目前，数据中心网络正在面临着快速创新，但与此同时，成本问题却成了超大规模和主要的云基础设施服务提供商(后文简称云建设者)面临的一大难题。 ?...这是我们从市场数据中综合得出的教训，也是非常有见地的观点，网络和计算行业的杰出人物Andy Bechtolsheim在英特尔总部举办的热点互连26会议（Hot Interconnects 26 conference...IEEE的早期标准适用于使用10个10 GB/sec的通道来制作100 GB/sec的交换机，但这种交换机产生的热量太多了，体积大和价格也昂贵。...因此，我们正处于数据中心中以太网的400GB/s的开端。...从明年开始，随着400GB/sec的推出，网络ASIC的进度将与CPU持平，这使得网络创新的速度似乎比CPU更快。
一些研究已经发展出将ML/DL应用于社交网络、社区分类、脑网络分析等网络任务的方法。在这些任务中，数据由图G(V,E)表示，其中V是节点的集合，E是边的集合:节点表示数据点，边表示节点之间的连接。...图数据集上的ML/DL是一项新的研究课题，有许多方面需要研究。因此，拥有有趣和实用的数据集将有助于研究和开发过程。本文将为ML/DL图网络的研究提供一些实用的数据集。...Yelp数据集 yelp是美国版的大众点评，这将是一个有趣的链接预测数据集，可以应用于推荐任务。链路预测任务的目的是学习一个模型，可以预测两个节点之间的链路在未来是否会连接。...数据集包括关于用户、业务和点评信息的json文件。它还包含商家的照片。该数据集可用于许多任务，是ML/DL任务的理想实用数据集。...斯坦福网络分析平台(SNAP)是一个通用的网络分析和图挖掘库。
在设计神经网络时，我们经常遇到张量整形的问题。张量的空间形状必须通过改变某一层来适应下游的层。就像具有不同形状的顶面和底面的乐高积木一样，我们在神经网络中也需要一些适配器块。...自注意力机制是 Transformers 原始论文中用于特征提取的亮点。但是，自注意力保持原始输入形状，因为输出查询也是自注意力模块中的输入 X。...区别1：数据依赖 MLP 学习的 W 矩阵不依赖于输入数据，而 Transformers 则依赖于输入数据。MLP 的加权矩阵在训练期间学习推理期间是固定的。...具体来说，在 NLP 应用中，“猫追狗”和“狗追猫”会导致词对之间的注意力完全相同，这显然是有问题的。 上述交叉注意机制也常用于图神经网络（GNN）。...总结 MLP 和 Transformers（交叉注意力）都可以用于张量重塑。 MLP 的重塑机制不依赖于数据，而 Transformers 则依赖于数据。
来源：DeepHub IMBA 本文约1500字，建议阅读5分钟 本文将为ML/DL图网络的研究提供一些实用的数据集。...一些研究已经发展出将ML/DL应用于社交网络、社区分类、脑网络分析等网络任务的方法。在这些任务中，数据由图G(V,E)表示，其中V是节点的集合，E是边的集合:节点表示数据点，边表示节点之间的连接。...图数据集上的ML/DL是一项新的研究课题，有许多方面需要研究。因此，拥有有趣和实用的数据集将有助于研究和开发过程。本文将为ML/DL图网络的研究提供一些实用的数据集。...数据集包括关于用户、业务和点评信息的json文件。它还包含商家的照片。该数据集可用于许多任务，是ML/DL任务的理想实用数据集。...数据集 斯坦福网络分析平台(SNAP)是一个通用的网络分析和图挖掘库。
AI技术凭借其强大的数据分析和机器学习能力，能够精准捕捉每位用户的独特行为模式、偏好和需求，从而实现界面的个性化定制。...以电商网站为例，通过AI算法分析用户的浏览历史、购买记录、停留时间等数据，可以为不同用户呈现截然不同的商品展示页面。...如今，智能语音助手如Siri、小爱同学等已经广泛应用于各类设备和应用中，用户只需动动嘴，就能完成查询信息、发送指令、操作功能等任务。...这不仅节省了用户的时间，还提升了交互的流畅性和自然度，尤其适用于那些双手忙碌或不方便打字的场景。...提升用户体验与用户行为预测 AI还能够通过对用户行为数据的实时分析，预测用户的下一步操作，提前为用户提供相关的功能或信息。
