深度神经网络很难去训练，本文提出了一个残差学习框架来简化那些非常深的网络的训练，该框架使得层能根据其输入来学习残差函数而非原始函数。本文提出证据表明，这些残差网络的优化更简单，而且通过增加深度来获得更高的准确率
本文介绍的是ICLR 2020的论文《Fast Neural Network Adaptation via Parameter Remapping and Architecture Search》，文章作者是华中科技大学方杰民。
如图1所示，假设输入到神经网络中的是一张大小为256*256的图像，第一层隐藏层的神经元个数为241*241。在只考虑单通道的情况下，全连接神经网络输入层到第一层隐藏层的连接数为，也就是说输入层到第一层隐藏层有个参数（1为偏置项参数个数）。而在卷积神经网络中，假设我们使用了一个大小为16*16的卷积核，则输入层到第一层隐藏层的连接数为，由于我们的卷积核是共享的，因此参数个数仅为个。有时候为了提取图像中不同的特征，我们可能会使用多个卷积核，假设这里我们使用了100个大小为16*16的卷积核，则输入层到第一层隐藏层的参数个数也仅为，这依然远远少于全连接神经网络的参数个数。
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)
论文阅读学习 - Deep Residual Learning for Image Recognition
增加网络的深度可以很好的提高网络的性能，深的网络一般都比浅的的网络效果好，一个比较好的例子就是VGG，该网络就是在AlexNex的基础上通过增加网络深度大幅度提高了网络性能。
来自美国罗格斯大学的Takuyalto等人在Nature communications期刊上发文，提出了一种新方法——信息传输映射——来验证假设：静息态功能网络拓扑可以描述传输认知任务信息的脑区间计算映射。作者发现基于静息态网络估计的活动流可以预测广泛分布的脑区内多种多样任务规则信息的传输。进一步，作者发现这些任务态信息的传输通过认知控制网络内的全局中心区域进行协调。 人脑被认为是一个分布信息处理装置，信息传输路径构成决定其计算架构的一个核心特征。许多研究利用静息态fMRI时间序列的相关来研究人脑功能连接（
1.什么是QoS QoS是一种机制，它给一个网络流赋予一个优先级，并且管理它的最低需求(guarantees)，极限能力(limitations)和它相比其他网络流的优先级服务。这是通过一个2/3阶段的过程将用户层的优先级映射到一个硬件层流量类(hardware Traffic Class)上实现的。流量类被赋予QoS属性(缓存分配，流控制，排队，调度，随机早期检测，显式拥塞通知等等)，并且不同的流按照这些对应的属性被服务。 2.为什么RoCE网络需要QoS RDMA最初设计用在运行高性能计算应用的in
Please 关注 our 公众号 来自美国罗格斯大学的Takuyalto等人在Nature communications期刊上发文，提出了一种新方法——信息传输映射——来验证假设：静息态功能网络拓扑可以描述传输认知任务信息的脑区间计算映射。作者发现基于静息态网络估计的活动流可以预测广泛分布的脑区内多种多样任务规则信息的传输。进一步，作者发现这些任务态信息的传输通过认知控制网络内的全局中心区域进行协调。 人脑被认为是一个分布信息处理装置，信息传输路径构成决定其计算架构的一个核心特征。许多研究利用静息态f
【AI科技大本营导读】近年来，深度学习已成为机器学习社区的一个主要研究领域。其中一个主要挑战是这种深层网络模型的结构通常很复杂。对于一般的多类别分类任务，所需的深度网络参数通常随着类别数量的增加而呈现超线性增长。如果类别的数量很大，多类别的分类问题将变得不可行，因为模型所需的计算资源和内存存储将是巨大的。然而，如今的很多应用程序需要解决庞大数量的多分类问题，如词级别的语言模型，电子商务中购物项目的图像识别（如现在淘宝和亚马逊上数百万的购物项），以及 10K 中文手写汉字的识别等。
在深度重要性的推动下，出现了一个问题：学些更好的网络是否像堆叠更多的层一样容易？回答这个问题的一个障碍是梯度消失/爆炸这个众所周知的问题，它从一开始就阻碍了收敛。然而，这个问题通过标准初始化（normalized initialization）和中间标准化层（intermediate normalization layers）在很大程度上已经解决，这使得数十层的网络能通过具有反向传播的随机梯度下降（SGD）开始收敛。（ResNet解决的不是梯度消失/爆炸问题）
