image.png 专有云的概念界定 (2/3) 物理与网络隔离、专属独占是专有云与公有云的最大区别 不同云厂商根据自己的理解，提出专属云、托管私有云等不同概念。...但探究其本质，专属云和专有云拥有一致的概念所指，而托管云等概念则与专有云略有差异。...专有云的重要属性包括：1）采用专属机房空间保证资源池的安全与私密，避免资源竞争，消除网络影响，使计算更加可靠；2）所有服务的数据均存储在客户物理资源池内，满足客户数据安全需求；3）拥有资源的快速扩容能力...，满足业务需求；4）客户可以对计算、存储和网络资源进行统一管理。...但过于中心化的云基础设施造成了大量带宽资源损耗，造成不必要的网络时延。基础云厂商、CDN厂商以及电信运营商开始部署更多近场设施作为边缘节点，分散“中心”的过大压力，实现与端侧的更快交互。
前言 因为公司开发都是内网环境，以往居家办公或非公司环境，都需要进行远程到公司电脑进行办公，为了方便部门同事出差驻场开发，搭建了虚拟专有网络 在实际搭建过程中使用了OpenVPN和SoftEtherVPN...easy-rsa\\pki\\easytls\\tls-auth.key" 0 cipher AES-256-CBC duplicate-cn 右击openpvn托盘图标点击链接，显示绿色代表连接成功 进入网络适配器...pwd=zswc 选择VPN Client安装 打开创建连接，输入对应的ip，端口号，虚拟hub名，用户名密码 会提示你初始化网络适配器，等待即可 直接双击连接vpn，成功后会提示分配vpn的ip
背景之前参与过一个政务专有云项目，该项目服务需部署在政务专区，但是却和外网kafka有通信，需要消费topic消息，但是由于政务专区网络访问外网都是通过代理网关出去的，kafka与外部通信时也走的这种网络策略
随着技术的不断变迁，专有无线接入网络的时代正在逐渐消失。...运营商希望能在降低成本的同时增加灵活性，其需要易于部署且经济实惠的网络和网络组件，这也导致整个行业从4G专用硬件和专有软件开始转向安装在COTS硬件平台上的开放软件栈。...4G的专有组件 从核心网和RAN的角度来看待无线网络的话，核心网包括骨干网、城域网和区域网（图1）。...4G在很大程度上是通过运行专有软件栈的自定义硬件来实现的，这种方法对于4G网络来说是可以接受的，但是考虑到5G以及所需成本，运营商已经着手开发开源解决方案。...但是，核心的网络编排和自动化层确实需要软件来管理流程。LTE网络通过专有的硬件和软件来管理此任务。由于5G的成本限制，运营商开始寻找利用COTS硬件的标准化开源方案。
前面我们说过神经网络的非线性主要是由激活函数实现的，如果没有激活函数的引入，那么无论多么复杂的神经网络其实都可以看成是多个单层神经网络的线性叠加，最后结果依然是线性的。 ?...所以如果没有激活函数引入非线性，神经网络就不能逼近XOR门，解决非线性可分的问题。然而遗憾的是，在我们的现实生活中，非线性可分的问题非常多！此外，激活函数对控制神经网络的输出范围也起着至关重要的作用。...而激活函数的任务之一就是将神经元的输出映射到某个范围内（例如：0到1之间）。接下来，我们将给大家分别介绍神经网络中几种常用的激活函数。...所以，想象如果有一个大型网络包含有许多处于饱和状态的Sigmoid激活函数的神经元，那么该神经网络将无法进行反向传播。...有兴趣的同学可以在实践中分别尝试一下以上介绍的几种激活函数，对比一下它们的效果好坏。下节课准备给大家带来循环神经网络RNN，敬请期待！ ?