NetworkX 概述 NetworkX 是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具，内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。...networkx支持创建简单无向图、有向图和多重图；内置许多标准的图论算法，节点可为任意数据；支持任意的边值维度，功能丰富。主要用于创造、操作复杂网络，以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。...用于分析网络结构，建立网络模型，设计新的网络算法，绘制网络等等。 2....nx.random_layout(G), node_color = 'b', edge_color = 'r', with_labels = True, font_size =18, node_size =20) G：待绘制的网络图...在提取出的数据的基础上，通过判断球员是否属于同一俱乐部，绘出随机分布网络图、Fruchterman-Reingold 算法排列节点网络图与同心圆分布网络图。
我们现在重新构建和微调直接的、dense prediction语义分割的分类网。在这个框架里我们绘制FCNs的空间并将过去的或是最近的先验模型置于其中。...这些先前工作做的是推理和用于检测的全卷积式学习。Ning等人[30]定义了一种卷积网络用于秀丽线虫组织的粗糙的、多分类分割，基于全卷积推理。 全卷积计算也被用在现在的一些多层次的网络结构中。...全卷积网络 卷积网的每层数据是一个h*w*d的三维数组，其中h和w是空间维度,d是特征或通道维数。第一层是像素尺寸为h*w、颜色通道数为d的图像。...我们零初始化类的得分层，随机初始化既不能产生更好的表现也没有更快的收敛。Dropout被包含在用于原始分类的网络中。 微调 我们通过反向传播微调整个网络的所有层。...Hariharan等人[16]为一个更大的8498的PASCAL训练图片集合收集标签，被用于训练先前的先进系统,SDS[17]。训练数据将FCV-VGG16得分提高了3.4个百分点到59.4。
在网络安全领域，SVM 可以用于恶意软件检测、网络入侵检测等场景，通过学习区分正常的数据和异常的数据。...这类研究不直接攻击网络系统，而是攻击系统内部用于安全防御的 AI 模型，例如通过对抗性样本来欺骗图像识别系统。...决策支持：AI 大模型还可用于提供基于数据的决策支持，通过高质量的风险分析报告，辅助专业人士和决策者做出更明智的选择。...； ● 用户希望通过安全大模型提升现有安全运营人员水平； ● 用户希望通过安全大模型能帮助总结安全事件； 安全公司已经认识到大模型是网络安全产业的颠覆性技术，会对网络安全的产品格局及产业格局造成重塑。...；开始考虑在数据分类分级、数据脱敏、数据防泄露中引入 AI 大模型用于提升数据安全管理自动化水平；在邮件安全网关类产品选择上应优先考虑采用人工智能大模型的产品；同时，规划好算力问题如何解决。
因此，对同步参考设备的性能要求更加严格。典型的解决方案是使用非网络系统，如GNSS（全球导航卫星系统）接收器，作为传输站点的UTC源参考。...本文将介绍使用基于IP网络的时间传输技术（Time Transfer）提供UTC。 ...该方法能够通过用于传输媒体和其他数据有效载荷的相同的IP基础设施实现实时信息的分发，因此它具有高度的安全性、成本效益和规模化的弹性。...此外，这种方法可以为任何实时广域网络应用，包括基于SMPTE ST2110和LTE-TDD的实时广域网络应用提供所需的精度和精确度（即约1微秒）。...同时，该解决方案比基于卫星的系统更有弹性，比传统的网络同步方法更精确，可扩展性更强。 附上演讲视频：
Patel 内容整理：陈梓煜 本文提出了一种基于 Transformer 的孪生网络架构 ChangeFormer，用于对一对配准的遥感图像进行变化检测（Change Detection，简称 CD）。...方法 所提出的 ChangeFormer 网络由三个主要模块组成，如图 1 所示：Siamese 网络中的一个分层 transformer 编码器，用于提取双时相图像的粗细特征，四个特征差异模块用于计算在多个尺度下计算特征差异...DSIFN 数据集是一个通用的变化检测数据集，包含不同土地覆盖对象的变化。...因此 DSIFN 数据集分别有 14400/1360/192 个样本用于 train/val/test。...IFNet：是一种多尺度特征连接方法，它通过注意力模块融合双时态图像的多层次深度特征和图像差异特征，用于变化图重建。 SNUNet：是一种多级特征连接方法，其中使用密集连接孪生网络进行变化检测。
