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PAI实现的深度学习网络可视化编辑功能-FastNeuralNetwork
在深度学习领域流传着这样一句话,“一张好的表示图,胜过一千个公式” 本文会介绍如何通过PAI-DSW中的FastNerualNetwork功能实现深度学习网络的可视化编辑。 神经网络最早诞生于生物领域,用来模仿生物大脑复杂的神经元构成,后来人类为了探索大脑是如何思考,通过一层一层的数学公式来模拟大脑分析事物的过程。
云计算技术的跃进睿云智合专业先进水平
对于未来的云计算数据中心,网络虚拟化方案需要适应计算和存储虚拟化的浪潮,快速的实现云计算业务的发放,以及能够满足动态的应用程序工作负载的需求;同时需要帮助管理员更简单的管理物理网络和虚拟网络,实现网络可视化。
安全数据科学家的日常:需要做什么?将面对哪些挑战?
目前网络安全领域的工作岗位远远多于合格的人选,所以好消息是网络安全还是一个适合涉足的领域。坏消息是要保持最新状态所需的技能在快速变化。通常情况下,需求是发明的动力。
阿里基础设施技术亮相SIGCOMM 2018
阿里巴巴在会上首次从多个维度分享了网络技术远景和开创性进展,获得了参会各方的高度认可。
深度学习论文阅读图像分类篇(一):AlexNet《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》
 我们训练了一个大型深度卷积神经网络来将 ImageNet LSVRC2010 竞赛的 120 万高分辨率的图像分到 1000 不同的类别中。在测试数据上,我们得到了 top-1 37.5%和 top-5 17.0%的错误率,这个结果比目前的最好结果好很多。
CBAM:Convolutional Block Attention Module--通道+空间混合注意力
提出了**卷积块注意模块(CBAM)**,这是一种用于前馈卷积神经网络的简单而有效的注意模块。==给定一个中间特征图,我们的模块沿两个单独的维度(通道和空间)顺序推断注意力图,然后将注意力图乘以输入特征图以进行自适应特征细化。==因为 CBAM 是一个轻量级的通用模块,它可以无缝集成到任何 CNN 架构中,开销可以忽略不计,并且可以与基础 CNN 一起进行端到端训练。
揭秘云网络大会“网红”:阿里云自研高性能网关XGW
XGW是洛神云网络平台的硬件转发层核心,提供了高性能的网络转发能力,负责公网,专线和跨Region流量的汇聚和分发,满足用户大带宽、大单流、稳定性、低延时/低抖动等需求。
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