本文是计算机视觉领域顶级会议 ECCV 2020 入选论文《Learning Connectivity of Neural Networks from a Topological Perspective》的解读。
拓扑优化（Topology optimization）是基于有限元技术、数值分析与优化理论，在满足给定的约束条件下，寻找设计域内最优材料分布，进而实现表征结构性能指标的目标函数（如刚度、强度、重量等）达到最优，在航空航天、材料工程、化学工程等领域具有广泛的应用。很久之前Nature的一篇文章（Giga-voxel computational morphogenesis for structural design）采用拓扑优化算法对机翼结构进行优化设计，巧合的是其优化结果表明：在一定的边界条件下，最优的结果（刚度最大）与鸟类翅膀骨骼具有相似性。
本文以某动力总成系统中的油底壳为研究对象，通过Altair公司的HyperWorks系列软件中的拓扑优化及形貌优化工具，在开发前期得到油底壳的大致优化方向，最终实现对油底壳局部模态以及表面辐射声功率的优化，对指导产品的开发以及后期NVH风险的规避有着重要的借鉴意义。
腾讯云高级工程师。负责监控和可观测系统的开发。Tvision Tcharts 自研图表项目负责人。在华为、腾讯“全新”设计过多个大型项目的核心架构。技术理念：借鉴，融合，到自主创新。
从事Kubernetes相关工作的同学对Kube-scheduler一定不会感到陌生，有的甚至还可能遇到过里面的一些问题，本篇主要介绍其中的一个优选策略：InterPodAffinity的性能优化过程，希望可以帮助到一些还在深受其困扰的朋友们，没有使用过此策略或者没有使用过Kubernetes也不要紧，其本质还是在以某种算法去解决某种问题，下面我会尽量以通俗易懂的话来解释需要解决的问题及算法优化过程。
拓扑感知路由主要用于多区域部署的Kubernetes集群。它有助于保持流量在原始区域内部，这可以减少成本或提高网络性能。特别是在以下情况下效果最佳：
本文将介绍云服务器带宽提速：网络传输加速方案解析，为读者提供背景信息并引出读者的兴趣。随着云计算技术的迅猛发展，云服务器成为越来越多企业的首选，然而面对高速的数据传输需求，带宽限制成为了云服务器应用的瓶颈，因此本文将从四个方面，分别是带宽优化技术、传输协议优化技术、网络拓扑优化和尾延时优化技术，详细阐述云服务器带宽提速的网络传输加速方案。
为了方便在单机电脑上快速安装体验Rainbond，当前版本支持通过一条命令安装和体验，现在支持的平台包括：
在图论中，拓扑排序（Topological Sorting）是一个有向无环图（DAG, Directed Acyclic Graph）的所有顶点的线性序列。且该序列必须满足下面两个条件：
包括：服务角色授权流程和初始化流程优化、通过 Terraform 使用 Prometheus 的核心场景优化、产品文档全面更新、新增支持更多云产品监控等。
本文来源：https://blog.csdn.net/qq_44186838/article/details/109181453
flink任务部署使用基于k8s的standalone集群，先在容器上部署flink集群再提交flink任务，其中flink任务的提交与taskmanager的创建、注册是同时进行的。
在当今高度互联的网络环境中，开放最短路径优先（OSPF）已成为一种广泛应用于企业和互联网服务提供商网络的内部网关协议（IGP）。OSPF的成功离不开其灵活性、可扩展性和快速收敛等特点。而OSPF的核心组成部分之一就是链路状态广告（Link State Advertisement，LSA）类型，它为路由器提供了潜在的路由信息，使网络中的所有路由器能够建立起一致的拓扑视图，从而实现高效的路由计算。
