《趣丸网络》专题

提示 视频 PPT 下载 背景介绍 NTP 网络时间协议(Network Time Protocol)，是用来同步网络中各个计算机时间的协议。 本教程介绍了如何开启 NTP 软件包（一个运行在 RT_Thread 上的 NTP 客户端），并且当连接上网络后，如何利用这个软件包，获取当前的 UTC 时间，并更新至 RTC（实时时钟）中。 获取示例代码 打开 Env 工具输入 menuconfig 按

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在本章中，我们将处理来自在线社交网络的数据，并使用 WS 图对其进行建模。WS 模型像数据一样，具有小世界网络的特点，但是与数据不同，它的节点到节点的邻居数目变化很小。 这种差异是 Barabási 和 Albert 开发的网络模型的动机。BA 模型捕捉到邻居数量的观察到的变化，它具有小的世界属性之一，短路径长度，但它没有一个小世界网络的高聚类。 本章最后讨论了 WS 和 BA 图，作为小世界网络

内容分发网络即CDN，用于实现域名加速访问等。 内容分发网络（Content Delivery Network，CDN）是构建在现有互联网基础之上的一层智能虚拟网络，通过在网络各处部署节点服务器，实现将源站内容分发至所有CDN节点，使用户可以就近获得所需的内容。CDN服务缩短了用户查看内容的访问延迟，提高了用户访问网站的响应速度与网站的可用性，解决了网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等问题。

常见网络故障 我们在开发或者网络管理中，经常碰到各种各样的网络故障。掌握处理常见的网络故障，就成为了网络运维工程师和开发工程师的基础技能。 常见以下两个故障： 服务器无法登录了 服务访问不了 这两个故障背后的原因有很多种，列举如下： 服务器无法登录 你的电脑断网了 服务器关闭了 服务器没关闭，但是访问端口关闭了（例如关闭了远程桌面的3389端口或者ssh的22端口） 服务器没关闭，访问端口也没关闭

使用Chromium原生网络库发起HTTP/HTTPS请求 进程: 主进程​ net 模块是用于发出 HTTP(S) 请求问题的客户端 API。 它类似于Node.js的HTTP 和 HTTPS模块,但是它基于Chromium 的原生API 而非Node.js ,相对而言更适合处理 web 端的请求。 关于为什么使用 net 模块 而非Node.js,这里有个简要的原因列表: 自动管理系统代理设置

介绍 常言道：欲练神功，必先练好基本功。之前做了一个关于IP路由，默认网关和掩码的问答贴，做完这个帖子觉得如果对网络知识点做一个系统的阐述，应该会很有帮助。 本系列文章着重于讲解网络管理实际应用中常常涉及的重要知识点，尽量以实用为主。准备写的几个章节暂时有（可能会有增减）： 网络传输 交换机 VLAN与Trunk 路由(上) 路由(下) 链路聚合 IP地址与子网 NAT原理与配置 ICMP与ARP

递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是两种人工神经网络的总称：时间递归神经网络（recurrent neural network）和结构递归神经网络（recursive neural network）。时间递归神经网络的神经元间连接构成有向图，而结构递归神经网络利用相似的神经网络结构递归构造更为复杂的深度网络。 RNN一般指代时间递归神经网络。单纯递归神经网络

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层（pooling layer）。这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络

LeNet 5 LeNet-5是第一个成功的卷积神经网络，共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数（连接权重）。 AlexNet tf AlexNet可以认为是增强版的LeNet5，共8层，其中前5层convolutional，后面3层是full-connected。 GooLeNet (Inception v2) GoogLeNet用了很多相同的层，共22层，并将全连接层变为稀疏链接层。 In

上一节介绍了，我们可以基于语义分割对图像中的每个像素进行类别预测。全卷积网络（fully convolutional network，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换 [1]。与之前介绍的卷积神经网络有所不同，全卷积网络通过转置卷积（transposed convolution）层将中间层特征图的高和宽变换回输入图像的尺寸，从而令预测结果与输入图像在空间维（高和宽）上一一对

上一节介绍的$n$元语法中，时间步$t$的词$w_t$基于前面所有词的条件概率只考虑了最近时间步的$n-1$个词。如果要考虑比$t-(n-1)$更早时间步的词对$w_t$的可能影响，我们需要增大$n$。但这样模型参数的数量将随之呈指数级增长（可参考上一节的练习）。 本节将介绍循环神经网络。它并非刚性地记忆所有固定长度的序列，而是通过隐藏状态来存储之前时间步的信息。首先我们回忆一下前面介绍过的多层感

Realtime networking is a complex field, but with Unity we have made it extremely simple to achieve. However, it is still best to understand the breadth and depth involved with creating any kind of net