1.神经网络概念 人工神经网络（ Artificial Neural Network， 简写为ANN）也简称为神经网络（NN），是一种模仿生物神经网络结构和功能的 计算模型。...2.人工神经网络 我们通过图像来帮助我们更好的理解 这个流程就像，来源不同树突(树突都会有不同的权重)的信息, 进行的加权计算, 输入到细胞中做加和，再通过激活函数输出细胞值。...网络非线性的因素 激活函数用于对每层的输出数据进行变换, 进而为整个网络结构结构注入了非线性因素。此时, 神经网络就可以拟合各种曲线。...如果不使用激活函数，整个网络虽然看起来复杂，其本质还相当于一种线性模型，如下公式所示: 没有引入非线性因素的网络等价于使用一个线性模型来拟合 通过给网络输出增加激活函数, 实现引入非线性因素, 使得网络模型可以逼近任意函数...增加激活函数之后, 对于线性不可分的场景，神经网络的拟合能力更强。 ️
激活函数总结 sigmoid tanh ReLU Leaky ReLU Maxout ELU sigmoid 数学表示： [图片] 不建议使用,容易饱和 tanh 数学表示： [图片] ReLU...数学表示： [图片] 建议使用， 但是注意学习率，保证ReLU激活 Leaky ReLU 数学表示： [图片] Maxout 数学表示： [图片] ELU 数学表示： [图片]
此时, 神经网络就可以拟合各种曲线。如果不使用激活函数，整个网络虽然看起来复杂，其本质还相当于一种线性模型。...假设有一个单层的神经网络，其输入为x，权重为w，偏置为b，那么该层的输出y可以表示为：=⋅+y=w⋅x+b 对于多层的神经网络，如果每一层都不使用激活函数，那么无论网络有多少层，最终的输出都可以表示为输入...激活函数能够向神经网络引入非线性因素，使得网络可以拟合各种曲线。没有激活函数时，无论神经网络有多少层，其输出都是输入的线性组合，这样的网络称为感知机，它只能解决线性可分问题，无法处理非线性问题。...激活函数主要用来向神经网络中加入非线性因素，以解决线性模型表达能力不足的问题，它对神经网络有着极其重要的作用。我们的网络参数在更新时，使用的反向传播算法（BP），这就要求我们的激活函数必须可微。...sigmoid 激活函数 f(x) = 1 / (1 + e^(-x))。 Sigmoid函数，也称为逻辑斯蒂激活函数，是早期神经网络中最常用的激活函数之一。
4、选择相应的操作系统我的选择如下：（注意如图，如果你的服务器是专有网络公网ip要填你服务器的内网地址） ? 5、复制其中的代码在服务器上执行就可以了。
image.png 2.专有云市场发展背景 (2/4) 对信息安全可控的需求，让专有云获得企业广泛青睐 公有云不需要客户建设基础设施，也无需考虑运维问题，但其安全性始终是中大型企业的核心顾虑。...这些需求让介于公有云和私有云之间的专有云得到了青睐。...需求端对专有云市场的快速带动主要得益于：a）政企机构上云对业务稳定、数据安全和灵活性的双重关注；b）物联网的快速普及带动边缘端的快速兴起，企业需构建云、边、端的专有管理平台；c）数据的重要性不断彰显，跨平台打通管理云端与本地数据更易于部署及管理...image.png 4.专有云市场发展背景 (4/4) 公有云竞争壁垒日益提高，专有云成云市场最佳切入点 公有云经过近十年的发展，市场格局已趋于稳定，头部巨头厂商将市场瓜分殆尽，市场走向高度集中。...针对产业互联网的主体，尤其是在政府和大型企业的数字化转型开始加速的背景下，专有云、私有云等非公有云服务的潜在客群正在快速培育中，推动市场上涌现出一批垂直的专有云、私有云厂商。 image.png
度量方法就是从浏览器发出一个对网络服务器的请求（Request），网络服务器接到这个请求后，会将该请求对应的一个网页（Page）发送给浏览器，从而产生了一个PV。...另一种描述，吞吐率是，单位时间内网络上传输的数据量，也可以指单位时间内处理客户请求数量。它是衡量网络性能的重要指标。通常情况下，吞吐率“字节数/秒”来衡量。...其实不管一个请求还是一个页面，它的本质都是在网络上传输的数据，那么用来表述数据的单位就是字节数。 吞吐量 吞吐量，是指在一次性能测试过程中网络上传输的数据量的总和。...有针对地对吞吐量设计测试,可以协助尽快定位到性能冰晶所在的位置 80%系统的性能瓶颈都是由吞吐量制约 并发用户和吞吐量瓶颈之间存在一定的关联 通过不断增加并发用户数和吞吐量观察系统的性能瓶颈 然后，从网络
