你应该对硬件和软件组建，系统配置和典型的使用场景很熟悉。这些应用程序的分析保证你在使用loadrunner进行测试时，创建的测试环境可比较准确的反应应用程序环境和配置。
TCP三次握手和四次挥手的问题在面试中是最为常见的考点之一。很多读者都知道三次和四次，但是如果问深入一点，他们往往都无法作出准确回答。本文就来简单谈谈 TCP 的三次握手和四次挥手。 在了解后面的知识之前我们先来看下 OSI 七层模型吧。
本篇文章来自《华为云云原生王者之路训练营》钻石系列课程第7课，由华为云容器基础设施团队主任工程师Jimmy主讲，深入讲解Ingress和容器网络CNI在Kubernetes实现方法。
近些年，随着互联网的大发展，高并发服务器技术也快速进步，从简单的循环服务器模型处理少量网络并发请求，演进到解决C10K，C10M问题的高并发服务器模型。本文结合自己的理解，主要以TCP为例，总结了几种常见的网络服务器模型的实现方式，优缺点，以及应用实例。
前文推荐：Python实战：将头像转成动漫风！众所周知，近年来深度学习在大量领域表现出非常好的结效果，比如我们常见的图像、视频、语音和自然语言处理等。
权重初始化对于神经网络来说十分重要，一个好的权重初始化的方法能够帮助神经网络更快的找到最优解决方案。之前在TensorFlow的基本使用(1)-创建简单神经网络这篇笔记中提到使用截断正态分布的方法随机初始化权重，在学习了weight initialization这门课后有了更直观的理解。
这篇报告和之前我发写过的文章很类似，不过举的例子更加直观一些，所以也发出来给大家参考。
利用有效网络访问优化下载 使用无线电波(wireless radio)进行数据传输可能是应用最耗电的操作之一。为了降低网络连接的电量消耗，清楚的理解连接模型(connectivity model)如何影响底层的无线通讯硬件设备，显得尤为重要。 这节课介绍了无线电波状态机(wireless radio state machine)，并解释了应用的连接模型(connectivity model)是如何与之交互的。进而我们会提出一些建议和方法去优化数据连接，使用预取策略(use prefetching),捆绑传输
(以下为本人某次报告做的调研的PPT及其它一些实践记录，为保证清晰度，一些插入的图片较大，可在新标签页中打开)
目前，人工智能（AI）领域正在快速发展，每隔一段时间就取得新的突破。最近突出的一个词是Generative Adversarial Network（GAN） - 但这是什么意思？
实验环境 服务器：腾讯云Lighthouse-4h-4g-8m–80G SSD-1200G 系统：腾讯云官方系统镜像Debian 11.1 64bit 软件源：腾讯云官方系统默认软件源 OneinStack OneinStack 是一款PHP/JAVA环境一键配置工具。 便捷、快速、免费、优秀 不想使用服务器面板（如：宝塔）推荐使用 更新较快 Lighthouse 产品优势 轻量应用服务器 TencentCloud Lighthouse 云服务器 CVM 更聚焦的用户群体 中小企业、开发者 面向所有上云用
底层网络 Underlay Network 顾名思义是指网络设备基础设施，如交换机，路由器, DWDM 使用网络介质将其链接成的物理网络拓扑，负责网络之间的数据包传输。
由于使用权重矩阵的方式，会对典型RNN可以学习的模式类型存在一些显着的限制。因此，对于称为长短期存储器网络（Long Short-Term Memory networks）的RNN的变型充满了兴趣。 正如我将在下面描述的，LSTMs比典型的RNN具有更多的控制，这使得LSTMs允许学习更复杂的模式。
原文地址：https://dzone.com/articles/scaling-big-data-fabrics
