原文转载：http://blog.csdn.net/21aspnet/article/details/6694485
计算机网络体系结构标准的制定使得两台计算机能够像两个知心朋友那样能够互相准确理解对方的意思并做出优雅的回应。本文首先概述了计算机网络体系结构的提出动机，并结合日常生活中的邮政系统介绍了设计的理念，并给出了相关的基本概念和标准。进一步地，我们着重概述了计算机网络体系结构的分层原理及其最重要的组成部分——协议，使得读者能够对计算网路体系结构有一个全新的、系统的认识。
② 协议 : 对等实体 之间 数据交换 的 一系列规则 , 标准 , 约定 , 称为 网络协议 ; 协议是水平方向的 ;
文章目录 前言 第一章、计算机网络体系结构 第二章、数据通信基础 第三章、协议 第四章、局域网和城域网 第五章、 第六章、网络协议 第七章、计算机网络体系结构 第八章、网络安全 第九章、网络操作系统 第十章、计算机网络体系结构 第十一章、网络管理 第十二章、网络规划设计 补充 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 第一章、计算机网络体系结构 📷 📷 第二章、数据通信基础 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 第三章、协议 📷 第四章、局域网和城域网 📷 📷 📷 📷 📷 📷 第五章
计算机网络是个非常复杂的系统。早在最初的ARPANET设计时就提出了分层的设计理念。
发送文件前要完成的工作： （1）发起通信的计算机必须将数据通信的通路进行激活 (2) 要告诉网络如何识别目的主机 (3) 发起通信的计算机要查明目的主机是否开机，并且与网络连接正常 （4）发起通信的计算机要弄清楚，对方计算机中文管理程序是否已经做好准备工作 （5）确保差错和意外可以解决
一、网络的定义 定义: 简单定义： “互联起来的独立自主的计算机集合”； 完整的定义：“利用通信设备和线路，将分布在不同地理位置的、功能独立的多个计算机系统连接起来，以功能完善的网络软件（网络通信协议及网络操作系统等）实现网络中资源共享和信息传递的系统” ； 二、计算机网络的功能 数据交换和通信 计算机网络中的计算机之间或计算机与终端之间，可以快速可靠 地相互传递数据、程序或文件。 资源共享 充分利用计算机网络中提供的资源（包括硬件、软件和数据）是计算机网络组网的主要目标之一。 提高系统的可靠性
计算机网络体系结构分为3种：OSI体系结构（七层），TCP/IP体系结构（四层），五层体系结构。
语法：格式 语义：规定要完成的功能 同步：操作的顺序 接口：访问服务点SAP，上层使用下层服务的入口 服务：垂直
众所周知，相比发展迅速的计算机产业，网络产业的创新十分缓慢。每一个创新都需要等待数年才能完成技术标准化。为了解决这个问题，SDN创始人Nick McKeown教授对计算机产业的创新模式和网络产业的创新模式进行了研究和对比。在分析了计算机产业的创新模式之后，他总结出支撑计算机产业快速创新的如下三个因素。
上次我们分别从范围,使用者,拓扑结构,交换技术,传输技术这五大方面深入学习了计算机网络的类型,然后还学习了计算机的前3个性能指标:速率,带宽,吞吐量.
