2 特殊OID 2 特殊OID 一些最常用的SNMP OID自动转换为Zabbix的数字表示。 例如，如果Index被翻译为1.3.6.1.2.1.2.2.1.1，则将ifIndex.0转换为1.3.6.1.2.1.2.2.1.1.0。 该表包含特殊OID的列表。 特殊OID 标识符 描述 ifIndex 1.3.6.1.2.1.2.2.1.1 ...

HTTP/3 HTTP/3 上文提到过，基于QUIC传输的第一个也是最基础的协议是HTTP。 就像HTTP/2是通过网络传输HTTP流量的一种新方式，HTTP/3是另一种通过网络传输HTTP的新方法。 HTTP的范例和概念没有改变。它含有头部（header）和正文（body），请求和回复，还有动词（verb）、Cookie和缓存。HTTP/3的主...

2.2 身份验证，完整性和机密性 2.2 身份验证，完整性和机密性 NETCONF 连接必须提供身份验证，数据完整性，机密性和重播保护。 NETCONF 依赖于此功能的传输协议。 NETCONF 对等方认为独立于本文档提供适当级别的安全性和机密性。例如，根据底层协议，可以使用TLS [RFC5246 - The Transport Layer Sec...

练习 使用原始的人工神经元（如图 10-3 中的一个）来计算神经网络，计算A ⊕ B （⊕ 表示 XOR 运算）。提示：A ⊕ B = (A ∧ ¬ B) ∨ (¬ A ∧ B) 。 为什么通常使用逻辑斯蒂回归分类器而不是经典感知器（即使用感知器训练算法训练单层的线性阈值单元）？你如何调整感知器使之等同于逻辑回归分类器？ 为什么激活函数是训练第...

Universal Asynchronous I/O API 统一的异步 I/O API Universal Asynchronous I/O API 统一的异步 I/O API 传统的 Java I/O API 在应对不同的传输协议时需要使用不同的类型和方法。例如：java.net.Socket 和 java.net.DatagramSocket 它...

PyTorch: nn包 PyTorch: nn包 译者：@yongjay13 、@speedmancs 校对者：@bringtree 本例中的全连接神经网络有一个隐藏层, 后接ReLU激活层, 并且不带偏置参数. 训练时通过最小化欧式距离的平方, 来学习从x到y的映射. 实现中用PyTorch的nn包来搭建神经网络. 如果使用Py...

5.2 感知机与多层网络 5.2 感知机与多层网络 感知机（Perceptron）是由两层神经元组成的一个简单模型，但只有输出层是M-P神经元，即只有输出层神经元进行激活函数处理，也称为功能神经元（functional neuron）；输入层只是接受外界信号（样本属性）并传递给输出层（输入层的神经元个数等于样本的属性数目），而没有激活函数。这样一...

1. 概述 1. 概述 P2P模块是Hyperchain底层网络通信模块，它保证了通信链路的数据传输安全，用户可以通过配置文件来配置是否启用传输安全TLS、是否启动数据传输加密（或更换数据加密算法）。在该模块中，物理连接（Network层）与逻辑连接分离，模块整体架构如下图所示：

Model 类 API Model 的实用属性 Model 类模型方法 compile fit evaluate predict train_on_batch test_on_batch predict_on_batch fit_generator evaluate_generator predict_generator get_lay...

自动微分机制介绍 一、背景 二、如何使用飞桨的自动微分机制 三、飞桨中自动微分相关所有的使用方法说明 四、飞桨自动微分运行机制 五、总结 自动微分机制介绍 PaddlePaddle的神经网络核心是自动微分，本篇文章主要为你介绍如何使用飞桨的自动微分，以及飞桨的自动微分机制，帮助你更好的使用飞桨进行训练。 一、背景 神经网络是由节点和节...