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。
基于神经网络形式表示的模型，跟共生矩阵分解模型，虽然有理论上的相通性，但是不需要计算和存储一个在全语料上统计产生的大表，而是通过学习语义信息得到词向量，因此能很好地解决以上问题。
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。
对于两次神经网络是这样，就算网络深度加到100层，也依然是这样。这样的话神经网络就失去了意义。 所以这里要对网络注入灵魂：激活层。
本篇文章主要包含以下内容： 1.计算机视觉任务 2 图像分类应用案例 3.经典网络结构 1.计算机视觉任务 计算机视觉通常涉及以下几个任务：图像分类、目标检测、语义分割/实例分割、场景文字识别、图像生成
网络路径测量，利用多模式的网络路径联邦探测技术，实现准确、完整、高效的网络路径探测，大规模地采集重点方向国家（地区）IP的网络路径数据。
，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。
神经网络在过去又被称为多层感知机模型，现在更多称其为神经网络或深度神经网络。 深度神经网络通常包含：输入层、输出层和若干隐藏层。
比如一个物理网卡eth0，它的两端分别是内核协议栈（通过内核网络设备管理模块间接的通信）和外面的物理网络，从物理网络收到的数据，会转发给内核协议栈，而应用程序从协议栈发过来的数据将会通过物理网络发送出去
AI实战之卷积神经网络 分享嘉宾：白浩杰 文章整理：马立辉 内容来源：百度云智学院 导读： 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在图像和视频处理、自然语言处理等领域发挥着重要的作用
容器网络路由的原理 众所周知容器原生网络模型基于单机的 veth 虚拟网桥实现，无法跨主机互联互通。