在计算机网络中，路由协议的作用至关重要，决定了数据在网络中的传输路径。开放最短路径优先（OSPF）作为一种内部网关协议（IGP），在网络中扮演着重要的角色。它通过计算最短路径树（Shortest Path Tree，SPT）来确定数据包的传输路径。然而，传统的OSPF在拓扑发生变化时会重新运行完整的最短路径优先算法（SPF），导致资源浪费和延迟，而增量SPF技术则能够优化这一过程。
在现代信息化建设中，流程图和网络拓扑图的绘制已成为必不可少的工作。而Visio作为一种流行的流程图和网络拓扑图绘制工具，其具有独特的设计理念和方便的操作方式，使得信息技术专业人员能够更好地完成各种复杂的信息化建设任务。本文主要通过对Visio软件的介绍和分析，以及实际应用案例的讨论，探讨Visio在现代信息化建设中的应用优势和价值。
Remesh并没有一个严格的定义，简单的讲，Remesh就是从一个输入网格生成另一个网格，并且满足一定的要求。根据网格改动大小，可以分为这么几类：
现有的分布式 DNN 训练架构无法充分利用异构资源实现高性能训练。近期，来自字节跳动和清华大学的研究人员提出一种新型分布式 DNN 训练架构——BytePS，解决了这一问题，实现了大规模训练性能的显著提升。这项工作已在国际顶级计算机系统会议 OSDI’20 上发表，其开源代码在 GitHub 上获得 2400 stars。
原标题：The Algorithm Series: Live Event Scaling
在嵌入式系统上的深度学习 随着人工智能 (AI) 几乎延伸至我们生活的方方面面，主要挑战之一是将这种智能应用到小型、低功耗设备上。这需要嵌入式平台，能够处理高性能和极低功率的极深度神经式网络 (NN)。然而，这仍不足够。机器学习开发商需要一个快速和自动化方式，在这些嵌入式平台上转换、优化和执行预先训练好的网络。 在这一系列发布的内容中，我们将回顾当前框架以及它们对嵌入式系统构成的挑战，并演示处理这些挑战的解决方案。这些发布的内容会指导你在几分钟之内完成这个任务，而不是耗时数月进行手动发布和优化。 深度学习框
你需要知道最常见的数据中心网络拓扑，并常常检查是否还有其他可选方案。 每家公司的数据中心网络拓扑都不一样。一旦了解主要拓扑结构，很容易判断哪种结构最适合自己的企业，还可以从中发现解决现有网络问题的方法。 数据中心网络拓扑都有哪些重点需要知晓？ 现今的数据中心网络主要分为三层拓扑结构。包括数据中心与外部运营商互联的核心交换层，用户层或接入层，以及将连接两者实现数据聚合的汇聚层。 分支-主干（leaf-spine）是常见的数据中心网络拓扑，为了满足数据中心内多数据流量传输二设计的。这种拓扑要求在
全面支持后端服务的高可用、调整优化后端服务组件、4个中等级别以上的bug修复、云帮社区版迎来了2017年5月升级版本，我们优化了云帮的安装部署流程，全面支持后端服务的高可用，改进了相关提示信息文案，完善了平台日志模块，升级了部分核心组件版本。 云帮（ACP） 云帮是好雨科技研发的一款基于容器技术的应用管理平台（Application-Centric Platform as a service）。社区版针对个人、企业完全免费，您可以自由的下载与传播。借助它您可以实现： 企业级的Docker管理平台 开发、测试
随着国家对汽车排放量要求的提高以及新能源汽车的快速发展，降低油耗、提升续航里程的需求促使轻量化成为目前汽车产业的重要发展趋势。白车身作为汽车的主要承载结构，由于其可设计性强、减重空间大，是各大厂商轻量化开发的重点。国际上目前主要采用车身轻量化系数作为轻量化设计的评价指标，轻量化系数越低则表示车身的轻量化设计越好，计算方法如下式：
拓扑感知提示包含客户怎么使用服务端点的建议，从而实现了拓扑感知的路由功能。 这种方法添加了元数据，以启用 EndpointSlice（或 Endpoints）对象的调用者， 这样，访问这些网络端点的请求流量就可以在它的发起点附近就近路由。
越来越多的系统利用 CPU 和硬件加速器的组合来支持要求低延迟的任务和高吞吐量的并行计算。这类负载包括电信、科学计算、机器学习、金融服务和数据分析等。此类混合系统需要有高性能环境支持。
