原文 | Máňa Píchová 翻译 | 郑子铭 对于 .NET 的每个新版本,我们都希望发布一篇博客文章,重点介绍网络的一些变化和改进.在这篇文章中,我很高兴谈论 .NET 6 中的变化. 这篇文章的上一个版本是 .NET 5 网络改进. HTTP HTTP/2 窗口缩放 随着 HTTP/2 和 gRPC 的兴起,我们的客户发现 SocketsHttpHandler 的 HTTP/2 下载速度在连接到具有显着网络延迟的地理位置较远的服务器时无法与其他实现相提并论.在具有高带宽延迟产品的链路…

原文链接:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 吴恩达版:http://www.ai-start.com/dl2017/html/lesson5-week1.html#header-n375 Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考.在你阅读这篇文章时候,你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义.我们不会将所有的东西都全部丢弃,然后用…

自研CNI IPAM插件 解决K8s功能问题 首先,在功能方面,Kubernetes 网络模型由于IP不固定,无法对IP资源进行精细管控,无法使用基于IP的监控和基于IP的安全策略,此外,一些IP发现的服务部署十分困难,给运维人员增加了很大的工作难度.例如由于IP不固定,令很多采用IP固定来做的传统监控和审计机制全部失效.此外,很多软件是对MAC地址进行授权,IP地址不固定无法购买授权,IP固定的需求在一定场景下客观存在. 为了解决这一问题,灵雀云把IP当做重要资源,进行单独管理.灵雀云自研的C…

@翻译:huangyongye 原文链接: Understanding LSTM Networks 前言:其实之前就已经用过 LSTM 了,是在深度学习框架 keras 上直接用的,但是到现在对LSTM详细的网络结构还是不了解,心里牵挂着难受呀!今天看了 tensorflow 文档上面推荐的这篇博文,看完这后,焕然大悟,对 LSTM 的结构理解基本上没有太大问题.此博文写得真真真好!!!为了帮助大家理解,也是怕日后自己对这些有遗忘的话可以迅速回想起来,所以打算对原文写个翻译.首先声明,由于本人水…

生成式对抗网络(gennerative adversarial network,GAN),谷歌2014年提出网络模型.灵感自二人博弈的零和博弈,目前最火的非监督深度学习.GAN之父,Ian J.Goodfellow,公认人工智能顶级专家. 原理.生成式对搞网络包含一个生成模型(generative model,G)和一个判别模型(discriminative model,D).Ian J.Goodfellow.Jean Pouget-Abadie.Mehdi Mirza.Bing Xu.Davi…

第18章      BSD Sockets基础知识 本章节为大家讲解BSD Sockets,需要大家对BSD Sockets有个基础的认识,方便后面章节Socket实战操作. (本章的知识点主要整理自网络) 18.1  初学者重要提示 18.2  Socket基础知识参考资料 18.3  Socket基础知识点 18.4  BSD Sockets简介 18.5  BSD Sockets的API说明 18.6  总结 18.1  初学者重要提示 初学者务必要对Socket的基础知识点有个认识,不是…

1.目标检测 检测图片中所有物体的 类别标签 位置(最小外接矩形/Bounding box) 区域卷积神经网络R-CNN 模块进化史 2.区域卷积神经网络R-CNN Region proposals+手工特征+分类器 R-CNN模块划分 模块1:Selective Search(SS)获取区域 ~2000个区域Region proposals 跟分类无关,包含物体 区域预处理 Bounding box膨胀 尺寸变换成227x227 模块2:AlexNet 网络 对所有区域进行特征提取 fine-…

本篇文章内容来自2016年TOP100summit网易视频云.网易杭州研究院服务端技术专家邵峰的案例分享.编辑:Cynthia 邵峰:网易视频云.网易杭州研究院服务端技术专家浙江大学计算机专业博士毕业.自毕业以后从事数据库.分布式存储等领域研究,有十年左右的服务端开发经验.目前在网易视频云负责产品化研发工作,在服务端开发.存储/数据库开发等方面有丰富的实战经验. 导读:在网易视频云直播产品开发中,研发团队遇到了直播卡顿难题.如何提供稳定.流畅.无卡顿的直播服务,是当时迫切需要解决的问题.通过客户…

[译] 理解 LSTM 网络 http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考.在你阅读这篇文章时候,你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义.我们不会将所有的东西都全部丢弃,然后用空白的大脑进行思考.我们的思想拥有持久性.传统的神经网络并不能做到这点,看起来也像是一种巨大的弊端.例如,假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类.传统的神…

一.文献解读 我们知道GAN 在图像修复时更容易得到符合视觉上效果更好的图像,今天要介绍的这篇文章——ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks,它 发表于 ECCV 2018 的 Workshops,作者在 SRGAN 的基础上进行了改进,包括改进网络的结构.判决器的判决形式,以及更换了一个用于计算感知域损失的预训练网络. 超分辨率生成对抗网络(SRGAN)是一项开创性的工作,能够在单一图像超分辨率中生成逼…