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。
《不为人知的网络编程(八)：从数据传输层深度解密HTTP》《不为人知的网络编程(九)：理论联系实际，全方位深入理解DNS》《不为人知的网络编程(十)：深入操作系统，从内核理解网络包的接收过程(Linux
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。
首先，点量云流针对弱网环境进行了特别优化，确保即使在网络条件不理想的情况下也能提供流畅、清晰的视频流服务。
1、引言 熟悉网络编程的（尤其搞实时音视频聊天技术的）同学们都有个约定俗成的主观论调，一提起UDP和TCP，马上想到的是UDP没有TCP可靠，但UDP肯定比TCP高效。
神经网络的神奇之处，就在于它可以自动做W和b的优化，在深度学习中，参数的数量有时会上亿，不过其优化的原理和我们这个两层神经网络是一样的。
然而，我们要思考一个问题，为什么网络深度到22层就没有再继续往更深的网络探索？为什么不设计一个32层、78层的网络呢？ 有人做过一个有趣的实验，如果单纯的堆叠更深的网络（比如不断的加深VGG）会怎样？
经典的网络路径探测技术未考虑负载均衡的问题，连续两跳的网络探测包并不保证走同一条路径，因此有可能得到L-A-D-E这条虚假的网络路径。
就是尽最大努力交付，因此网络层不提供服务质量的承诺，因此网络层是可以出现分组丢失，失序等。目前主流的IP协议为IPv4，但是IPv6一直在不断发展。
由于神经网络模型一般比较复杂，从输入到输出的信息传递路径一般比较长，所以复杂神经网络的学习可以看成是一种深度的机器学习，即深度学习。 神经网络和深度学习并不等价。
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
