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华为云 · 7天实战营系列活动2020年 -- 7天玩转网络AI模型二期实战营7天Get网络AI模型开发秘籍！完成打卡任务，将有机会获得旅行五件套、U型枕等多重豪礼哦~限额免费招募，快来报名吧！   活动参与流程  Step1. 添加群助手好友并回复“NAIE”，入群免费报名活动！

XX人民医院网络安全改造规划

针对众多医院的情况，线下机房需要改造，增加网络安全设备。

【画布】选中网络菜单：单根、单组、多组

业务场景：【画布】选中网络菜单：单根、单组、多组 场景示例：设置->系统，“网络高亮”设置项，支持在单根、单组、多组3种模式中切换。工具栏对应图标：网络高亮（1）单根：选中当前网络段（2）单组：选中整条网络（3）多组：选中同页内所有同名网络

昇腾芯片下的终端网络相关命令找不到

如何实现相同前缀的网络名自动+1 ？

业务场景：如何实现相同前缀的网络名自动+1 ？解决方案：选中需要批量设置网络名的网络，右键点击点击后出现弹框点击按钮确定后

网络安全应急响应工程师做什么

应急响应工程师：客户业务系统被攻击，要快速定位安全问题，要快速恢复业务系统，有的甚至还要取证报警。（家里如果被偷东西价值太大，你还不报警？心咋这么大）

【重大消息】智简网络社区内容“更新”啦！！！

智简网络社区内容“更新”啦！！！智简网络社区是专门为开发者“学习、开发、验证、交流”一站式支持与服务平台。为企业上云提供更加全面丰富的资源，我们数通社区功能体系也更加庞大，现在来看下智简网络社区有哪一些改变？又有增加什么模块了？   社区之更名          随着数字化的不断发展

超分辨经典模型：多链路深层网络——DRCN

DRCN(Deep Recursive Convolutional Network)与VDSR同年发表，它们都是首尔国立大学计算机视觉实验室的工作，二者的性能表现也十分相近。DRCN分为嵌入部分、推断部分以及重构部分，与SRCNN的三个步骤对应，如下图所示。 DRCN网络结构嵌入部分的作用是从低清图像抽取特征

神经网络训练的梯度爆炸和梯度消失

神经网络的训练机制，不管是哪种神经网络，其训练都是通过反向传播计算梯度来实现权重更新的。通过设定损失函数，建立损失函数关于各层网络输入、输出的梯度计算，当网络训练开动起来时，系统便按照反向传播机制来不断更新网络各层参数直到停止训练为止。但当网络层数加深时，这个训练系统变得不是很稳定

使用iot studio时未成功注册到EPS网络

使用iot studio时未成功注册到EPS网络，请问是什么原因，我是去年八月份买的小熊派，应该没过期把

通过传播网络代码学习通用的神经结构

论文题目：Learning Versatile Neural Architectures by Propagating Network Codes作者：丁明宇，霍宇琦，卢浩宇，杨林杰，王哲，卢志武，王井东，罗平论文概述：这项工作探索了如何设计一个能够适应多种异构视觉任务的神经网络，

对于开会网络不好有顾忌的看过来

华为公有云视讯系统拥有独创技术，具备超强的网络适应能力，打造稳定的高清系统，可以全方位保证会议正常召开。超强纠错（SEC 3.0-- Super Error Concealment）华为公有云视讯系统采用H.264 SVC和华为公司独有的SEC3.0超强抗丢包处理技术，在网络丢包率达

FBB网络自治，让运营商大象可以“跳舞”

2017年，Gartner提出了IBNS（意图的交互式网络系统）的概念，并提出IBNS应该具备的四种能力：转译和验证、自动安装、网络状态的察觉、精确诊断以及动态的优化和补救。从此奠定了自动驾驶网络的雏形。2019年底，Gartner发布2020年十大战略性技术趋势，围绕“以人为中心的智能空间

使用WireShark完成网络协议（ARP、DNS、http）分析

>随着网络入侵的不断发展，网络安全变得越来越重要，于是网络入侵取证系统的研究也变得日益重要。在网络入侵取证系统中，对网络上传送的数据包进行有效的监听即捕获包是目前取证的关键技术，只有进行高效的数据包捕获，网络管理员才能对所捕获的数据进行一系列的分析，从而进行可靠的网络安全管理。 #

深度学习之神经网络优化中的挑战

优化通常是一个极其困难的任务。传统的机器学习会小心设计目标函数和约束，以确保优化问题是凸的，从而避免一般优化问题的复杂度。在训练神经网络时，我们肯定会遇到一般的非凸情况。即使是凸优化，也并非没有任何问题。在这一节中，我们会总结几个训练深度模型时会涉及到的主要挑战。在优化凸函数时，会遇到一些挑战

主会控中信号（网络质量）分别代表什么？

会议中有多种网络质量参数，分别代表以下含义发送延时：终端到MCU延时。接受延时：MCU回到终端的延时。发送抖动：终端到MCU方向的抖动。接收抖动：MCU到终端的抖动。满足以下任一项，则网络质量信号显示红色：延时>=250ms抖动>=50ms音频丢包>=10%视频丢包>=3%辅流丢包

活用Python之网络爬虫图片抓取

起Python，想必大家一定不陌生，作为时下大热的计算机程序设计语言，大大小小网站的广告栏、甚至是朋友圈，都充斥着Python学习的广告，简直掀起了一场全民学Python的热潮。不过，Python热门自然是有原因的，它免费、开源，可跨平台运行、不区分操作系统，语法简洁清晰、易上手，

超分辨经典模型：单链路浅层网络——SRCNN

SRCNN是深度学习超分辨的开山之作，发表于2014年，此时AlexNet问世才2年，Tensorflow也还没有发布，深度学习的发展远不如现在这么繁荣。作者将超分过程抽象为1) 图像块抽取与表征 2) 非线性映射 3) 重构 三个步骤，每个步骤都可以用卷积来表示，从而组成了简洁的三层卷积结构

【画布】优化网络选中，“图元选中”快捷功能

业务场景：【画布】优化网络选中，“图元选中”快捷功能场景示例：1、增加网络选中范围，在网络本身的格点上，上下左右各扩展0.01的选中范围；2、设置->系统，新增“图元选中”设置项，支持两种选择模式：所见即所得、父级匹配。工具栏对应图标：图元选中此处以网络的选中为例（器件、总线等同样适用

超分辨经典模型：多链路深层网络——DRRN

沿着残差学习和递归学习的成功道路，DRRN进一步玩出了残差学习与递归学习的新花样，它与上文提到的几种模型的对比如下： DRRN与其它模型的结构对比图(a)是ResNet的简化网络结构，它的残差结构是局部的，绿色虚线框表示残差单元。图(b)是VDSR的网络结构，紫色的线表示全局跳跃连接