ICASSP 2018于2018年4月15日到4月20日在加拿大卡尔加里举行，会议主题为Signal Processing and Artificial Intelligence: Changing the World，因此会议中出现大量基于人工智能的方法应用，会议为期五天，包含四天的技术报告，并有Julia Hirschberg、Alex Acero、Yann LeCun和Luc Vincent等学界顶尖专家进行报告。
这是卷积的第十二篇文章，主要为大家介绍一下DenseNet，值得一提的是DenseNet的作者也是上一篇卷积神经网络学习路线（十一）| Stochastic Depth（随机深度网络）论文的作者，即清华的黄高。相比于里程碑式创新的ResNet来讲，DenseNet的作用或许用继往开来来形容是最合适不过了。论文原文地址见附录。
现如今网络的普及性已经非常的高了，大部分人也都非常熟悉网络，基本上也是天天离不开网络，比如逛逛微信朋友，聊聊qq撩撩妹，上个淘宝剁个手什么的。网络是将所有的计算机连接在一起的一张庞大的络脉，当然也并不都是连接计算机，还有手机、车载系统、智能手表等等，不过其实这些设备都属于计算机的一种。
网络虚拟化是一种重要的网络技术，该技术可在物理网络上虚拟多个相互隔离的虚拟网络，从而使得不同用户之间使用独立的网络资源切片，从而提高网络资源利用率，实现弹性的网络。SDN的出现使得网络虚拟化的实现更加
深度残差金字塔网络是CVPR2017年的一篇文章，由韩国科学技术院的Dongyoon Han, Jiwhan Kim发表，改善了ResNet。其改用加法金字塔来逐步增加维度，还用了零填充直连的恒等映射，网络更宽，准确度更高，超过了DenseNet，泛化能力更强。论文原文见附录。
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, ConvNets or CNNs)是一种在图像识别与分类领域被证明特别有效的神经网络。卷积网络已经成功地识别人脸、物体、交通标志，应用在机器人和无人车等载具。
注：看本文之前最好能构理解前馈圣经网络以及BP(后向传播)算法，可以看之前发的相关文章或者看知乎、简书、博客园等相关博客。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种前馈神经网络。卷积神经网络是受生物学上感受野（Receptive Field）的机制而提出的。感受野主要是指听觉系统、本体感觉系统和视觉系统中神经元的一些性质。比如在视觉神经系统中，一个神经元的感受野是指视网膜上的特定区域，只有这个区域内的刺激才能够激活该神经元[Hubel and Wiesel,
该文介绍了Docker网络配置的相关内容。文章首先介绍了Docker网络的基本配置，包括默认桥接、自定义网络、端口映射和容器网络模式等。然后详细讲解了各种网络模式的配置方法和注意事项，包括桥接模式、host模式、other container模式和none模式。
Docker使用Linux桥接，在宿主机虚拟一个Docker容器网桥(docker0),Docker启动一个容器时会根据Docker网桥的网段分配给容器一个IP地址，成为Container-IP，同时Docker’网桥是 每个容器的默认网关。 因为同一宿主机内的容器都接入同一个网桥，这样容器之间就能够通过容器的Container-IP直接通信。
网络地址转换（Network Address Translation，NAT）是一种在计算机网络中广泛使用的技术，它允许将一个网络地址映射到另一个网络地址。静态NAT、动态NAT和端口地址转换（Port Address Translation，PAT）是NAT的常见实现方式。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是前馈人工神经网络的一种。在图像识别领域有着广泛的应用并且非常有效。当人们谈到计算机视觉时，通常都绕不开卷积神经网络。
