基础网络是腾讯云上所有用户的公共网络资源池（如下图右所示）。所有云服务器的内网 IP 地址都由腾讯云统一分配，无法自定义网段划分、IP 地址。
腾讯云基础网络和私有网络有什么区别？最近小编在腾讯云论坛上发现有用户讨论基础网络和私有网络的区别之处，所以小编就整理了他们之间的区别给大家分享，希望能够帮助到一些用户。
基础网络是早期腾讯云云上网络，后在基础网络上演进出具备自主可控、安全性更高的私有网络，私有网络作为当前的主流云网络，推荐作为业务长期发展使用。
基础网络是腾讯云上所有用户的公共网络资源池，所有云服务器的内网 IP 地址都由腾讯云统一分配，无法自定义网段划分、IP 地址。随着用户规模和更多复杂业务的扩增，基础网络已经不能满足业务需求，因此在基础网络上演进出具备自主可控、安全性更高的私有网络（VPC）。
在腾讯云上使用自建DNS , 这是一个非常非常非常硬的需求。非常多的程序模块要求，通过DNS解析去访问调用，但是，当你把dns改为自己的，接着腾讯云提供的套件服务，也就无法运行了...
近期有收到基础网络下线通知，腾讯云计划于2022年1月31日停止全部基础网络产品的创建，基础网络产品整体也将于2022年12月31日正式下线问题，后续无法继续使用到基础网络，需切换到私有网络，这里切换后对应内网IP会发生改变，并且业务侧绑定了内网IP，如何实现切换后内网IP不变更问题，请参考下文。
TAT：https://cloud.tencent.com/document/product/1340
SPECIAL是早期（2015年左右）腾讯云提供的机型，special机型在广州二区基础网络中，该机型有3个使用限制：
本文介绍一篇人脸技术传统方向“人脸动作单元识别”的论文：Meta Auxiliary Learning for Facial Action Unit Detection。
为应对迅猛发展的腾讯云业务对网络质量的极致追求，腾讯建立了基础网络测试实验室，显著减少了方案缺陷导致的网络故障。但随着基础网络规模的持续增长，生产网络架构复杂度快速升高，需求交付时间和测试环境限制导致的测试不充分问题愈发突出。如何优化测试能力，达到基础网络对质量的极致追求，本文将给出腾讯的答案。
Frédéric Abergel, Adrien Akar 在 Supply chain and correlations (2022) 中利用彭博的供应链数据深入研究了供应链网络本身以及供应链网络社群对股票之间相关性的影响，发现存在供应链关系或位于供应链社群内部的股票之间有更高的相关性，即使在极端行情下也成立，这为能将供应链关系引入风险模型中提供依据。具体内容可以参考公众号之前的文章：基于供应链网络的股票收益分析
兰德公司基于对美国国防工业的研究考察，提出了关于国防工业网络安全保护的鲜明观点，比如：
目前基础网络的部分机器的部分平台功能已经失效了，例如：部分基础网络cvm云监控空白无图像
自QQ时代以来，腾讯在网络与音视频通信领域已经有21年的技术积累。目前，已经覆盖国内90%的音视频客户，视频云解决方案市场份额位列行业第一。 现在，“腾讯云音视频”品牌正式发布啦 整合后的腾讯云音视频，不仅涵盖了音视频通信基础网络、音视频通信PaaS产品，还包括了针对各个垂直场景与合作伙伴开发的联合解决方案。 基础网络“三合一”，超能打！ 基于对客户需求的深刻理解，腾讯云音视频此次在基础网络层面推出“三合一”的RT-ONE™音视频通信基础网络！ 何为“三合一”呢，其实就是“TRTC+IM+CDN”
深度学习，目标检测，图像，智能驾驶 编译：牛喀网-钱伟 前言 本篇关注基础网络架构的演进和处理分类、定位这一矛盾问题上的进展。 基础网络结构的演进 基础网络（Backbone network）作为特征提取器，对检测模型的性能有着至关重要的影响。在分类任务的权威评测集ImageNet上，基于卷积网络的方法已经取得超越人类水平的进步，并也促使ImageNet完成了她的历史使命。这也是机器视觉领域的整体进步，优秀的特征、深刻的解释都为其他任务的应用提供了良好的基础。在本节中，我们选取了几个在检测任务
