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OpenFlow:Enabling Innovation in Campus Networks

SDN领域,OpenFLow现在已经成为了广泛使用的南向接口协议.若想好好学习SDN,在这个领域有所进步,需要熟悉OpenFlow协议.我最近找了篇有关OpenFLow的论文,发现最早该协议是在Sigcomm2008中的一篇论文<OpenFlow:Enabling innovation in Campus Networks>,作者之一是SDN领域创始人之一的Nick McKeown.现在我写下一些学习笔)记: 1. 最早该协议是作用于校园网建设,现在已经成为较为通用的SDN南向协议.至于网络的…

论文阅读：OpenFlow: Enabling Innovation in Campus Networks

摘要: 本白皮书提出了OpenFlow——研究人员在他们每天使用的网络中运行实验协议的一种方式. OpenFlow基于以太网交换机,具有内部流表以及用于添加和删除流条目的标准化接口.我们的目标是鼓励网络供应商将OpenFlow添加到他们的交换机产品中,以部署在大学校园主干网和布线室中.我们认为OpenFlow是一个务实的折衷方案:一方面,它允许研究人员以一致的方式以线速和高端口密度在异构交换机上进行实验:另一方面,供应商无需公开其交换机的内部工作原理. 背景/问题: 如今,几乎没有实际方法可以在…

【论文阅读】Learning Dual Convolutional Neural Networks for Low-Level Vision

论文阅读([CVPR2018]Jinshan Pan - Learning Dual Convolutional Neural Networks for Low-Level Vision) 本文针对低层视觉问题,提出了一般性的用于解决低层视觉问题的对偶卷积神经网络.作者认为,低层视觉问题,如常见的有超分辨率重建.保边滤波.图像去雾和图像去雨等,这些问题经常涉及到估计目标信号的两个成分:结构和细节.因此,文章提出DualCNN,它包含两个平行的分支来分别恢复结构和细节信息. 具体内容参见https…

论文阅读笔记六十一:Selective Kernel Networks(SKNet CVPR2019)

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1903.06586.pdf github: https://github.com/implus/SKNet 摘要 在标准的卷积网络中,每层网络中神经元的感受野的大小都是相同的.在神经学中,视觉神经元感受野的大小是由刺激机制构建的,而在卷积网络中却很少考虑这个因素.本文提出的方法可以使神经元对于不同尺寸的输入信息进行自适应的调整其感受野的大小.building block为Selective Kernel单元.其存在多个分支,每个分支的卷积核…

论文阅读笔记五：U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation(CVPR2015)

前面介绍了两个文本检测的网络,分别为RRCNN和CTPN,接下来鄙人会介绍语义分割的一些经典网络,同样也是论文+代码实现的过程,这里记录一下自己学到的东西,首先从论文下手吧. 英文论文原文地址:https://arxiv.org/abs/1505.04597 前面的论文忘记介绍大佬的名字了,在这里先抱个歉...那么接下来有请提出U-Net的大佬们一一列席:Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas Brox 这里依次是三位大佬的主页   https…

[论文阅读笔记] metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks

[论文阅读笔记] metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 解决异构网络上的节点嵌入问题. 论文中指出了异构网络嵌入的两个关键问题: 在异构网络中,如何定义和建模节点邻域的概念? 如何优化嵌入模型,使得其能够有效的保留多种类型的节点和边的结构和语义信息. (2) 主要贡献 Contribution 1: 定义了异构网络表示学…

[论文阅读笔记] node2vec Scalable Feature Learning for Networks

[论文阅读笔记] node2vec:Scalable Feature Learning for Networks 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 由于DeepWalk的随机游走是完全无指导的随机采样,即随机游走不可控.本文从该问题出发,设计了一种有偏向的随机游走策略,使得随机游走可以在DFS和BFS两种极端搜索方式中取得平衡. (2) 主要贡献 Contribution: 本篇论文主要的创新点在于改进了随机游走的策略,定义了两个参数p和q,使得随机游走在BFS…

[论文阅读笔记] Adversarial Learning on Heterogeneous Information Networks

[论文阅读笔记] Adversarial Learning on Heterogeneous Information Networks 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 现有的异构网络(HIN)嵌入方法本质上可以归结为两个步骤(1)正样本生成和负样本生成(2)在这些样本上训练模型优化目标函数以得到更合适的节点嵌入.目前主流的异构网络嵌入方法存在以下几个问题: Problem 1: 首先,这些算法一般从原始网络中随机选择节点与中心节点组合生成正样本或者负样本,即,…

《Learning to warm up cold Item Embeddings for Cold-start Recommendation with Meta Scaling and Shifting Networks》论文阅读

<Learning to warm up cold Item Embeddings for Cold-start Recommendation with Meta Scaling and Shifting Networks>论文阅读 (i)问题背景: 工业界的推荐系统/广告系统现在都会用embedding技术生成物品/用户的向量.通俗点讲就是build一个向量嵌入层,把带有原始特征的输入向量转换成一个低维度的dense向量表示.推荐系统的模型一般有向量嵌入层和深度模型层两部分组成,向量嵌入层的…

[论文阅读] MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications (MobileNet)

论文地址:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 本文提出的模型叫MobileNet,主要用于移动和嵌入式视觉应用.该模型具有小巧.低延迟的特点.MobileNet在广泛的应用场景中具有有效性,包括物体检测,细粒度分类,人脸属性和大规模地理定位. MobileNet架构 深度可分解卷积(Depthwise Separable Convolution) MobileNet模…