DNAT（Destination Network Address Translation）是一种网络地址转换技术，用于将一个网络中的地址转换为另一个网络中的地址。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。
ResNet 即深度残差网络，由何恺明及其团队提出，是深度学习领域又一具有开创性的工作，通过对残差结构的运用，ResNet 使得训练数百层的网络成为了可能，从而具有非常强大的表征能力，其网络结构如图所示。
在docker容器中可以运行一些网络应用，外部想要访问docker容器内的应用，可以通过-p或-P选项来指定端口映射，两个选项的区别如下所示：
首先，卷积网络认知图像的方式不同于人类。因此，在图像被卷积网络采集、处理时，需要以不同方式思考其含义。 卷积网络将图像视为体，也即三维物体，而非仅用宽度和高度测量的平面。这是因为，彩色数字图像具有红－绿－蓝（RGB）编码；通过将这三色混合，生成人类肉眼可见的色谱。卷积网络将这些图像作为彼此独立、逐层堆叠的三层色彩进行收集。 故而，卷积网络以矩形接收正常色彩的图像。这一矩形的宽度和高度由其像素点进行衡量，深度则包含三层，每层代表RGB中的一个字母。这些深度层被称为通道。 我们以输入量和输出量来描述经过卷积网络
卷积神经网络 当处理图像时，全连接的前馈神经网络会存在以下两个问题: 图像不能太大。比如，输入图像大小为 100 × 100 ×3(即图像高度为 100， 宽度为 100，3 个颜色通道 RGB)。在全连接前馈神经网络中，第一个隐藏 层的每个神经元到输入层都有 100 ∗ 100 ∗ 3 = 30, 000 个相互独立的连接， 每个连接都对应一个权重参数。随着隐藏层神经元数量的增多，参数的规 模也会极具增加。这会导致整个神经网络的训练效率会非常低，也很容易出现过拟合。 难以处理图像不变性。自然图像中的物
扩展的 Berkeley 数据包过滤器(eBPF)能够快速、不间断地进行更新，非常适合处理频繁的安全配置更改。
简单说：Docker 允许通过外部访问容器或容器互联的方式来提供网络服务。1 外部访问容器1.1 访问方式要想让外部访问容器中的一些网络应用，需要通过 -P 或 -p 参数来指定端口映射；-P ：Docker 会随机映射一个端口到内部容器开放的网络端口；docker container ls查看到本地主机的 32768 被映射到了容器的 80 端口，此时访问本机的32768 端口即可访问容器内 NGINX 默认页面：图片docker run -d -P nginx:alpine：图片-p：指定要映射的端口（
道法自然，久藏玄冥：神经网络的生理学背景 ---- 人工神经网络的生理学背景，也对人类认知的物理基础与工作机制做了简单的介绍，其要点如下： 思维过程是神经元的连接活动过程，由大量突触相互动态联系着的众
在互联网时代，网络已经成为绝大多数应用进行数据交换的主要通道，Docker 作为集群部署的利器，在网络支持上也下了许多功夫。功能丰富和强大，并不代表使用复杂，在 Docker 的封装下，我们依然可以通过命令和参数轻松的为容器制定不同的网络方案。在这一节中，我们就来了解 Docker 的网络部分。
hosts 首先说明下， hosts文件没有后缀 一． Hosts文件的位置 很多用户都知道在Window系统中有个Hosts文件（没有后缀名），在Windows 98系统下该文件在Windows文件夹。 在Windows 2000/XP系统中位于\%Systemroot%\System32\Drivers\Etc 文件夹中，其中，%Systemroot%指系统安装路径。例如，Windows XP 安装在C:\WINDOWS,那么Hosts文件就在C:\Widows\System32\Drvers\Etc中。 你也可以用windows自带的查找功能搜索找到hosts文件。 该文件其实是一个纯文本的文件，用普通的文本编辑软件如记事本等都能打开和编辑。 二． Hosts文件的基本内容和语法 用记事本打开hosts文件，就可以看见了微软对这个文件的说明。