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    腾讯网络资深专家推荐开年好文:腾讯云VPC网络架构演进的经验教训

    "鹅厂网事"由深圳市腾讯计算机系统有限公司技术工程事业群网络平台部运营,我们希望与业界各位志同道合的伙伴交流切磋最新的网络、服务器行业动态信息,同时分享腾讯在网络与服务器领域,规划、运营、研发、服务等层面的实战干货,期待与您的共同成长。 邵华(腾讯网络资深专家)推荐语: 老沙是腾讯云基础产品的负责人,在下文中,老沙给我们详尽的阐述了腾讯云网络从三层、二层、Overlay到VPC,一步一 步的产品进化历程,干货满满,值得我们仔细的品味! 2009年加入腾讯, 先后从事公司高性能服务器框架、Web服务器、负

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    为云上业务和资产保驾护航,只需要“它”就够了

    关注腾讯云大学,了解行业最新技术动态 引言 企业“上云”过程中,会遇到哪些网络安全问题?云原生环境中,有怎样一款产品可以集成流量检测、威胁情报、漏洞补丁、访问控制等安全能力,为用户的云上业务和资产保驾护航? 本次课程我们邀请到腾讯安全云防火墙产品负责人 周荃,为大家介绍腾讯安全云防火墙的核心能力与用户价值,并提供基于云防火墙构建云原生安全体系的最佳实践。 讲师简介 毕业于复旦大学计算机工程专业,研究方向为网络与信息安全,加入腾讯后负责云防火墙产品设计与研发,从零到一搭建云原生环境下防火墙能力框架,为

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    海马体联想记忆的理论及模型实验,对整个海马-新皮质区进行建模

    海马在联想记忆( associative memory AM)任务中采用的计算原则一直是计算和理论神经科学中最主要的研究课题之一。海马网络的经典模型假设AM是通过一种形式的协方差学习来执行的,其中记忆项目之间的关联由学习的协方差矩阵中的条目来表示,该学习的协方差矩阵编码在海马子场CA3中的循环连接中。另一方面,最近有人提出,海马中的AM是通过预测编码实现的。遵循这一理论的分级预测编码模型执行AM,但未能捕获编码经典模型中协方差的递归海马结构。这种二分法对发展记忆如何在海马体中形成和回忆的统一理论造成了潜在的困难。早期的预测编码模型明确地学习输入的协方差信息,似乎是这种二分法的解决方案。在这里,我们表明,尽管这些模型可以执行AM,但它们是以一种不可信和数值不稳定的方式执行的。相反,我们提出了这些早期协方差学习预测编码网络的替代方案,这些网络隐式地和似是而非地学习协方差信息,并可以使用树枝状结构来编码预测误差。我们通过分析表明,我们提出的模型完全等价于早期的预测编码模型学习协方差,并且在实际执行AM任务时不会遇到数值问题。我们进一步表明,我们的模型可以与分层预测编码网络相结合,以模拟海马-新皮质的相互作用。我们的模型提供了一种生物学上可行的方法来模拟海马网络,指出了海马在记忆形成和回忆过程中使用的潜在计算机制,该机制基于递归网络结构统一了预测编码和协方差学习。

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