kms不能激活的，首先看下能否解析内网kms域名，能解析后还得放行内网kms对应IP段的路由
内容来源：《中兴通讯技术》2022年2月 第28卷第一期，边缘计算社区经过授权发布文章。
从此篇开始，我们对近几年检测领域的工作提供一个概览，并试图从中归纳出一些趋势。由于篇幅和视野所限，文章不会求全，相对注重思路的演进，淡化实验结果的报告。事实上，我们并没有看到这一任务上的"The Best Paper"和"The Final Paper"，现阶段的工作远远没有到解决这一问题的程度，深度学习模型也仍然是非常年轻的研究领域。
如果你想要的是一份从理论到实践的深度学习教程清单，如果你想系统了解各类框架、基础网络与各种使用场景，如果你缺一套即用即查的手边书——
11月6日上午7时50分许，从广州起飞由波音737飞机执飞的HT3806次航班，经过约3小时的飞行、跨越1900余公里，在天津滨海机场平稳着陆。这标志着京东物流的第一架全货机成功首航，京东物流从此进入全货机时代。航空战略的这一坚实脚步，也为京东物流搭建全球智能供应链基础网络（GSSC）的建设之路再立新坐标。
云监控异常的常见原因有：云监控组件对应的2个服务BaradAgentSvc、StargateSvc 未安装完整，比如漏了其中1个。或者是更改了默认dns导致内网域名解析有问题进而影响了数据上报。vpc机器的dns至少需要有一个是vpc默认2个DNS之一（183.60.83.19、183.60.82.98），基础网络机器需要确保第一个dns是对应可用区的内网默认DNS。另外，基础网络tat必须卸载，基础网络tat可能影响所有跟网络相关的服务。
AI 科技大本营按：本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题：
编者按：目前，深度学习正广泛应用于医学图像配准领域。无监督机器学习方法能够广泛利用临床中产生的大量原始、无标注医学图像，然而现有算法对于变形大、变化复杂的图像配准的学习效果较差。微软亚洲研究院在 ICCV 2019 发表的论文中，提出一种深度递归级联的神经网络结构，可以显著提高无监督配准算法的准确率。
“未来5-10年，我们希望和社会各界共建全球智能供应链基础网络（GSSC），推动全球供应链的智能化发展，促进社会商业形态的转型升级，全面降低社会成本，提高流通效率。”京东物流CEO王振辉在10月18日召开的2018全球智能物流峰会表示。
基础网络是腾讯云上所有用户的公共网络资源池，私有网络是一块逻辑隔离的网络空间。私有网络相对更加稳定和安全，建议使用私有网络。
子区：类似于广州一区、广州二区这种，一个地域含有多个子区，对应于aws就是zone；
编译 | 庞佳 责编 | Leo 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【AI 科技大本营按】本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题： 如何过滤或忽略我不感兴趣的类？ 如何在目标检测模型中添加新的类？这是否可行？ Adrian Rosebrock 认为这两个问题是学习目标检测的同学经常问到的问题，于是创作了本篇文章统一回答。 以下为博文摘录，AI 科技大本营编译： 具体来
1、在控制台修改切换网络（单次修改1台），可配置原ip保留168小时：云数据库 MySQL 切换网络-操作指南-文档中心-腾讯云
一、迁移方案基础网络CVM切换到私有网络，有两种方式：1、在控制台切换CVM网络（单次最多批量切换20台），参考文档：云服务器 切换私有网络服务-操作指南-文档中心-腾讯云2、通过API方式切换网络，参考文档：云服务器 修改实例vpc属性-API 文档-文档中心-腾讯云本文以python为例，介绍调腾讯云SDK批量切换基础网络CVM的方法。二、环境准备1、安装python（2.7或3.0以上版本都可以）；2、安装腾讯云最新SDK（需最新SDK才支持回退接口）：pip install tencentcloud