Hosts文件文一般有如下面的基本内容 # Copyright (c) 1993-1999 Microsoft Corp. # # This is a sample HOSTS file used by Microsoft TCP/IP for Windows. # # This file contains the mappings of IP addresses to host names. Each # entry should be kept on an individual line. The IP address should # be placed in the first column followed by the corresponding host name. # The IP address and the host name should be separated by at least one # space. # # Additionally, comments (such as these) may be inserted on individual # lines or following the machine name denoted by a '#' symbol. # # For example: # # 102.54.94.97 rhino.acme.com # source server # 38.25.63.10 x.acme.com # x client host 127.0.0.1 localhost 这个文件是根据TCP/IP for Windows 的标准来工作的。它的作用是定义IP地址和 Host name(主机名)的映射关系，是一个映射IP地址和Host name (主机名) 的规定。这个规定中，要求每段只能包括一个映射关系，也就是一个IP地址和一个与之有映射关系的主机名。 IP地址要放在每段的最前面，映射的Host name(主机名)在IP后面，中间用空格分隔。对于这段的映射说明，用“#”分割后用文字说明。 三． Hosts文件的工作方式 现在让我们来看看Hosts在Windows中是怎么工作的。 我们知道在网络上访问网站，要首先通过DNS服务器把要访问的网络域名（XXXX.com）解析成XXX.XXX.XXX.XXX的IP地址后，计算机才能对这个网络域名作访问。 要是对于每个域名请求我们都要等待域名服务器解析后返回IP信息，这样访问网络的效率就会降低，因为DNS做域名解析和返回IP都需要时间。 为了提高对经常访问的网络域名的解析效率，可以通过利用Hosts文件中建立域名和IP的映射关系来达到目的。根据Windows系统规定，在进行DNS请求以前，Windows系统会先检查自己的Hosts文件中是否有这个网络域名映射关系。如果有则，调用这个IP地址映射，如果没有，再向已知的DNS服务器提出域名解析。也就是说Hosts的请求级别比DNS高。 四． Hosts文件的工作方式和具体作用 现在来看一下Hosts文件的工作方式以及它在具体使用中起哪些作用。 1、加快域名解析 对于要经常访问的网站，我们可以通过在Hosts中配置域名和IP的映射关系，提高域名解析速度。由于有了映射关系，当我们输入域名计算机就能很快解析出IP，而不用请求网络上的DNS服务器。 2、方便局域网用户 在很多单位的局域网中，会有服务器提供给用户使用。但由于局域网中一般很少架设DNS服务器，访问这些服务器时，要输入难记的IP地址。这对不少人来说相当麻烦。现在可以分别给这些服务器取个容易记住的名字，然后在Hosts中建立IP映射，这样以后访问的时候，只要输入这个服务器的名字就行了。 3、屏蔽网站 现在有很多网站不经过用户同意就将各种各样的插件安装到你的计算机中，其中有
容器的网络默认与宿主机、与其他容器相互隔离，且容器中可以运行一些网络应用，比如nginx、web应用、数据库等，如果需要让外部也可以访问这些容器中运行的网络应用，那么就需要配置网络来实现。
来源：arXiv 编译：Bing 生成对抗网络一直是深度学习的重要工具，经过近几年的发展，GANs也衍生出了许多不同的模式，例如DCGANs、Wasserstein GANs、BEGANs等。本文将要探讨的是条件GAN（Conditional GANs）在图像生成中的应用。 条件GANs已经应用与多种跟图像有关的任务中了，但分辨率通常都不高，并且看起来很不真实。而在这篇论文中，英伟达和加州大学伯克利分校的研究人员共同提出了一个新方法合成高分辨率的街景，利用条件GANs从语义标签映射生成的2048x1024的