这一切是怎么开始的? 生成式对抗网络进展 将典型的和经过良好研究的神经网络(如图像分类器)看作是神经网络技术的大脑左半球。考虑到这一点，很容易理解什么是生成式对抗性网络。它就是大脑右半球——声称对创造
当前，云原生生态已经成为全球各大厂商以及企业尤其是互联网企业技术选型、场景推广的一个重要参考标准。云原生所代表的技术已经逐渐成为大家的共识，从一个虚无缥缈的概念逐渐演化成众多参与者的下一个技术战略储备。自然而言，承载业务需求的应用架构就会提及到微服务生态体系，以及其中最重要的分布式协作模式——“Service Discovery”，即：服务发现。
深度学习是机器学习的一个分支,其特点是使用几个,有时上百个功能层。深度学习已经从能够进行线性分类的感知器发展到添加多层来近似更复杂的函数。加上卷积层使得小图像的处理性能有了提升，可以识别一些手写数字。现在，随着大型图像数据集的可用性和高性能并行计算卷积网络正在大规模图像上得到应用，从而实现了以前不实用的广泛应用。
Kubernetes是希腊文，意思是“舵手”，寓意是能带领我们安全地到达未知水域。Kubernetes这样的容器编排系统，会帮助我们妥善地管理分布式应用的部署结构和线上流量，高效地组织容器和服务。Kubernetes 作为数据中心操作系统，在设计软件系统时，能够尽量降低在底层网络和硬件设施上的负担。
概述 尽管控制平面在SDN领域吸引了大部分关注，但是网络管理平面的转变也同样重要。SDN提供了在广泛的案例中提高敏捷性同时降低成本的可能。然而，虚拟、物理和混合网络，各式各样的应用，和来自多个供应商的硬件全部一起管理起来是非常有挑战的。 通过自动化，前所未有的智能化，和域范围的可视化。SDN有可能为网络管理带来变革，其变革的程度不亚于服务交付。这些特性也强化了网络的安全管理，后者已经受益于SDN架构。与以往不大相同的是，网络和安全管理可以在中立厂商和多厂商环境中有效实现。 挑战 传统FCAPS（故障、配置、
原文:https://blog.csdn.net/promsing/article/details/120208826
第1 章 概述 Table of Contents 应用范围 优缺点 安装 运行第一个程序 参考 工欲利其器 必先知其器 应用范围 Python是著名的“龟叔”Guido van Rossum在 年圣诞节期间，为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言。所以Python并不是一个新语言，它比Java更老。 那Python适合开发哪些类型的应用呢？ 首选是网络应用，包括网站、后台服务等等; 其次是许多日常需要的小工具，包括系统管理员需要的脚本任务等等； 另外就是把其他语言开发的程序再包装起来，方便使用。 系统编
读过之前OpenStack基金会的NFV白皮书的粉丝，想必对OPNFV也不会陌生，本篇文章为大家介绍OPNFV的最新版本－Brahmaptura，帮您快速了解这个新版本的新功能及其他重要信息。 Open Platform for Network Function Virtualiziation(OPNFV)是一个历时2年的Linux基金会项目，提供了一个集成、可安装的开源NFV方案。OPNFV包含了OpenStack和超过30个其他可选组件， 并为它们增加了电信级功能。终端用户可以下载自己需要的安装包、操作
介绍 如果您一直在追踪数据科学/机器学习，您将不会错过深度学习和神经网络周围的动态。组织正在寻找具有深度学习技能的人，无论他们在哪里。从竞争开始到开放采购项目和大额奖金，人们正在尝试一切可能的事情来利用这个有限的人才。自主驾驶的工程师正在被汽车行业的大型枪支所猎杀，因为该行业处于近几十年来面临的最大破坏的边缘！ 如果您对深度学习所提供的潜在客户感到兴奋，但还没有开始您的旅程 - 我在这里启用它。从这篇文章开始，我将撰写一系列深入学习的文章，涵盖深受欢迎的深度学习图书馆及其实践实践。 在本文中，我将向您介绍T