因为TCP/IP体系结构在网络层使用的是IP协议，IP协议也叫作网际协议，所以 叫作 网际层。
本文是关于PointNet点云深度学习的翻译与理解，PointNet是一种直接处理点云的新型神经网络，它很好地体现了输入点云的序列不变性。
internet是一个通用名词，泛指由多个计算机网络互联而成的网络，这些网络之间的通信协议是任意的。
本文提出APQ，以便在资源受限的硬件上进行有效的深度学习推理。与以前分别搜索神经体系结构，修剪策略和量化策略的方法不同，本文以联合方式优化它们。为了应对它带来的更大的设计空间问题，一种有前途的方法是训练量化感知的准确性预测器，以快速获得量化模型的准确性，并将其提供给搜索引擎以选择最佳拟合。但是，训练此量化感知精度预测器需要收集大量量化的<model，precision>对，这涉及量化感知的微调，因此非常耗时。为了解决这一挑战，本文建议将知识从全精度（即fp32）精度预测器转移到量化感知（即int8）精度预测器，这将大大提高采样效率。此外，为fp32精度预测器收集数据集只需要通过从预训练的 once-for-all 网络中采样就可以评估神经网络，而无需任何训练成本。ImageNet 上的大量实验证明了联合优化方法的好处。与MobileNetV2 + HAQ 相比，APQ 以相同的精度将延迟降低2倍，能耗降低1.3倍。与单独的优化方法（ProxylessNAS + AMC + HAQ ）相比，APQ可提高ImageNet精度2.3％，同时减少GPU数量级和CO2排放量，从而推动了绿色AI在环保方面的前沿。
相互通信的两个计算机系统必须高度协调工作才行，而这种“协调”是相当复杂的。为了设计这样复杂的计算机网络，最初提出了分层的方法。“分层”可将庞大而复杂的问题，转化为若干较小的局部问题，而这些较小的局部问题比较易于研究和处理
许多动物天生就具有某些能力。马可以在出生后数小时内行走，鸭子可以在孵化后很快游泳，人类婴儿刚出生就会啼哭。动物大脑已经进化为几乎不用通过学习就可以具有某项技能，许多研究人员希望在人工智能中重现这种自然的能力。
前言 关于计算机网络，HTTP网络通信协议在任何的开发工作中都非常重要 今天，我将献上一份HTTP的学习指南，希望你们会喜欢 目录 1. 储备知识 讲解HTPP协议前，先了解一些基础的计算机网络相关知
internet 是一个通用名词, 泛指多个计算机网络互连而成的网络. 在这些网络之间的通信协议可以是任意的
介于自己的网络方面知识烂的一塌糊涂，所以准备写相关网络的文章，但是考虑全部写在一篇太长了，所以分开写，希望大家能仔细看，最好可以指出我的错误，让我也能纠正。
【读懂原理】网络模型详解(彻底明白 OSI 七层与 TCP/IP 四层模型关系)
以上都是本从零开始系列的计网学习其他几个章节，各位想学习计网的其他内容的可以关注一下。
在机器学习中，分类器将类别标签分配给数据点。例如，图像分类器针对图像中存在哪些对象产生类别标签（例如，鸟，飞机）。一个卷积神经网络，或CNN的简称，是一种类型的分类，在解决这个问题，其过人之处！
今天将分享Unet的改进模型UXNet，改进模型来自2020年的论文《UXNet: Searching Multi-level Feature Aggregationfor 3D Medical Image Segmentation》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
低三层为通信子网，负责数据传输 高三层为资源子网，相当于计算机系统，完成数据处理； 传输层承上启下
计算机网络基础是研发/运维工程师都需掌握的知识，但往往会被忽略。 今天，我将献上一份详细 & 清晰的计算机网络基础学习指南，涵盖 TCP / UDP协议、Http协议、Socket等，希望你们会喜欢。
原文来源：arxiv 作者：Hao Li、Zheng Xu、Gavin Taylor、Tom Goldstein 「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀、KABUDA 一般来说，我们对于神经网络的训练，往往依赖于找到高度非凸损失函数的“极好”极小值的能力。众所周知，某些网络体系结构的设计（例如，跳过连接）能够产生更容易进行训练的损失函数，且用精心挑选的参数（批量大小，学习速率，优化器）进行训练则能够产生可以进行更好泛化的最小化值。然而，这些差异之所以产生的原因，以及它们对潜在损失情况（loss landsc
本文探讨了神经网络训练中损失函数可视化方法的局限性，并提出了一种新的过滤器正则化方法来对不同最小值进行并行比较。通过使用过滤器正则化，可以有效地揭示损失函数的局部几何形状，并观察到深度网络中的凸面-混乱转变，以及跳过连接如何促进平面最小化。