OpenVDB 是一个获得奥斯卡奖的数据结构，在github上有对应的C++开源库，包含一个分层数据结构和一套工具，用于高效存储和操作在三维网格上离散化的稀疏体积数据。它由 DreamWorks Animation 开发，用于故事片制作中通常遇到的体积应用程序，现在由 Academy Software Foundation (ASWF) 维护，采用 MPL2.0 协议。
在计算机网络中，网络拓扑的稳定性和可靠性是非常重要的。为了解决网络中的环路和冗余路径带来的问题，产生了一系列的网络协议，其中包括STP、RSTP和MSTP。本文将介绍这三种协议的基本概念、工作原理和应用场景。
在选修某些课程之前需要一些先修课程。例如，想要学习课程 0 ，你需要先完成课程 1 ，我们用一个匹配来表示他们: [0,1]
在 Flink 1.12 中调度大规模作业时，需要大量的时间来初始化作业和部署任务。调度器还需要大量的堆内存来存储执行拓扑和主机临时部署描述符。例如，对于一个拓扑结构的作业，该作业包含两个与全对全边相连且并行度为 10k 的作业（这意味着有 10k 个源任务和 10k 个接收器任务，并且每个源任务都连接到所有接收器任务） ，Flink 的 JobManager 需要 30 GiB 的堆内存和超过 4 分钟的时间来部署所有任务。
算法在网络行为管理系统中的应用与实现可以涉及多个方面，包括流量管理、安全防御、质量服务（QoS）、用户体验优化等。下面我将介绍一些常见的应用和实现方法：
标题：Persistent Homology based Graph Convolution Network forFine-grained 3D Shape Segmentation
《Kubelet从入门到放弃系列》将对Kubelet组件由Linux基础知识到源码进行深入梳理。上一篇zouyee带各位看了Kubelet从入门到放弃:识透CPU管理，其中提及拓扑管理，本文将对此进行深入剖析，拓扑管理在Kubernetes 1.18时提升为Beta。TopologyManager功能可实现CPU、内存和外围设备(例如SR-IOV和GPU)的NUMA对齐，从而满足低延迟需求。
神经网络在各种数据方面处理上已经取得了很大的成功，包括图像、文本、时间序列等。然而，学术界或工业界都面临的一个问题是，不能以任何细节来理解其工作的过程，只能通过实验来检测其效果，而无法做出合理的解释。相关问题是对特定数据集经常存在某种过拟合现象，这会导致对抗行为的可能性。出于这些原因，开发用于发展对神经网络的内部状态的一些理解的方法是非常值得尝试的。由于网络中神经元的数量非常庞大，这成为使得对其进行数据分析显得比较困难，尤其是对于无监督数据分析。 在这篇文章中，将讨论如何使用拓扑数据分析来深入了解卷积神经网络（CNN）的工作过程。本文所举示例完全来自对图像数据集进行训练的网络，但我们确信拓扑建模可以很容易地解释许多其他领域卷积网络的工作过程。 首先，对于神经网络而言，一般是由节点和有向边组成。一些节点被指定为输入节点，其他节点被指定为输出节点，其余节点被指定为内部节点。输入节点是数据集的特征。例如，在处理图像时，输入节点将是特定图像格式的像素。在文本分析时，它又可能是单词。假设给定一个数据集和一个分类问题，比如手写数字MNIST数据集，试图将每个图像分类为数字0到9中的某一个数字。网络的每个节点对应于一个变量值（激活值）。因此，每个数据点为神经网络中的每个内部和输出节点生成值。网络每个节点的值由分配给每个边的权重系统决定。节点节点Z上的值由与之连接的节点A，B，C，D节点的激活函数来确定。
说到 Android 启动优化，大家第一时间可能会想到异步加载。将耗时任务放到子线程加载，等到所有加载任务加载完成之后，再进入首页。
