提降费背景之下,两者用户体验趋同,资费趋同。 伴随着虚拟化和公有云云计算的发展以及4G5G的蓬勃发展,大量的厂商涌入SD-WAN领域,传统的路由器厂商把MPLS扩展上TE流量工程叫SD-WAN,流控和应用交付厂商把流控设备和广域产品具备确定性转发能力时,一切将收放自如。刚刚过去的一年里,华为提出了NewIP数据协议架构创新,发布了论文《NewIP:开拓未来数据的新连接和新能力》。将确定性IP技术列为重中之重。

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    OpenStack服务数据平面

    从vswitch的角度,OVS2.4已经增了对DPDK tunnel和DPDK vhost的支持。 E,F可以不用考虑了,因为直接使用物理卡,中间没有使用虚拟交换机,像vxlan封装这样的事情需要vnf或物理交换机来做,这样会增实现的复杂度。再来看看,整体的picture如下:? 关于用户态堆栈的介绍就到这。 连接物理卡的性能比虚拟卡来说还是好很多,使用10G物理卡时,单向流量,128byte以上基本上可以达到线,刚才的介绍有提到,vnf是通过虚拟卡连接到ovs的,所以我们更关心虚拟卡的性能。 ,理论上没必要跟openstack紧耦合啊A1:是的,但目前在OpenStack的应用更迫切一些。

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    如何我们的神经

    让我们一起来想一下怎么样来我们的神经的训练过程。 通常我们知道,越复杂的神经,越多的训练数据。我们所花费在训练这些实验数据上所消费的时间也就越多。 这个时候,我们就需要找到一些方法,让神经变得聪明起来,变得快起来。所以,人们找出了一个最基础的方法SGD(Stochastic Gradient Descent)? 现在想想红色方块是我们所要训练的data,如果要按照以前整套的流程和写法,就需要把整套的数据一次一次的放入到神经中进行学习,放入到NN中进行训练。在这个过程中所消耗的资源会很大。 在每一次的过程中,每次使用分量数据,虽然不能反映整体的情况,但是却在很大的程度上大大了NN的训练过程,并且在这个过程中也不会减少NN的准确率。 与之相对的,我们还有很多的途径来训练。其余的大多数方法都是在更新神经参数的时候动手脚。?对于公式W+=-Learning rate*dx。

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    Linux优化一键脚本

    对于出口带宽,我们常常采用BBR,锐等TCP软件来争夺带宽提高自己的度。但是原版的BBR并没有太多侵略性,在这个人人都用TCP的大环境下,BBR的功效就略显不足了。 同时也入了锐一键换内核,锐一键安装,自动根据vps情况优化锐参数,一键优化内核参数。也可以在锐,BBR,BBR魔改版中自由切换。一键脚本?

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    漫谈业务切片与

    按照传输阶段大体上可分:接入段,骨干传输段,出口段三段,涉及每个阶段,每阶段实施的技术各有不同,每种方案更需要多个阶段联动协作,这里从传统入手窥探目前主流技术之一二。? 业务识别是一把刀的话,那么就是砧板上的鱼肉,如何切片就一切那么顺其自然了。一旦能够进行业务筛选过滤,便可识别高价值业务并引流至,实现。 图9.4G EPS基站侧分流4G移动通信实施,它的复杂性在于对每个阶段质量问题的界定,并不像固那样相对扁平化。 当然,末端继续极化,在用户如手机、PC等终端设备上实施,可撇开固、移动通信的不同,实现无差异化构建扯了这么多,是整个效果内功核心,却一直没谈如何构建,图中也是一朵云带过,先埋个雷,下回分解。

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    ,未来将由谁颠覆?

    01 时延+质量,的鱼和熊掌时间 = 距离 度,这一简单的公式可以让我们通过更直观的视角感知度。 度和质量成为了方案的鱼和熊掌,期待更多的变局。一个朴素的跨洋连接案例,不做任何处理,依靠现有的基础设施很难满足现有我们的体验要求。 在工程师与的斗争中,度和质量成为了保障的刚需,也催生了自底向上的技术革新。02 自底向上的技术革新从上世纪90年代末CDN的诞生,走上了真正的快车道。 协议升级与简化,减少RTT次数消耗协议的变化则是通过软件的思维对进行优化。 公有云厂商倡导的GA技术通过给接入用户分配静态IP,客户端流量通过IP就近从接入点进入公有云,用户可以通过公有云自建或租用的高链路使流量快到达。

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    linux优化一件脚本

    内核常用的软件BBR,BBR魔改,Lotserver,手动安装过程非常繁琐和复杂;如果用一件脚本安装的话过程相当快,脚本来源于GitHub社区安装过程?? 按照脚本一步一步执行,最后重启完了运行脚本后打开即可!

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    有车更有路和桥:华为如何修筑智慧零售的康庄大道?

    数字化走入了千行百业,零售领域尤其如此,AI、5G、大数据、物联、云计算等正在让零售企业们快数字化、智能化改造和跨界融合,智慧零售行业数字化转型的序幕正在轰轰烈烈展开。 这些改变,大多数都建立在移动互联基本的体系之上,利用的是移动互联已有的资源作为“硬基础”。 与华为深度合作后,双方推出了业内首个“双双用”高SD-WAN整体服务方案,可以实现多云多互联、智能优化链路和应用、极简部署运维等能力,这使得零售中常见的连锁经营企业可获得一站式的快及部署落地解决方案 以服务361°集团为例,作为集品牌、研发、设计、生产、经销为一体的综合性体育用品公司,该集团在全国拥有超过6000家门店,如何更好保障核心业务系统持续稳定高效运行,361°基础架构面临巨大的挑战。 这种情况下,有了ICT技术持的零售企业,更专注于零售运营优化和商业模式的创新创意,不断聚焦于企业的发展战略的落地与执行,这将使零售业变革的脚步深化,变革的进程快,零售业将更精彩纷呈。

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    三分钟基础:黑客是如何偷偷在我们的页植入广告的?

    女子倒是一副焦急的样子,“您好,我是Chrome浏览器公司的小雪,最近我们访问千度、淘贝页中时常出现不少奇怪的广告,一直被投诉,听领导说361杀毒公司的周老师是这方面的专家,想请您帮忙诊断一下, 2 谁动了HTTPS流量此刻,负责数据过滤的大白正在忙碌着,突然一只手搭在了他的肩膀上,大白回头一看,正是老周。 “老周,什么风把你吹到这里来了,你不在安全实验室分析恶意代码,跑我们部门来干嘛?” 简单来说,就是为了数据的安全性,通过密传输的方式来对传统上的HTTP流量进行保护”,大白一边画着图一边给老周讲述。?“明白,那么问题来了,用什么解密算法呢? 千度和淘贝的广告也是你们的是吧?”,老周大声质问。胖瘦黑影面面相觑,老实交代了一切。

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