众所周知，动物与生俱来就有独特能力和倾向，马出生后几个小时就能走路，鸭子孵化后很快就能游泳，而人类婴儿会自动被脸吸引。大脑已经进化到只需很少或根本没有经验就能承担起这个世界，许多研究人员希望在人工智能中重现这种自然能力。
当我们讨论一个比较复杂的系统时，总是将复杂的系统划分为多个小的、功能相对独立的模块或者子系统。这样我们就可以将注意力集中在这个复杂系统的某个特定的部分，这就是模块化的思想。因为计算机网络要解决的问题非常大，非常复杂，所以需要利用模块化的思想将其划分为多个模块来处理和设计。人们发现层次式的模块划分方法特别适合网络系统，因此目前所有的网络系统都采用分层的体系结构。
对于很多网站来说，高防CDN成了大多数站长用来做CC防护的不二选择。因为使用服务器时，难免会遭遇CC攻击，还会因为物理距离较远，导致用户在访问速度上的延时。在这种情况下，那么目前哪家公司在防御CC上技术好？高防CDN在选择上我们又需要注意些什么呢？
(1). 收发基站（Base Transceiver Station , BTS）： 负责小区内的移动站点发送或接收信号；
今天，我将献上一份详细 & 清晰的计算机网络基础学习指南，涵盖 TCP / UDP协议、Http协议、Socket等，希望你们会喜欢。
因以太网交换机的速率和功能等各不相同，以太网交换机端口类型也有所不同。海翎光电的小编将从传输速率、功能以及网络体系结构三个方面，为您简单介绍一些常见的以太网交换机端口类型，帮助您更好地了解它们之间的差异性，为将来网络部署做足准备。
学习步骤如下： 1、Linux 基础 安装Linux操作系统 Linux文件系统 Linux常用命令 Linux启动过程详解 熟悉Linux服务能够独立安装Linux操作系统 能够熟练使用Linux系统的基本命令 认识Linux系统的常用服务安装Linux操作系统 Linu
本文基于1.1 计算机网络在信息时代的作用_哔哩哔哩_bilibili 写的文档 在这篇文章中，我对老师讲的东西进行了一些微小的补充，比如 为什么不是用电路交换连接计算机，比如解释出现的图片为什么不是一个计算机网络这些老师在上课没有讲的东西
归一化层是深度神经网络体系结构中的关键，在训练过程中确保各层的输入分布一致，这对于高效和稳定的学习至关重要。归一化技术的选择（Batch, Layer, GroupNormalization）会显著影响训练动态和最终的模型性能。每种技术的相对优势并不总是明确的，随着网络体系结构、批处理大小和特定任务的不同而变化。
这是2020年VCIP的一篇论文：灵感来自EDSR，以帧内预测信号作为附加输入，Y，U和V分量的平均BD速率增益分别为6.7％，12.6％和14.5％。
【计算机网络】-复习篇(含习题及答案 1. 第一章 概述 1.1 计算机网络在信息时代中的作用 1.2 互联网概述 1.3 互联网的组成 1.4 计算机网络在我国的发展 1.5 计算机网络的定义 1.6 计算机网络的性能 1.7 计算机网络体系结构 1. 第一章 概述 1.1 计算机网络在信息时代中的作用 计算机网络是互连、自治的计算机集合 网络包含 【电信网络、有线电视网络、计算机网络】 Internet 译名两种 (因特网、互联网) 互联网的两个基本特点 (连通性、共享性) 连通性: 距离上连通 共
研究表明，如果卷积网络在接近输入和接近输出地层之间包含较短地连接，那么，该网络可以显著地加深，变得更精确并且能够更有效地训练。该论文基于这个观察提出了以前馈地方式将每个层与其它层连接地密集卷积网络(DenseNet)
NVIDIA DeepStream SDK非常适合正在创建和部署基于AI的大规模视频分析应用程序的开发者们。 DeepStream SDK提供完整的框架和所有基本的构建块。它可以让开发者专注于自己的核
编者按：SDN和NFV已逐渐歩入正轨，而继SDN的后浪就是ICN。ICN打破以主机为中心的连接方式，变成以信息为中心的模式，建立一个更加安全、可扩展、灵活的网络。但是ICN只是成为未来网络体系的方向之一，是否能够主流方向还得拭目以待。 SDN（软件定义网络）和NFV（网络功能虚拟化）正迅速成为主流的网络技术，许多国际运营商都参与了SDN和NFV的评估与试用，据OVUM预计，在2015年这样的尝试会继续增加。未来，SDN和NFV将改变服务供应商行业，包括网络如何设计和运营、服务如何交付与出售。虽然目前这些技术
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