论文巧妙地基于one-stage目标检测算法提出实时实例分割算法YOLACT,整体的架构设计十分轻量,在速度和效果上面达到很好的trade-off.   来源:[晓飞的算法工程笔记] 公众号 论文: YOLACT: Real-time Instance Segmentation 论文地址:https://arxiv.org/abs/1904.02689 论文代码:https://github.com/dbolya/yolact Introduction   目前的实例分割方法虽然效果都有很大的提

原文地址: https://blogs.oracle.com/ronen/entry/diving_into_openstack_network_architecture 译文转载自:http://blog.csdn.net/halcyonbaby/article/details/41524447 前言 openstack网络功能强大同时也相对更复杂.本系列文章通过Oracle OpenStack TechPreview介绍openstack的配置,通过各种场景和例子说明openstack各种不

http://djt.qq.com/article/view/238 1.数据中心网络架构挑战 随着技术的发展,数据中心的规模越来越大,一个数据中心的服务器容量从几年前的几千台服务器发展到今天的几万甚至几十万台.为了降低网络建设和运维成本,数据中心网络的设计者们也竭力将一个网络模块的规模尽可能扩大.同时,数据中心网络内部东西向流量也日益增加,在一些集群业务的需求驱动下,数据中心网络设计者们甚至开始讨论一个网络模块内10000台千兆线速服务器的可能性. 常见的数据中心网络模块的典型架构是双核心交换

原文:http://www.infoq.com/cn/articles/azure-networking-tips 本文从产品设计和架构角度分享了 Microsoft Azure 网络服务方面的使用经验,希望你在阅读本文之后能够了解这些服务之间,从而更好地设计你的架构. Microsoft Azure 的网络架构特别针对企业私有云和混合云进行了设计,其中包含三个常用的服务: 虚拟网络(Virtual Network):连接本地网络与云端基础设施 流量管理器(Traffic Manager):将用

作者 王枫  发布于 2014年4月8日 本文从产品设计和架构角度分享了Microsoft Azure网络服务方面的使用经验,希望你在阅读本文之后能够了解这些服务之间,从而更好地设计你的架构. Microsoft Azure的网络架构特别针对企业私有云和混合云进行了设计,其中包含三个常用的服务: 虚拟网络(Virtual Network):连接本地网络与云端基础设施 流量管理器(Traffic Manager):将用户流量分配到不同的数据中心 名称解析服务(DNS):使用内部主机名作为云服务的解

这篇是计算机类的优质首发推荐>>>><图解server端网络架构> 467张图表讲透构建高可用高性能server实战 写给网络架构师 serverproject师的网络server搭建架设管理配置宝典 编辑推荐 467张图表讲透基础技术和设计要点 资深project师撰写,网络和server的首次完美结合 从实际架构经验出发,为你讲述最接地气的技术 内容简单介绍 <图解server端网络架构>以图配文,具体说明了server端网络架构的基础技术和设计要点.

原文地址:http://www.shapeblue.com/cloudstack/understanding-cloudstacks-physical-networking-architecture/ 翻译仅供参考 理解并配置CloudStack中某个主机物理网络连接,在一开始的时候可能会显得很混乱.软件定义网络(SDN)的设置大大简化了某些方面的配置,但是其整合到CloudStack并未完全成熟,并且它并不能在任何情况下都是正确的解决方案. 在本文中, Paul Angus,ShapeBlue

openstack网络架构(nova-network/neutron) openstack网络体系中,网络技术没有创新,但用到的技术点很庞杂,包含bridge.vlan.gre.vxlan.ovs.openflow.sdn.iptables等,当然这里不会做具体技术介绍,概述技术,主要将其与openstack的结合点做具体分析. nova-network网络架构 在nova-network中,其网络模型包含flat.dhcp flat.vlan,用到的技术主要有bridge.vlan, dhcp

Delphi三层网络架构代码实现 1 .三层网络的概念 三层架构(3-tier architecture) 通常意义上的三层架构就是将整个业务应用划分为: 表现层(UI).业务逻辑层(BLL).数据访问层(DAL). 区分层次的目的即为了“高内聚,低耦合”的思想. 概念简介 1.表现层(UI):通俗讲就是展现给用户的界面,即用户在使用一个系统的时候他的所见所得. 2.业务逻辑层(BLL):针对具体问题的操作,也可以说是对数据层的操作,对数据业务逻辑处理. 3.数据访问层(DAL):该层所做事务直

目录 - 目录 - 云数据中心流量类型 - NSX整体网络结构 - 管理网络(API网络) - 租户网络 - 外联网络 - 存储网络 - openstack整体网络结构 - 管理网络:(上图中蓝线) - 外部网络:(上图中黑线) - 存储网络:(图中红线) - 租户网络:(图中红线) 目录 除去我们上一节提到的cisco 的ACI是与思科封闭,自成一体的SDN解决方案以外,大部分SDN的解决方案的重点都不在硬件设备上.常见SDN解决方案的目的都是尽量在现有的成熟交换机或者标准白牌openflow

卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架,尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀.CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZF Net到VGG,GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet,网络越来越深,架构越来越复杂,解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙.新年有假期,就好好总结一波CNN的各种经典架构吧,领略一下CNN的发展历程中各路大神之间的智慧碰撞之美. 上面那图是ILSVRC历年的Top-5错误率,

