《微派网络》专题

当使用uWSGI网络服务器搭配geventd的时候，Socket.IO服务器的时候，可以利用uWSGI原生的WebSocket支持。 一 个配置和运用uWSGI服务器完整的解释超出了本文的论述范围。uWSGI服务器确实是一个比较复杂的，它提供了大量而又详尽的设置选项。它必须使用 Websocket和SSL编译才能支持WebSocket传输。作为介绍，下面的命令启动了一个uWSGI服务器作为范例，这

NFS(网络文件系统) [NFS] lockd.nlm_grace_period=秒数 为NFS锁管理器指定宽限时间，单位是秒。取值范围在[0-240]？ [NFS] lockd.nlm_tcpport=端口号 为NFS锁管理器指定TCP端口 [NFS] lockd.nlm_timeout=秒数 为NFS锁管理器指定默认超时时间，单位是秒。默认值是10秒。取值范围在[3-20]？ [NFS] lo

Bridge模式 当Docker进程启动时，会在主机上创建一个名为docker0的虚拟网桥，此主机上启动的Docker容器会连接到这个虚拟网桥上。虚拟网桥的工作方式和物理交换机类似，这样主机上的所有容器就通过交换机连在了一个二层网络中。从docker0子网中分配一个 IP 给容器使用，并设置 docker0 的 IP 地址为容器的默认网关。在主机上创建一对虚拟网卡veth pair设备，Docke

学会配置虚拟机的几种不同类型的网络：端口转发，私有网络，公有网络。 虚拟机网络 配置虚拟机的网络，主要就是要把在虚拟机上安装的服务公开，比如我们在虚拟机上安装了一个 Web 服务器，你想在虚拟机之外访问安装在这个虚拟机上的 Web 访问器，就需要配置一下虚拟机的某种类型的网络，可以是端口转发，私有网络或公有网络。 启动虚拟机以后，你的虚拟机就可以使用 nat 这种上网方式，也就是如果你的电脑能上网

辅助阅读：TensorFlow中文社区教程 - 英文官方教程 代码见：full_connect.py Linear Model 加载lesson 1中的数据集 将Data降维成一维，将label映射为one-hot encoding def reformat(dataset, labels): dataset = dataset.reshape((-1, image_size * imag

虽然之前我们已经提到过不建议直接使用 LogStash::Inputs::TCP 和 LogStash::Outputs::TCP 做转发工作，不过在实际交流中，发现确实有不少朋友觉得这种简单配置足够使用，因而不愿意多加一层消息队列的。所以，还是把 Logstash 如何直接发送 TCP 数据也稍微提点一下。 配置示例 output { tcp { host => "19

未来你可能会用 Redis 服务器或者其他的消息队列系统来作为 logstash broker 的角色。不过 Logstash 其实也有自己的 TCP/UDP 插件，在临时任务的时候，也算能用，尤其是测试环境。 小贴士：虽然 LogStash::Inputs::TCP 用 Ruby 的 Socket 和 OpenSSL 库实现了高级的 SSL 功能，但 Logstash 本身只能在 SizedQu

大多数的 PCI 和多数的 ISA 网卡都被支持。一些网络接口卡不被多数 Debian 安装盘支持， 如 AX.25 卡与协议；NI16510 EtherBlaster 卡；Schneider & Koch G16 卡； Koch G16 卡；以及 Zenith Z-Note built-in 网卡。微通道(MCA)网卡不被标准的安装系统支持， 但可以参考 Linux on MCA 和 Linux

任何受 Linux 内核支持的网络接口卡(NIC)也全都被引导盘所支持。 你可能需要将网络驱动作为模块挂载。

任何受 Linux 内核支持的网络接口卡(NIC)也全都被引导盘所支持。 你可能需要将网络驱动作为模块挂载。

安装flannel网络插件 所有的node节点都需要安装网络插件才能让所有的Pod加入到同一个局域网中，本文是安装flannel网络插件的参考文档。 建议直接使用yum安装flanneld，除非对版本有特殊需求，默认安装的是0.7.1版本的flannel。 yum install -y flannel service配置文件/usr/lib/systemd/system/flanneld.serv

前 言 Linux 系统的一个主要特点是他的网络功能非常强大。随着网络的日益普及，基于网络的应用也将越来越多。 在这个网络时代，掌握了 Linux 的网络编程技术，将令每一个人处于不败之地，学习 Linux 的网络编程，可以让我们真正的体会到网络的魅力。 想成为一 位真正的 hacker，必须掌握网络编程技术。 现在书店里面已经有了许多关于 Linux 网络编程方面的书籍，网络上也有了许多关于网络

历史上的网络编程都倾向于困难、复杂，而且极易出错。 程序员必须掌握与网络有关的大量细节，有时甚至要对硬件有深刻的认识。一般地，我们需要理解连网协议中不同的“层”（Layer）。而且对于每个连网库，一般都包含了数量众多的函数，分别涉及信息块的连接、打包和拆包；这些块的来回运输；以及握手等等。这是一项令人痛苦的工作。 但是，连网本身的概念并不是很难。我们想获得位于其他地方某台机器上的信息，并把它们移到

ResNet中的跨层连接设计引申出了数个后续工作。本节我们介绍其中的一个：稠密连接网络（DenseNet） [1]。 它与ResNet的主要区别如图5.10所示。 图5.10中将部分前后相邻的运算抽象为模块$A$和模块$B$。与ResNet的主要区别在于，DenseNet里模块$B$的输出不是像ResNet那样和模块$A$的输出相加，而是在通道维上连结。这样模块$A$的输出可以直接传入模块$B$后

在“多层感知机的从零开始实现”一节里我们构造了一个含单隐藏层的多层感知机模型来对Fashion-MNIST数据集中的图像进行分类。每张图像高和宽均是28像素。我们将图像中的像素逐行展开，得到长度为784的向量，并输入进全连接层中。然而，这种分类方法有一定的局限性。 图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。 对于大尺寸的输入图像，使用全连接层容易造成模型过大