分布式系统很棘手——很容易做出错误的假设，从而导致未来出现问题。早在 90 年代，计算机科学家 L. Peter Deutsch就发现了几种常见的误解或“谬误”，这些误解使从事分布式系统的工程师陷入困境。令人惊讶的是，这些谬论在今天仍然适用：
a、芯片输出引脚到串联端接电阻的距离应尽可能短，尽量控制在不考虑传输线效应的长度范围内。
选自medium 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 本文介绍了一种机器学习方法：通过增强拓扑的进化神经网络（Evolving Neural Networks through Augmenting Topologies，NEAT）。该方法受到进化过程的启发，能够将复杂问题分解，进而解决问题。 在这篇文章中我要阐述一种机器学习方法，叫作「通过增强拓扑的进化神经网络」（Evolving Neural Networks through Augmenting Topologies，NEAT）。
概况 移动计算，流媒体和基于云的服务带来了网络流量的极大增长，这给网络基础设施带来了很大的挑战。仅仅依靠增加硬件设备和管理团队已经无法解决这个问题，企业和服务提供商迫于投资者的压力，需要以较少的投入做更多的事，因此，网络运营商必须想法让他们的网络投入具有最高的投资回报率（ROI）。 企业和服务提供商纷纷转向SDN以提高他们基础设施和运营的效率。通过集中控制和提供空前的智能性和开放性，SDN为网络运营商提供了前所未有的优化基础设施的工具。 挑战 改善并最优化网络性能始终是网络的一项挑战。不管采用什么技术，在哪
为应对迅猛发展的腾讯云业务对网络质量的极致追求，腾讯建立了基础网络测试实验室，显著减少了方案缺陷导致的网络故障。但随着基础网络规模的持续增长，生产网络架构复杂度快速升高，需求交付时间和测试环境限制导致的测试不充分问题愈发突出。如何优化测试能力，达到基础网络对质量的极致追求，本文将给出腾讯的答案。
题目：AM-GCN: Adaptive Multi-channel Graph Convolutional Networks
本文主要介绍我们在ICDM‘2021发表的工作，ACE-HGNN: Adaptive Curvature Exploration Hyperbolic Graph Neural Network。
构建和部署分布式应用程序后，监视和可视化它至关重要，以确保软件的可靠性，可用性和预期的性能。这并不容易。
图神经网络(GNNs)是许多与图相关的应用的有效机器学习模型。尽管它们在实际应用中取得了成功，但仍有许多研究努力专注于GNNs的理论局限性，即GNNs的表达能力。
GNN 模型通常是根据拓扑结构，利用节点特征构建消息传递过程。然而，并不是所有的节点都需要参与消息传递过程，因此，需要一种选择的方法来刻画哪些边上的消息传递是真正需要的，也就是对边信息进行去噪。作者首先给出了一个GCN在Cora上的实验小例子，这个实验将相同标签的节点连接成正边，否则为负，对这些边进行随机移除，发现负边的移除会使得模型准确率上升：
前言 随着腾讯云业务的不断发展，基础网络承载的业务类型和服务对象呈现极其复杂的多样性，这给网络的高可靠性带来了前所未有的挑战。腾讯自2018年开启基础网络自研之路，从端网协同的DCN（Data Center Network）到应云而生的DCI（Data Center Interconnection），腾讯基础网络在满足极其复杂多样的需求时，仍在极力追求着极致的网络质量。在部署生产网络前，对预期的网络行为进行验证，则是保障生产网络的一个行之有效的手段。然而，传统网络验证方式在面对不断增长的网络规模和业
如何巧妙地用二叉树遍历算法来升级和增强监控软件的稳定性呢？二叉树遍历算法有前序遍历、中序遍历还有后序遍历，就像一把利器，能在不同场景下大展身手，让监控软件的性能和稳定性都提上一个档次。
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