CDN(content delivery network 内容分发网络) 本质上就是提供缓存,使得用户总是能访问离他最近的服务器,akamai是世界上的第一家做CDN的公司 实例:构建CDN分发网络架构 环境:使用7台 Linux主机部署CDN环境架构,使用Nginx作为Web服务器,Squid作为各地区反向代理服务器,Bind作为分离解析DNS服务器 环境如下: DNS 服务器(192.168.4.253):dns253.hydra.com 反向代理服务器(192.168.4.1):squid

作为一个合格的运维人员,一定要熟悉掌握OSI七层网络和TCP/IP五层网络结构知识. 废话不多说!下面就逐一展开对这两个网络架构知识的说明:一.OSI七层网络协议OSI是Open System Interconnect的缩写,意为开放式系统互联. OSI参考模型各个层次的划分遵循下列原则:1)根据不同层次的抽象分层2)每层应当有一个定义明确的功能3)每层功能的选择应该有助于制定网络协议的国际标准.4)各层边界的选择应尽量节省跨过接口的通信量.5)层数应足够多,以避免不同的功能混杂在同一层中,但也

web中B/S网络架构 1:web中B/S网络架构 2:CDN工作机制和架构 3:负载均衡:    B/S分别是浏览器/服务器,架构流程为:     当你访问网站的时候,浏览器发送各种请求给浏览器,服务器返回各种默认资源给用户:     这当中涉及好多的东西,怕是全讲出来会有被打     1:域名到ip地址的映射:浏览器发送请求,然后DNS域名服务解析你访问的一个网站域名,例如将我的博客域名解析成ip地址:     2:负载均衡LB设备选择服务器处理请求:服务器不止一台,需要哪台服务器去解决,就

 reference:https://www.cnblogs.com/kevingrace/p/5909719.html https://www.cnblogs.com/awkflf11/p/9190309.html 作为一个合格的运维人员,一定要熟悉掌握OSI七层网络和TCP/IP五层网络结构知识. 废话不多说!下面就逐一展开对这两个网络架构知识的说明:一.OSI七层网络协议OSI是Open System Interconnect的缩写,意为开放式系统互联. OSI参考模型各个层次的划分遵循下

卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架,尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀.CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZF Net到VGG,GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet,网络越来越深,架构越来越复杂,解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙.新年有假期,就好好总结一波CNN的各种经典架构吧,领略一下CNN的发展历程中各路大神之间的智慧碰撞之美. 上面那图是ILSVRC历年的Top-5错误率,

CDN也就是内容分布网络(Context Delivery Network),它是构筑在现有interent上的一种先进的流量分配网络.其目的是通过现有的Internet中增加一层新的网络架构,将网站的内容发布到最接近用户的网络“边缘”,使用户可以就近取得所需的内容,提高用户访问网站的响应速度.有别于镜像,它比镜像更智能,可以做这样一个比喻:CDN = 镜像(Mirror)+缓存(Cache)+整体负载均衡(GSLB).因而,CDN可以明显提高Internet中信息流动的效率. 目前CDN都以缓

上一篇博文中,我们介绍了神经网络中的神经元,那么该如何组织起来这些神经元,才能发挥出最好的效果去解决现实中的问题呢? 这是一个复杂的问题,在工程中,神经网络的架构也是训练的也是一种超参数,本节先在理论上做一个简单的介绍,后续会结合具体的例子,讲述神经网络中,网络架构对系统训练和效果的影响. 如图是一个简单的神经网络,包含了输入层,隐藏层和输出层. 输入层里的神经元又叫输入神经元,输入层比较特殊,没有输入,只有输出.

本文基于SDN导论的视频而成:SDN导论 在网络发展速度如此之快的今天,传统网络的架构充满了危机,主要有这四个问题(3+1). 1)传统网络的部署和管理 非常困难 2)分布式网络架构凸显瓶颈 3)流量控制十分棘手 4)可编程性 本文从以上三个角度出发,结合视频内容和自己的理解进行一个阐述. 为什么要介绍传统网络架构的危机?只有在了解了传统网络架构的不足与缺陷之后,才能更好的理解SDN新型网络 "新"在哪里,优在哪里. 网络产商的分类 1)综合厂商/全栈厂商:提供交换机,路由器,防火墙,

openstack网络体系中,网络技术没有创新,但用到的技术点非常庞杂,包括bridge.vlan.gre.vxlan.ovs.openflow.sdn.iptables等,当然这里不会做具体技术介绍,概述技术,主要将其与openstack的结合点做详细分析. nova-network网络架构 在nova-network中,其网络模型包括flat.dhcp flat.vlan,用到的技术主要有bridge.vlan, dhcp flat多网络节点架构 优点:结构简单,稳定 缺点:所有租户都在一个

一.前言 1.1 诞生原因 在普通的前馈神经网络(如多层感知机MLP,卷积神经网络CNN)中,每次的输入都是独立的,即网络的输出依赖且仅依赖于当前输入,与过去一段时间内网络的输出无关.但是在现实生活中,许多系统的输出不仅依赖于当前输入,还与过去一段时间内系统的输出有关,即需要网络保留一定的记忆功能,这就给前馈神经网络提出了巨大的挑战.除此之外,前馈神经网络难以处理时序数据,比如视频.语音等,因为时序数据的序列长度一般是不固定的,而前馈神经网络要求输入.输出的维度都是固定的,不能任意改变.出于这两