专线是一种高性能、安全性极好的网络传输服务。专线服务避免了用户核心数据走公网线路带来的抖动、延时、丢包等网络质量问题，大大提升了用户业务的性能与安全性。
2) 使用图神经网络模型处理代码图结构样本。基于图结构的数据样本，设计了一种基于图卷积的深度神经网络模型，用来对样本数据进行特征提取和样本分类。 3) 基于设计方案设计了实验方案并对结果进行了分析。
常见的网络攻击 今天和大家分享几种常见的网络攻击：被动攻击、主动攻击、中间人攻击。
其研究主要在于提出一种复制-生成网络，针对时态知识图谱中缺失的不完整事实进行推断、补全。在中大型知识图谱中，为了更加细致地刻画事实，通常会增加时间维度的信息以描述实体与实体之间的动态关系与交互。
我们训练神经网络的目的，就是尽可能地减少这个“交叉熵损失”。 此时的网络如下图： 5.反向传播与参数优化 上边的1~4节，讲述了神经网络的正向传播过程。
图 19训练效果 在训练误差比较中，20层网络的误差率低于56层网络的误差率；在测试误差比较中，20层网络的误差率比56层的误差率低，也就是20层网络的测试效果优于56层网络的测试效果。
1、经典的网络路径探测技术 图 1 traceroute工作原理： 经典网络路径探测技术的工作原理如图1所示，源主机向目标主机发送一组连续的、具有生存周期（TTL）的、不同类型（TCP、ICMP或UDP
，自底向上为物理链路层-网络层-传输层-应用层.之间的对应关系如图1所示,无论是哪种划分方法，对于协议来说，网络层的协议只能是双方的网络层使用，而不能是网络层对其他层使用。
深度学习可以采用神经网络模型，也可以采用其它模型（比如深度信念网络是一种概率图模型）。 深度学习采用的模型主要是神经网络模型。
tun0是一个Tun/Tap虚拟设备，从上图中可以看出它和物理设备eth0的差别，它们的一端虽然都连着协议栈，但另一端不一样，eth0的另一端是物理网络，这个物理网络可能就是一个交换机，而tun0的另一端是一个用户层的程序
，并且在飞桨并行计算框架基础上实现了分布式大规模图神经网络模型的训练和预测。
