论道网络前沿创新：2020年网络5.0峰会召开

过程中的瓶颈性网络问题，将网络5.0联盟建设成为具有全球竞争力的网络生态和产业链条。中国工程院院士刘韵洁指出，网络技术面向未来2030年的新场景及新应用如工业互联网、全息通信、8K/VR等对网络提出了一系列新的要求与挑战，网络确定性、云网融合、在网计算等技术是网络发展的重要探索方

卷积神经网络简介与Python实现卷积神经网络

卷积神经网络Yann LeCun 和Yoshua Bengio在1995年引入了卷积神经网络，也称为卷积网络或CNN。CNN是一种特殊的多层神经网络，用于处理具有明显网格状拓扑的数据。其网络的基础基于称为卷积的数学运算。卷积神经网络（CNN）的类型以下是一些不同类型的CNN：   

软件测试管理的一点小心得

具规模的软件公司均配置常设测试人员，乃至于测试品保部门来看，测试工作显然有其学问与价值的。测试工作没有最佳方法可依循，是因为不同的软件所需的测试手段不同。譬如小型软件与大型系统的做法不同；订制软件与软件包的要求不同；系统软件的测试往往无法采用应用软件所使用的技巧；游戏软件与库存系

云计算大厂动作频繁 市场酝酿新变局

力。"华为董事长、轮值董事长徐直军说：“华为未来的战略之一是强化软件能力，减少对芯片的依赖，提升软件和服务收入占比。他提到，云的核心是软件，华为对云业务的调整，是希望强化软件的组织，与硬件不要有太多牵连，从而实现软件收入的增长。徐直军还提到，过去美国对华为的制裁，持续性的伤害还会

毕埃慕项目全过程管理建筑数据集成软件BDIP

资料库，即能实现轻量的信息化管理，又能为后续运维阶段应用提供有力的数据支持。同时模型还支持挂接各种网络链接，将通用的规范资料、施工工艺教学视频、国家最新政策动态等信息一并形成三维网络资料库，将信息数据立体化、具像化，从而提高项目整体管理水平。丰富的协同功能,效果立竿见影,轻量的项目管理

AI助力运维变革 华为云联创营·广州确定性运维班成功举办

业普遍关注的问题。华为云SRE运维高级专家何元就中企出海运维合规及稳定性实践展开分享。他提到：网络安全给全球各行业带来巨大威胁，各国积极立法进行网络安全保护实施，全球150+国家已将网络安全/数据安全保护进行立法，中资企业出海的合规存在诸多挑战，需探索行稳致远的合规之路。华为云确

刚刚！华为开源镜像站上线了： 致敬开源 使能开发者

源镜像站正式上线了！CDN加速、定时同步+实时代理、弹性带宽调整、高可用……“免 快 多 全”的极致畅快体验，使能开发者极速吃到“包”！开放能力 使能开发者想开发者所想 急开发者所急软件开发云内部我们提供了镜像库用于开源组件依赖下载加速，作为一个面向软件开发者“有追求”的DevOps工具云服务

用领域知识让神经网络进行不带标签的监督学习

在第一个实验中，记录了视频中一个物体在我们视野中投出去的画面，目标是学习物体每一帧的高度。不是用标签直接监督网络，而是监督网络以找到一个服从自由落体的基本物理的物体。 物体在重力作用下的固定加速度为a = -9.8m / s2，随着时间的推移，物体的高度将形成一个抛物线：   Tracking

5G网络是什么

5G网络是下一代移动互联网连接，可在智能手机和其他设备上提供比以往更快的速度和更可靠的连接。结合尖端网络技术和最新研究，5G 应提供比当前连接更快的连接，平均下载速度约为 1GBps，预计很快就会成为常态。这些网络将有助于推动物联网技术的大幅增长，提供携带大量数据所需的基础设施，

如何绘制普通网络？

、绘制过程中Esc，删掉未完成的当前导线，恢复鼠标状态为选择模式。6、在导线模式，但未在绘制导线时，右键可以退出导线模式。三、网络命名规则： 1． 网络名支持大写字母、数字、"/"、"_"、"~"、“+”、“-”、“.”

resnet网络介绍

出了残差学习的方法。残差学习&残差网络在一个浅层网络上向上堆积新层来建立深层网络，一个极端情况是这些增加的层什么也不学习，仅仅复制浅层网络的特征，即这样新层是恒等映射（Identity mapping）。在这种情况下，深层网络应该至少和浅层网络性能一样，也不应该出现退化现象。对于

lte网络是什么意思

LTE 是 4G 无线宽带技术的标准，为移动设备用户提供更高的网络容量和速度。LTE 提供更高的峰值数据传输速率，下行速率高达 100Mbps，上行速率高达 30Mbps。它还提供减少的延迟，可扩展的带宽容量以及与现有 GSM 和 UMTS 技术的向后兼容性。未来的发展可以产生 大约

深度Q网络-DQN

A)。既然价值近似函数没有固定的形式，那么就可以直接用神经网络来表示它。这就是强化学习与深度学习进行结合的第一步，也是最重要的一步。到这里，传统的Q-Learning算法中的Q值就成了Q网络。Q-Learning算法这种通过神经网络来表示Q(S,A)的方式，发展到现在就成了著名的DQN。

【转载】神经网络

什么是网络传输介质

网络传输介质是指在网络中传输信息的载体，常用的传输介质分为有线传输介质和无线传输介质两大类。⑴有线传输介质是指在两个通信设备之间实现的物理连接部分，它能将信号从一方传输到另一方，有线传输介质主要有双绞线、同轴电缆和光纤。双绞线和同轴电缆传输电信号，光纤传输光信号。⑵无线传输介质指

脉冲神经网络

脉冲神经网络 （SNN-Spiking Neuron Networks) 经常被誉为第三代人工神经网络。第一代神经网络是感知器，它是一个简单的神经元模型并且只能处理二进制数据。第二代神经网络包括比较广泛，包括应用较多的BP神经网络。但是从本质来讲，这些神经网络都是基于神经脉冲的频率进行编码(

卷积神经网络

卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型，它的特殊性体现在两个方面，一方面它的神经元间的连接是非全连接的， 另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的（即相同的）。它的非全连接和权值共享的网络结构使之更类似于生物 神经网络，降低了网络模型的复杂度（对于很难学习的深层结构