用户可以将 BIG-IP ®系统配置为转换通过系统的数据包中的 IP 地址。用户可以为网络地址转换 (NAT) 和源网络地址转换 (SNAT) 配置对象。
非常喜欢读开源项目，每次读源码，都会觉得自己修炼某种武学功法，期待修炼完成后，可以大杀四方。
由于最近的工作需要，开始接触到网络安全，听到“白帽子”这个词汇，作为一个开发人员，对web渗透方面的知识了解的很少，可能会导致代码里有很多漏洞，所以想要系统学习一下网络安全。
软件架构评估—ATAM 软件架构评估—质量效用树 软件架构评估—CBAM 整理场景 对场景进行求精 确定场景的优先级 分配效用 形成“策略-场景-响应级别”的对应关系 确定期望的质量属性响应级别的效用
2016年中国网络空间安全年报 4. 网络空间中的APT威胁分析 美国FireEye火眼公司曾发布2013年度APT攻击报告(Advanced Threat Report)，在每天分析100个安全攻击事件的基础上，对159个与APT相关的恶意软件家族进行整理，在几乎世界上的每个角落都发现过恶意软件的服务器，并且攻击行为愈演愈烈。 下文从安恒APT云端的海量攻击样本中，对APT的攻击特点与事件进行分析，其中木马程序成为了APT攻击常用工具，黑客通常采用恶意木马进行终端信息搜集与回联控制，为了深入说明APT
本章是从NodeJS拥有的模块角度，讲述了网络服务中的应用： net ----- > TCP dgram --> UDP http -----> HTTP https ----> HTTPS 从这四个模块的角度出发，讲述了网络在服务器中的应用。 从创建服务的服务器端和客户端角度，模拟发送和接收请求。 其中受益最大的应该是webSocket那章节，之前都没有听过这个协议，后来看了这本书，询问了下度娘，才知道： 这个协议是基于HTML5的新协议，它支持服务器端与客户端创建长连接，不需要多次进行
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
近日，英国皇家学会（Royal Society）发布了一份题为《机器学习：能通过样本进行学习的计算机的力量与希望（Machinelearning: the power and promise of computers that learn by example）》的专题报告。 以机器学习为代表的人工智能技术是当下最为热门的技术研究方向之一，其被认为对经济、社会、科学等都会有颠覆性的重大影响。 该报告对机器学习进行了较为全面的概述，其中涉及到机器学习的基本概念、发展历程、应用、创造价值的方式和研究前沿等。
在一般的图像识别过程中，模型只是简单地输出图像的类别，而没有输出图像的特征，甚至并不能内在地、完整地表征图像。这导致了在测试中受到对抗攻击时，除非让人进行对比验证，否则根本不知道出了问题；或者直到出了问题，才知道存在对抗攻击。
ReplicationController 用来确保容器应用的副本数始终保持在用户定义的副本数。即如果有容器异常退出，会自动创建新的 Pod 来替代，而如果异常多出来的容器也会自动回收。在新版本的 Kubernetes 中建议使用 ReplicaSet 来取代 ReplicationController。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】NeRF最大的弊端被攻克！ 人类视觉中，有一个很重要的能力就是可以从二维图像中理解图像的三维形状。 理解三维几何对于了解物体和场景的物理和语义结构至关重要，但当下计算机的视觉仍然很难从二维照片中抽取出三维几何信息。 2020年，神经辐射场（NeRF）模型发布，仅根据二维图像即可生成三维模型，不过缺陷也很明显：模型需要同一个场景（scene）的多个视图（views）作为监督学习的输入。 如果多视角数据不足，模型就无法估计体积表征，生成的场景很容易崩溃
1、进入 CentOS 官网：https://www.centos.org/download/