1）私有网络和基础网络都能访问 169.254.0.23 和 169.254.10.10
笔者用较小的篇幅来讲实现细节，而较多的内容聚焦在鹅厂在做这些工作时候的一些思路和经验，希望能给大家带来一点点参考价值。
开打开打！ S11的战火重燃冰岛，全球顶尖战队在雷克雅未克捉对厮杀。 时至今日，赛程过半，最强的8支队伍突围而出，誓要为赛区延续王朝，或重铸荣光。观众的心情也被LPL赛区牵动，恨不得飞到现场一壮声势。 不过，中国观众哪怕躺在沙发上为LPL赛区加油，实际体验也不比现场观赛差多少—— 借助腾讯云音视频技术，画面信号的跨洋传输延迟不超过400毫秒，即0.4秒。 0.4秒是什么概念？职业选手往往就在这毫厘之间，提前0.4秒反应和释放技能，做出让常人惊呼的操作——换言之，这几乎是感官难以觉察的短促时间。
2018年10月份，UCloud数据中心基础网络完成了V4新架构的落地，自此，新建的数据中心（下简称DC）全面升级到25G/100G网络，极大提升了DC容量和DC间互联的性能。V4架构下的单可用区可提供320,000个服务器接入端口，是此前V3架构的4倍。并且支持无损网络特性，提供可用区资源的水平扩展和滚动升级能力。上线以来，新架构有力保障了UCloud福建GPU可用区开放、北京二可用区B/C/D扩容等需求。
2022年4月19日，深信服发布的《2021年年度报告》显示：2021年营收 68.05 亿元，同比增 24.67%；净利润 2.73 亿元，同比减少 66.29%。 营收构成： 政府补助： 研发投入 20.88 亿元： 研发共 3550 人： 董事、监事和高级管理人员报酬情况： 员工共 8897 人（2020 年 7553 人）： 目前市值413亿（2021年4月19日市值1128亿）： 相关阅读 · 深信服 2020 年营收 54.58 亿元：网络安全 33.5 亿、
编者按：在光流预测任务中，形变带来的歧义与无效信息会干扰特征匹配的结果。在这篇 CVPR 2020 Oral 论文中，微软亚洲研究院提出了一种可学习遮挡掩模的非对称特征匹配模块 ，它可以被轻松结合到端到端的基础网络中，无需任何额外数据和计算开销就可以学习到遮挡区域，从而显著改进光流预测的结果。
作者 | 李家丞（ 同济大学数学系本科在读，现格灵深瞳算法部实习生） 近年来，深度学习模型逐渐取代传统机器视觉方法而成为目标检测领域的主流算法，本系列文章将回顾早期的经典工作，并对较新的趋势做一个全景
作者 | 李家丞（ 同济大学数学系本科在读，现格灵深瞳算法部实习生） 近年来，深度学习模型逐渐取代传统机器视觉方法而成为目标检测领域的主流算法，本系列文章将回顾早期的经典工作，并对较新的趋势做一个全景式的介绍，帮助读者对这一领域建立基本的认识。（因本文篇幅较长，营长将其分为上（点击查看）、下两部分。） 导言：目标检测的任务表述 如何从图像中解析出可供计算机理解的信息，是机器视觉的中心问题。深度学习模型由于其强大的表示能力，加之数据量的积累和计算力的进步，成为机器视觉的热点研究方向。 那么，如何理解一张图片？
【新智元导读】在 ImageNet 和 COCO 2015 竞赛中，共有 152 层的深度残差网络 ResNet 在图像分类、目标检测和语义分割各个分项都取得最好成绩，相关论文更是连续两次获得 CVPR 最佳论文。ResNet 作者之一何恺明在去到 Facebook AI 实验室后，继续改进工作提出了 ResNeXt。ResNeXt 采用多分支的同构结构，只需要设定较少的超参数，并且显露出在深度、宽度之外神经网络的另一个衡量指标——“基数”（cardinality）。 本文从何恺明和他的同事 ResNeXt
作者 | 李家丞（ 同济大学数学系本科在读，现格灵深瞳算法部实习生） 近年来，深度学习模型逐渐取代传统机器视觉方法而成为目标检测领域的主流算法，本系列文章将回顾早期的经典工作，并对较新的趋势做一个全景式的介绍，帮助读者对这一领域建立基本的认识。（营长注：因本文篇幅较长，营长将其分为上（点击查看）、下两部分。） 导言：目标检测的任务表述 如何从图像中解析出可供计算机理解的信息，是机器视觉的中心问题。深度学习模型由于其强大的表示能力，加之数据量的积累和计算力的进步，成为机器视觉的热点研究方向。 那么，如何