在网络安全领域，SVM 可以用于恶意软件检测、网络入侵检测等场景，通过学习区分正常的数据和异常的数据。...这类研究不直接攻击网络系统，而是攻击系统内部用于安全防御的 AI 模型，例如通过对抗性样本来欺骗图像识别系统。...决策支持：AI 大模型还可用于提供基于数据的决策支持，通过高质量的风险分析报告，辅助专业人士和决策者做出更明智的选择。预测建模： 利用历史数据，AI 大模型可以构建预测模型，预测特定事件的风险级别。...；● 用户希望通过安全大模型提升现有安全运营人员水平；● 用户希望通过安全大模型能帮助总结安全事件；安全公司已经认识到大模型是网络安全产业的颠覆性技术，会对网络安全的产品格局及产业格局造成重塑。...；开始考虑在数据分类分级、数据脱敏、数据防泄露中引入 AI 大模型用于提升数据安全管理自动化水平；在邮件安全网关类产品选择上应优先考虑采用人工智能大模型的产品；同时，规划好算力问题如何解决。
本文描述如何扩展图神经网络(GNNs)的最简单公式，以编码知识图谱(KGs)等多关系数据的结构。...这篇文章包括4个主要部分: 介绍了描述KGs特性的多关系数据的核心思想; GNN体系结构中包含的标准组件摘要; gnn最简单公式的描述，称为图卷积网络(GCNs); 讨论如何以关系图卷积网络(R-GCN...知识图作为多关系数据 基本图结构包括用于连接节点的无向，无类型和唯一边。例如，在哲学领域，我们可以定义两个由“苏格拉底”和“柏拉图”实体表示的节点之间的链接。...图神经网络 GNN的主要组件包括(I)输入层，(ii) GNN层，(iii)多层感知器(MLP)预测层。 在该体系结构中，GNN层是编码局部图结构的关键组件，用于更新节点表示。...通用更新功能（h_i ^（l + 1）），用于将邻居（h_j ^ l）的隐藏特征聚合到中心节点（h_i ^ l）的隐藏特征 图卷积网络(GCNs) 在被称为普通图卷积网络(GCNs)的GNNs的公式中
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何使用ggraph包来绘制网络流程图，下面小编就通过一个案例来进行展示数据为随意构建无实际意义仅作图形展示用，添加了详细的注释希望各位观众老爷能够喜欢 ❞ 结果图...加载R包 library(tidyverse) library(tidygraph) library(ggraph) library(ggtext) 导入数据 df % left_join(color_edges, by = c("from" = "category")) %>% # 优先选择to节点的颜色...，如果to节点没有颜色信息则使用from节点的颜色 mutate(color = coalesce(color.x, color.y)) %>% select(-color.x, -color.y...) 整合边文件与点文件 graph_data <- tbl_graph(nodes, edges) 数据可视化 ggraph(graph_data, layout = "partition") +
在人工智能飞速发展的时代，数据传输效率已然成为制约其进一步突破的关键因素之一。而网络拓扑结构，作为数据传输的底层架构，犹如神经网络之于人体，深刻影响着人工智能系统中数据流动的速度、稳定性与可靠性。...不过，其布线复杂，成本高昂，管理难度大，主要应用于对可靠性要求极高的大型企业网络或广域网。...网络拓扑对AI数据传输效率的多面影响传输路径与延迟不同拓扑结构决定了数据传输的路径数量与长度，进而显著影响传输延迟。在星形拓扑中，数据从源节点出发，必须经过中心节点转发才能到达目标节点。...人工智能时代下的网络拓扑创新趋势随着人工智能对数据传输要求的不断提高，网络拓扑结构也在持续创新。一方面，混合拓扑结构逐渐兴起，融合多种基本拓扑的优点，以适应复杂的应用场景。...SDN通过将网络控制平面与数据平面分离，实现对网络拓扑的集中管理与动态调整，能根据人工智能应用的实时需求优化数据传输路径。
用于进行网络请求的工具类，可进行get，post两种请求，值得一提的是这个utils给大家提供了一个回调接口，方便获取下载文件的进度 import java.io.BufferedReader;...import java.io.PrintWriter; import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; //Http请求的工具类...); } }; }.start(); } /** * Get请求，获得返回数据...请求参数，请求参数应该是 name1=value1&name2=value2 的形式。...* @return 所代表远程资源的响应结果 * @throws Exception */ public static String doPost(String