Pod是kubernetes中你可以创建和部署的最小也是最简的单位。Pod代表着集群中运行的进程。 Pod中封装着应用的容器（数量大于等于1，docker最常用，也可使用其他的），存储、独立的网络IP，管理容器如何运行的策略选项。Pod代表着部署的一个单位：kubernetes中应用的一个实例，可能由一个或者多个容器组合在一起共享资源。
Spring Boot为嵌入式Tomcat，Jetty和Undertow提供WebSockets自动配置。如果将war文件部署到独立容器，则Spring Boot假定容器负责
作为一个从业十几年的程序员来分析下计算机木马原理，计算机木马原来称呼为特洛伊木马，主要流传于古希腊，攻城不对久攻不下，于是让人专门制作了一个体积非常大的马，把士兵装进去然后攻城的时候故意仍在城墙边上，结果城里的人当成战利品把木马弄成城里，结果半夜藏在里面的士兵出来，偷偷把城门打开了，随即把城池拿下，就是典型的特洛伊木马案例，电脑的木马原理和这个最接近。近些年发生在国内的大规模的木马中毒事件，熊猫烧香病毒，就是典型的木马入侵案例，木马对计算机系统和网络都有相当大的危害。
Uber AI实验室已经开发了一种称为生成教学网络（GTN）的算法，该算法可为神经网络生成综合训练数据，与使用真实数据相比，该方法可使网络的训练速度更快。利用这些综合数据，Uber加快了9倍的神经体系结构搜索（NAS）深度学习优化过程。
【新智元导读】英伟达创建的基于 CNN 的无人驾驶系统 PilotNet，可以根据前方路面的图像输出转向角度。这项由谷歌研究院、英伟达和纽约大学的研究人员联合参与的研究描述了一种方法，用于在 PilotNet 中找到进行转向决策的输入图像中的区域（称为显著物体）。结果显示，PilotNet 确实能够学习识别道路上的相关物体。除了学习车道标记、道路边界以及其他车辆这样明显的特征，PilotNet 还能学习更难以预料和被工程师编程的微妙特征，例如灌木掩映的道路边界和非典型的车辆。 论文下载地址：https://
这个被称为水库计算系统的网络能够在对话之前对其进行预测，并帮助预测未来的结果。 由密歇根大学电气工程和计算机科学教授魏璐率领的油藏计算系统研究小组最近在Nature Communications上发表了他们的研究成果。 教学芯片 过去用较大的光学元件创建了能改进典型神经网络容量并减少所需训练时间的水库计算系统。然而，UM集团使用忆阻器创造了他们的系统，这种系统所需空间较小，可以更容易地集成到现有的基于硅的电子器件中。 忆阻器是可以执行逻辑和存储数据的特殊类型的电阻设备。这与典型的计算机系统形成了对比，处
第6步：选择自动创建它们，然后进行分区设置，这里选择默认配置，也可以安装自己的需求自定义设置。
闲来无事，就来研究一下各种关于虚拟化的知识。目前虚拟化大概可以分为三个种类：半虚拟化、硬件辅助的全虚拟化、OS容器级别的虚拟化。其中：
今天这篇是Network Policy系列第二篇，前一篇链接在这里“镜子-或许我们也和Pod一样生活在虚拟世界”。嗯，二哥是一个贴心的人。
性能瓶颈的表象：资源消耗过多、外部处理系统的性能不足、资源消耗不多但程序的响应速度却仍达不到要求。
大多数SDN部署在一个数据中心，目前SDN的目的旨在将数据中心SDN拓展到更广泛的网络应用，如DCI、SD-WAN、5G大无线以及CDN等。 网络跨越全球，连接着数十亿的用户和设备，平均软件定义网络连
由于DDoS攻击往往采取合法的数据请求技术，再加上傀儡机器，造成DDoS攻击成为最难防御的网络攻击之一。据美国最新的安全损失调查报告，DDoS攻击所造成的经济损失已经跃居第一。
我们将评估这种系统的期望特性。在此基础上，我们将尝试比较目前使用的两个最流行的容器编排系统Apache Mesos和Kubernetes。
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