国家互联网应急中心（CNCERT）日前发布的《2014年我国互联网网络安全态势报告》数据显示，中国网络安全形式不容乐观，2014年CNCERT通报的漏洞事件达9068起，较2013年增长3倍。 CNCERT运行部副主任严寒冰介绍，截至2014年12月底，中国网站总量规模为364.7万个，网民规模达6.49亿，手机网民规模5.57亿，互联网普及率达到47.9%。随着互联网的迅速发展，相伴产生的新安全问题也层出不穷，基础网络和新型网络产品带来的漏洞风险日益上升。 FreeBuf为你梳理了这份长达27页的《201
下采样倍数小（一般是浅层）的特征感受野小，适合处理小目标，小尺度特征图（深层）分辨率信息不足不适合小目标。在yolov3中对多尺度检测的理解是，1/32大小的特征图（深层）下采样倍数高，所以具有大的感受野，适合检测大目标的物体，1/8的特征图（较浅层）具有较小的感受野，所以适合检测小目标。FPN中的处理在下面。对于小目标，小尺度feature map无法提供必要的分辨率信息，所以还需结合大尺度的feature map。还有个原因是在深层图做下采样损失过多信息，小目标信息或许已经被忽略。
随着社会的进步，经济模式的复杂化，很多企业对主机的要求也越来越高，尤其是一些互联网企业。在实际使用中难免会遇到一些病毒，所以大家采购时会有一些主机安全风险评估，会选择一些相对平稳的主机，以免后期运用造成数据的丢失和工作效率低下的问题。那么主机安全风险评估有哪些种类，和怎么控制风险的发生呢，小编给大家整理了一下相关介绍。
来源：浪潮网络业务 随着工业智能化的不断发展，工业互联网成为工业智能化发展的关键综合信息基础设施，基础网络作为工业互联网发展的基础设施，未来需要更为强大的互联互通、高质量传输和智能运维能力，在智能制造、工业互联网的IT与OT融合的大趋势下，需要统一的网络技术解决方案打通底层基础网络，TSN网络端到端极低时延和可靠的数据传输，成为了工业场景下基础网络的不二选择。 TSN时间敏感网络 TSN网络即是time-sensitive network，中文通常称为时效性网络或者时间敏感网络，TSN 是二层技术。IEE
选自arXiv 作者：Kaidi Cao等 机器之心编译 参与：李诗萌、白妤昕、思源 由于类别样本不均衡，人脸检测只在正脸识别上有优秀的表现，它们很难识别侧脸样本。近日，香港中文大学和商汤科技等研究者提出了一种在深度表示空间中通过等变映射在正脸和侧脸间建立联系的方法，该方法的计算开销较少，但可以大大提升侧脸识别效果。 引言 深度学习的出现大大推动了人脸识别的发展。而人脸识别的焦点倾向于以正脸附近为中心，然而在不受限的环境中进行人脸识别，并不能保证其结果。尽管人类从正面识别侧面的表现只比从正面识别正面的表现差
以下是我在2018年7月份找工作时，根据个人所学总结出的目标检测 (Detection) 算法综述。 其中，仅仅挑出我认为比较重要的一系列算法，按照时间顺序进行简要概述。
http://metadata.tencentyun.com/latest/meta-data/volumes/
翻译 | AI科技大本营 校对 | 成龙 编辑 | 明明 Intel于近期发布了三门AI系列的免费课程，分别是关于机器学习基础、深度学习基础、TensorFlow基础三个方面。据悉，该系列免费课程主要针对研究生阶段的学生，营长将三门课程概要及链接整理如下。 ▌课程1：机器学习基础 概要 本课程介绍了Intel架构中的机器学习基础知识。涵盖的主题包括： 回顾了机器学习可以解决的问题类型 理解机器学习算法中的各组成模块 学习在机器学习中构建模型的基础知识 探索关键算法 在本课程结束时，学生将了解以下内容
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