《网关》专题

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。

找到默认主页入口 我们知道页面入口都是配置在路由中的，我们来看下app/config/routing.yml发现没有“/”的路由，但是我们发现了这么几句： app: resource: "@AppBundle/Controller/" type: annotation annotation的意思是“注解”，也就是说这一部分路由配置放在了注释里面，而资源在@AppBundl

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

概述 轻推提供了基于OAuth的授权登录方式，当用户在轻推客户端中访问轻应用/订阅号应用网页时，开发者可以通过轻推身份验证机制来获取用户信息，从而免去登录环节，实现自动登录。 轻应用/订阅号中的URL链接（包括消息中的链接、自定义菜单以及轻应用入口地址），均可以通过身份验证接口来获取用户的身份信息。 注意： 轻推的身份验证仅仅只提供在轻推客户端打开网页时可以获取轻推用户的身份信息，登录到其它独立的

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

注意：本书中的 Service Mesh 章节已不再维护，请转到 istio-handbook 中浏览。 Service mesh 又译作 ”服务网格“，作为服务间通信的基础设施层。Buoyant 公司的 CEO Willian Morgan 在他的这篇文章 WHAT’S A SERVICE MESH? AND WHY DO I NEED ONE? 中解释了什么是 Service Mesh，为什么

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

注意：本章属于 Docker 高级配置，如果您是初学者，您可以暂时跳过本章节，直接学习 Docker Compose 一节。 本章将介绍 Docker 的一些高级网络配置和选项。 当 Docker 启动时，会自动在主机上创建一个 docker0 虚拟网桥，实际上是 Linux 的一个 bridge，可以理解为一个软件交换机。它会在挂载到它的网口之间进行转发。 同时，Docker 随机分配一个本地未