因此，在本文中，提出了一种新的RGB和热数据融合网络FuseSeg， 来实现更好的城市场景语义分割性能。实验结果表明，我们的网络性能优于现有的网络。...我们的网络可以用于理解城市场景，这是许多自动驾驶任务的基本组成部分，如环境建模、避障、运动预测和规划。...本文的贡献如下： 1)提出一种新的用于城市场景语义分割的RGB-thermal融合网络。该网络可以在光线条件不满足的情况下，如昏暗、完全黑暗或迎面灯等情况下，得到准确的结果，优于单模态网络。...： MCdropout 用于推断贝叶斯网络的模型参数的后验分布，进行不确定性估计。...贝叶斯fusesegg -161在不同退学率下的性能。当丢失率大于10−2时，语义分割的性能严重下降，如下图所示： 总结： 本文提出了一种新的深度神经网络用于RGB和热数据融合。
类比蒸汽机开启工业革命、电力重塑生产模式、互联网重构信息生态，AI 作为新一代通用目的技术（General-Purpose Technology）正在催生独特的网络架构挑战与创新机遇。...为深入解析这一命题，我们首先剖析数据中心内部网络架构变革，继而延展至跨数据中心互联的技术演进路径。...传统云和 AI 基础设施要求的比较 深度学习驱动的LLM训练场景中，数据中心内部网络需满足： 超高频宽需求：单节点400Gb/s至1.6Tb/s传输带宽 亚微秒级时延：GPU集群间通信延迟要求用于 LLM 训练等目的时，相关能耗将成为数据中心运营商面临的巨大挑战。...数据中心互联（DCI）网络 由于 AI 基础设施托管在新的和现有的数据中心中，因此需要将它们互连，就像它们今天对于传统云服务的互连一样。
今天给大家介绍的是一款名叫Joy的工具，该工具能够捕捉并分析网络流数据以及系统内部流数据，研究人员可以利用这些数据以及分析结果来进行网络研究、取证以及安全监控等活动。...的前八个字节； 跟数据流有关的进程名称以及pcap文件； 适用范围 Joy不仅适用于信息安全研究和取证，而且还可以对小型网络进行监控以检测安全漏洞、网络威胁、以及未授权的非法操作。...研究人员、网络管理员、渗透测试人员和安全响应团队都可以利用Joy提供的数据来监控和保护自家网络的安全。...当然了，对于攻击者来说，Joy同样可以帮助他们实现自己的目的，例如扫描目标网络中潜在的安全漏洞，或者窃取目标网络流数据。...该工具使用了gcc编译，并且能够适用于多种开发环境。
另外，在训练的时候，每个ReLU层前都使用了batch normalization（批规范化是深度学习中经常见到的一种训练方法，指在采用梯度下降法训练DNN时，对网络层中每个mini-batch的数据进行归一化...，使其均值变为0，方差变为1，其主要作用是缓解DNN训练中的梯度消失/爆炸现象，加快模型的训练速度），用于降低过拟合的风险。...（应用于所有卷积层和全连接层） 重叠pool池化层：提高精度，不容易产生过度拟合。（应用在第一层，第二层，第五层后面） 局部响应归一化层(LRN)：提高精度。...（应用在前两个全连接层） 微调（fine-tune） 看到别人一个很好的模型，虽然针对的具体问题不一样，但是也想试试看，看能不能得到很好的效果，而且自己的数据也不多，怎么办？...没关系，把别人现成的训练好了的模型拿过来，换成自己的数据，调整一下参数，再训练一遍，这就是微调（fine-tune）。
长久以来, web上的动画都是Flash. 比如动画广告\ 游戏等等, 基本都是Flash 实现的....Flash目前都被禁用了, 而且漏洞很多, 重量很大, 需要安装Adobe Flash Player, 而且也会卡顿和不流畅等等. canvas是HTML5提出的新标签，彻底颠覆了Flash的主导地位。...Canvas 是一个轻量级的画布, 我们使用Canvas进行JS的编程，不需要增加额外的组件，性能也很好，不卡顿，在手机中也很流畅。...我们用canvas绘制了一个图形，一旦绘制成功了，canvas就像素化了他们。...canvas没有能力，从画布上再次得到这个图形，也就是我们没有能力去修改已经在画布上的内容，这个就是canvas比较轻量的原因，Flash重的原因之一就有它可以通过对应的api得到已经上“画布”的内容然后再次绘制
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