导言 激活函数在神经网络中具有重要的地位，对于常用的函数如sigmoid，tanh，ReLU，不少读者都已经非常熟悉。但是你是否曾想过这几个问题： 为什么需要激活函数？ 什么样的函数可以做激活函数？...为什么需要激活函数 从数学上看，神经网络是一个多层复合函数。激活函数在很早以前就被引入，其作用是保证神经网络的非线性，因为线性函数无论怎样复合结果还是线性的。...假设神经网络的输入是n维向量x，输出是m维向量y，它实现了如下向量到向量的映射： ? 我们将这个函数记为： ? 除输入层之外，标准的前馈型神经网络第I层实现的变换可以分为线性组合、激活函数两步。...文献[7][8]分析了使用ReLU激活函数的神经网络的逼近能力。下图是一个非线性分类问题的例子，说明了神经网络确实能处理这种非线性问题： ?...理论分析和实验结果都证明，随着网络层数的增加，反向传播的作用越来越小，网络更加难以训练和收敛。 文献[11]中定义了激活函数饱和性的概念，并对各种激活函数进行了分析，给出了改进措施。
在神经网络中，有一个重要的概念就是激活函数(activation function)，正好在网上看到这样一篇介绍激活函数的文章，于是翻译出来，原文地址：https://towardsdatascience.com...它只是一个添加到神经网络输出端的节点，也被称为传递函数。它也可以连接两个神经网络。 为什么使用神经网络的激活函数？...方程式：f(x) = x 范围：（负无穷到正无穷大） 它不利于满足神经网络的数据的复杂性及数据的各种参数。 非线性激活函数 非线性激活函数是最常用的激活函数。...logistic sigmoid函数会导致神经网络在训练时卡住。 softmax函数是用于多类分类的更广义的逻辑激活函数。 2....tanh和logistic sigmoid激活函数都用在前馈网络中。 3. ReLU（整流线性单位）激活函数 ReLU是目前世界上使用最多的激活函数，因为它几乎用于所有的卷积神经网络或深度学习中。
神经网络的计算过程 3.1 计算过程 3.2 随机初始化模型参数 3.3 激活函数 3.4 正向传播 3.5 反向传播(BP) 3.6 随机梯度下降法(SGD) 4....神经网络的计算过程 3.1 计算过程 如下图所示。用圆圈表示神经网络的计算单元，逻辑回归的计算有两个步骤，首先你按步骤计算出?，然后在第二 步中你以 sigmoid 函数为激活函数计算?（得出?）...的区间变动很大的情况下，激活函数的导数或者激活函数的斜率都会远大于0，在程序实现就是一个 if-else 语句，而 sigmoid 函数需要进行浮点四则运算，在实践中，使用 ReLu 激活函数神经网络通常会比使用...3.3.3 为什么使用激活函数 如果你使用线性激活函数或者没有使用一个激活函数，那么无论你的神经网络有多少层一直在做的只是计算线性函数，所以不如直接去掉全部隐藏层。...3.3.5 激活函数有哪些性质？ ? 3.5 反向传播(BP) 反向传播(back-propagation)指的是计算神经网络参数梯度的方法。
导言 激活函数在神经网络中具有重要的地位。在SIGAI之前的公众号文章“理解神经网络的激活函数”中，我们回答了3个关键的问题： 为什么需要激活函数？ 什么样的函数能用作激活函数？...什么样的函数是好的激活函数？ 这篇文章从理论的角度介绍了激活函数的作用。承接上篇，在今天这篇文章中，SIGAI将为大家介绍当前深度学习中常用的一些激活函数，包括它们的工程实现。...如果你对反向传播算法的原理还不清楚，请阅读SIGAI之前的公众号文章“反向传播算法推导-全连接神经网络”。这里的乘法是向量逐元素对应相乘。...由于激活函数没有需要学习训练得到的参数，因此无需根据误差项计算本层参数的导数值。 在神经网络的早期阶段，sigmoid函数，tanh被广为使用。...如果你对梯度消失问题，激活函数的饱和性还不清楚，请阅读我们之前的公众号文章“理解神经网络的激活函数”。 由于当前被提出的激活函数众多，为了便于大家理解与记忆，我们对此做了总结。