ARP（Address Resolution Protocol）是一种用于解析网络层的IP地址和链路层的物理地址之间关系的协议。它主要用于在局域网中查找目标设备的物理地址，以确保数据包能够正确地从源设备传递到目标设备。
Redis Cluster是Redis的一个分布式实现，分区存储和备份数据，扩大了Redis的容量和并发。
2019年3月，绿盟科技、上海交通大学信息内容分析技术国家工程实验室和广州大学网络空间先进技术研究院联合发布《2018物联网安全年报》。对于报告的四个章节我们分别做了解读，本文是第四篇。
首先，大家如果看到有什么不懂的地方，欢迎吐槽！！！ 我会在当天或者第二天及时回复，并且改进~~
机器之心专栏 机器之心编辑部 在第 36 届 SIGCOMM 2022 会议上，来自华为的研究者受生物学里的同化作用 Assimilation 的启发，首次提出了 SNA （Software-defined Network Assimilation）的概念。 网络是现代社会高效运转的重要基础设施。从运营商网络时代到云数据中心网络时代，大型网络的管理者通常会采购并运维来自多个设备供应商的设备，并持续引进新设备模型和新厂商设备到网络中。高效地将多种设备吸纳入统一的配置管理框架，是支撑海量网络应用的核心基础能力。
论文是学术研究的精华和未来发展的明灯。小白决心每天为大家带来经典或者最新论文的解读和分享，旨在帮助各位读者快速了解论文内容。个人能力有限，理解难免出现偏差，建议对文章内容感兴趣的读者，一定要下载原文，了解具体内容。
相机定位算法是SLAM或者增强现实的一部分，主要有基于回归和基于结构两种，基于回归的定位算法精度较低，现在比较流行的是基于结构的相机定位算法，基于结构的定位算法有两个阶段：1、建立二维图像与三维场景点之间的对应关系；2、估计相机位姿。对于SLAM来说，相机定位算法属于前端工作，是视觉里程计的一部分，论文结合深度学习的方式对传统前端进行了优化，近几年神经网络与SLAM的结合越来越多，论文提出的算法是对特征匹配的方式进行了改进，通过卷积神经网络对图像进行特征提取，并用CNN进行特征点的匹配操作，很符合当前流行的SLAM趋势。这篇文章中提到的DSM算法主要是对2D和3D场景进行匹配，计算特征点的坐标，再通过计算的坐标，使用PNP+RANSAC算法求解位姿。
《Deep Residual Learning for Image Recognition》 论文：https://arxiv.org/abs/1512.03385 GitHub：https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks
作者提出新的正负样本判别方法，使得划分更加准确，提升了性能；当feature map上的像素映射回原图落在椭圆E2中则判别为正样本，落在椭圆E1之外判为负样本，落在E1和E2之间则忽略。
公网IP是全球互联网上可路由的IP地址，用于标识网络中的设备。这些IP地址是全球唯一的，可以用来访问互联网上的资源。
大家在工作中我们经常需要访问局域网服务器的共享文件夹，并将共享文件夹做网络映射，映射之后就相当于是访问本地磁盘一样访问远程服务器的共享文件夹。那么如何做网络映射呢？我们以windows操作系统为例，给大家分享一下网络映射的方法。
作者：Xiu-Shen Wei等 机器之心编译 参与：Pedro、路 近日，来自南京大学、旷视和阿德莱德大学的研究者在 arXiv 上发布论文，提出一种利用少量样本学习新类别细粒度分类器的新方法 FSFG 模型，该方法包含两个模块：双线性特征学习模块和分类器映射模块。后者中的「分段映射」功能是该模型的关键部分，它通过一种参数更少的方式学习一组相对易实现的子分类器，进而生成决策边界。 细粒度图像识别是一个重要的计算机视觉问题。得益于复杂深层网络结构的应用，该问题解决方案的表现也越来越好。训练这种分类算法所需
CVPR2016 code: https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks
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