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由于在企业中部署私有云的场景会更普遍，所以在私有云中运行Kubernetes + Docker集群之前，就需要自己搭建符合Kubernetes要求的网络环境。现在的开源世界里，有很多开源组件可以帮助我们打通Docker容器和容器之间的网络，实现Kubernetes要求的网络模型。当然每种方案都有自己适合的场景
长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），专门设计用来解决序列数据中的长期依赖问题。本教程将介绍如何使用Python和PyTorch库实现一个简单的LSTM模型，并展示其在一个时间序列预测任务中的应用。 什么是长短时记忆网络
神经网络架构作为深度学习领域的核心组成部分，不断地经历着创新和演进。随着计算能力的提升、数据集的扩大以及算法的改进，各种新颖的神经网络架构不断涌现，为各种任务带来了突破性的性能提升。本文将探讨神经网络架构的最新进展、应用领域以及面临的未来挑战。 最新进展：从深度到广度 随着深度学习的发展
一、进制 1.二进制 二进制就是计算机常用的进制，即逢二进一。例如：1010 2.八进制 八进制即逢八进一。例如：626 3.十进制 十进制就是我们在计算中常用的进制，所以就不再举例（即逢十进一） 4.十六进制 十六进制与其它进制有所不同，在10到15用英文字母进行表示。
引言 深度学习是一种强大的机器学习方法，已经在各种任务中取得了显著的成功。然而，随着神经网络变得越来越深，训练变得更加困难。为了解决这个问题，残差网络（Residual Networks）应运而生。本文将介绍残差网络的基本原理、优势以及在深度学习领域的应用。 残差网络的基本原理
文章及资源归档至【AIShareLab】，回复 通信系统与网络 可获取。 一、目的 掌握路由器的IPv6 基础配置。 掌握OSPFv3（单区域）的基础配置。 二、拓扑 如图1 所示，三台路由器R1、R2 和R3 分别通过相应物理接口进行连接，其中，R1 及 R3 各自下联一个网段
2.2.4 利用DNS域名服务DNS服务提供域名到IP地址的映射。按照具体作用的不同，DNS服务器分为主服务器、辅助服务器和缓存服务器。主服务器中存储了其所辖区域内主机的域名资源的正本，而且以后这些区域内的数据有所变更时，也将直接写到这台服务器的数据库中，这个数据库通常称为区域文件
作者 Robin Wieruch，译者 薛命灯来自德国的软件工程师Robin Wieruch将带我们一起体验如何使用deaplearn.js在浏览器上训练神经网络。原文链接：Neural Networks in JavaScript with deeplearn.js 。最近我写了一些文章
Android 9 (API 28)或以上的Android设备上，要求使用HTTPS进行网络请求。那么如何解决这种问题呢？大致可以从四个方面来解决： 1. 使用https请求 2. targetSdkVersion 降到27或以下 3. 使用network_security_config.xml
Android开发中，加载网络服务器的图片是很常用的，当然我们可以自己写服务器接口去实现，不过要做到服务器性能 优越的话，开发起来比较麻烦点，所以本博客要介绍Volley框架进行网络图片加载的demo！Volley框架集成了 AsyncHttpClient和Universal-Image-Loader
在网络通信领域，开放系统互连参考模型（Open Systems Interconnection Reference Model，简称OSI模型）是一个重要的概念框架，它将网络通信过程划分为七个层次，每一层都具有特定的功能和职责。本文将详细介绍这七个层次的结构、功能及其在实际网络通信中的应用
随着5G技术的广泛应用，人们对于网络服务的需求也日益多样化和个性化。为了满足不同行业、不同应用场景对网络性能的不同要求，5G网络引入了一项革命性的技术——网络切片（Network Slicing）。网络切片技术通过在物理网络上创建多个逻辑独立的虚拟网络，为用户提供定制化的服务，从而实现网络资源的灵活分配和高效利用
随着5G、云、AI等新技术的兴起，全球经济数字化也进入了新的征程，企业的智能升级正当时。企业上云过程面临的诸多问题中，网络首当其冲，统计表明，43%的企业应用在上云过程遇到了网络问题。不论是云上原生VPC模型对企业级特性的缺失、云边协同对低时延高带宽的网络诉求、还是基础网络和云原生应用的难以适配
此次疫情防控，信息及时共享、实时追踪，管控体系的全覆盖和云计算紧密相关。如果运营中的任何一座数据中心出现细微的差错都将会影响上亿人的互联网使用。在这场激烈的战斗中，有那么一群人，在背后默默守护着信息的传输，他们就是---数据中心运维团队。疫情的时候，为减少疾病传染可能性，许多公司的选择了在家远程办公
1594696047904036722.png今年3月，国家发展改革委、国家能源局等八部门联合印发《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，全面启动煤炭行业新基建。5G在煤矿井下作业场景的成功部署应用，标志着“5G+智慧矿山”建设已迈出关键一步，实现了以新技术助推行业智能化转型，促进煤炭行业高质量发展
深度残差网络ResNet获得了2016年IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的最佳论文奖，目前在谷歌学术的引用量已高达38295次。残差收缩网络是深度残差网络的一种的改进版本，其实是深度残差网络、注意力机制和软阈值函数的集成
在当今人工智能迅猛发展的浪潮中，神经网络无疑是其中的璀璨明星，在图像识别、语音处理、自然语言理解等诸多领域都取得了令人瞩目的成就。然而，随着神经网络模型复杂度的不断攀升，其对计算资源和存储空间的需求也急剧增加。这不仅限制了模型在资源受限设备上的部署，如移动端设备和嵌入式系统，还导致了训练和推理时间的延长
在人工智能的璀璨星空中，神经网络无疑是一颗耀眼的巨星，而其训练过程则是决定其性能优劣的关键环节。粒子群优化算法（PSO）作为一种强大的智能优化算法，与 C 语言的高效特性相结合，为神经网络训练开辟了新的优化途径。今天，就让我们一同探索如何借助 C 语言实现粒子群优化算法用于神经网络训练
本文主要介绍了如何在昇腾上，使用pytorch对经典的图神经网络GraphSage在论文引用CiteSeer数据集上进行分类训练的实战讲解。内容包括GraphSage创新点分析、GraphSage算法原理、GraphSage网络架构剖析与GraphSage网络模型代码实战分析等等。
目录 NN-SVG PlotNeuralNet ConvNetDraw Draw_Convnet 本文介绍几款如何画出炫酷高大上的神经网络图工具，下面是常用的几种工具。 NN-SVG 这个工具可以非常方便的画出各种类型的图，是下面这位兄弟开发的，来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室
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