导言 激活函数在神经网络中具有重要的地位。在SIGAI之前的公众号文章“理解神经网络的激活函数”中，我们回答了3个关键的问题： 为什么需要激活函数？ 什么样的函数能用作激活函数？...由于激活函数没有需要学习训练得到的参数，因此无需根据误差项计算本层参数的导数值。 在神经网络的早期阶段，sigmoid函数，tanh被广为使用。...如果你对梯度消失问题，激活函数的饱和性还不清楚，请阅读我们之前的公众号文章“理解神经网络的激活函数”。 由于当前被提出的激活函数众多，为了便于大家理解与记忆，我们对此做了总结。...SIGAI 2018.4.26. [6] 用一张图理解SVM的脉络 SIGAI2018.4.28. [7] 人脸检测算法综述 SIGAI 2018.5.3. [8] 理解神经网络的激活函数 SIGAI...2018.5.5. [9] 深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读 SIGAI2018.5.8. [10] 理解梯度下降法 SIGAI 2018.5.11. [11] 循环神经网络综述
实际案例证明服务交付能力服务提供的完整性团队人员专业能力交付质量应急响应时间服务支撑 云平台基本能力 基础能力：计算能力：计算资源池管理、计算资源利用率管理能力、计算配额能力存储能力：存储管理能力、存储配额能力网络能力...：网络管理能力、网络兼容能力开放和集成能力：第三方接入能力、集成能力高可用能力：异地多活、容灾备份、可用性SLA 安全合规能力 合法合规：专有云建设合规、行业监管要求安全能力：平台基础设施安全、安全应用...服务提供的完整性 团队人员专业能力 交付质量 应急响应时间 服务支撑 云平台基本能力 基础能力： 计算能力：计算资源池管理、计算资源利用率管理能力、计算配额能力 存储能力：存储管理能力、存储配额能力 网络能力...：网络管理能力、网络兼容能力 开放和集成能力：第三方接入能力、集成能力 高可用能力：异地多活、容灾备份、可用性SLA 安全合规能力 合法合规：专有云建设合规、行业监管要求 安全能力：平台基础设施安全、安全应用...，具有以下重大意义： 对客户：给需求方建设专有云提供专业指导 对云服务厂商：对各云服务厂商的专有云产品建设演进提供了方向标准 对行业：对云计算行业的健康发展做出贡献 腾讯专有云率先迈入标准化新纪元 腾讯专有云
原文标题：Padé Activation Units: End-to-end Learning of Flexible Activation Functions in Deep Networks 摘要：深度网络学习的性能很大程度上取决于与每个神经元相关的非线性激活函数的选择...然而，确定最佳激活是不容易的，选择取决于体系结构、超参数，甚至取决于数据集。通常，这些激活是在训练前用手固定的。在这里，我们演示了如何通过使用灵活的参数有理函数来消除对第一次选择固定激活函数的依赖。...由此产生的Padé激活单位(Paus)既可以近似共同的激活函数，也可以学习新的函数，同时提供紧凑的表示。...我们的经验证据表明，使用Paus的端到端学习深度网络可以提高预测性能，并减少普通深度架构的训练时间。此外，Paus还为具有可证明鲁棒性的逼近铺平了道路。
理想的激活函数有哪些特征？ 4. 目前使用的各种非线性函数。 5. 在最新研究中涌现的值得关注的非线性激活函数。 6. 在深层神经网络中应该使用哪些激活函数以及如何使用它们？ 一、激活函数是什么？...简单地说，激活函数就是加入到人工神经网络中的一个函数，目的在于帮助神经网络从数据中学习复杂模式。...相比于人类大脑中基于神经元的模型，激活函数是决定向下一个神经元传递何种信息的单元，这也正是激活函数在人工神经网络中的作用。...那在人工神经网络中，如果我们使用只有一个单元而没有激活函数的神经网络会怎样？...以零为中心：激活函数的输出应对称于零，这样梯度就不会向特定方向移动。 3. 计算成本：网络的每一层都会应用激活函数，它在深层网络中需要计算数百万次。因此，激活函数的计算成本应该很低。 4.
虽然创建令人惊讶的高级的深度神经网络模型相对简单，但理解这些模型如何创建和使用知识仍然是一个挑战。...理解节点是如何被激活的：可解释性的关键不在于理解网络中单个神经元的功能，而在于理解在同一空间位置一起激活的相互连接的神经元群。...通过一组相互连接的神经元群对网络进行分割，可以提供一个更简单的抽象层次来理解其功能。...CAVs是通过训练线性分类器来区分是概念样本激活的还是其他的任意层中的样本所激活的。 第二步是生成一个TCAV评分，量化特定概念对预测结果的敏感性。...TCAV是近年来研究神经网络可解释性的最具创新性的方法之一。
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