功能需求： 鼠标经过某个小li，筋斗云跟到当前小li位置 鼠标离开这个小li ,筋斗云复原为原来的位置 鼠标点击了某个小li,筋斗云就会留在点击这个小li的位置 案例分析： 利用动
案例：筋头云案例 利用动画函数做动画效果 原先筋斗云的起始位置是0 鼠标经过某个小li，把当前小li的offsetLeft 位置做为目标值即可 鼠标离开某个小li，就把目标值设为 0 如果点击了某个小li， 就把li当前的位置存储起来，做为筋斗云的起始位置 <script> window.addEventListener("load", function () { // 1. 获取元素 var c_nav = document.qu
案例分析 利用动画函数做动画效果 原先筋斗云的起始位置是0 鼠标经过某个小li，把当前小li的offsetLeft位置做为目标值即可 鼠标离开某个小li，就把目标值设为0 如果点击了某个小li，就把li当前的位置存储起来，做为筋斗云的起始位置 代码实现 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
ODL项目成立于2013年4月，是由Linux基金会管理管理的开源SDN项目。项目的目的是提供一个开放的，全功能的，厂商中立的SDN解决方案。目前ODL有超过40个公司作为成员，例如Cisco，IBM，Huawei等。乐观人士认为：ODL对networking的意义就像Linux对computing的意义一样。
近年来，神经网络在各种领域相比于传统算法有了极大的进步。在图像、视频、语音处理领域，各种各样的网络模型被提出，例如卷积神经网络、循环神经网络。训练较好的 CNN 模型把 ImageNet 数据集上 5 类顶尖图像的分类准确率从 73.8% 提升到了 84.7%，也靠其卓越的特征提取能力进一步提高了目标检测准确率。RNN 在语音识别领域取得了最新的词错率记录。总而言之，由于高度适应大量模式识别问题，神经网络已经成为许多人工智能应用的有力备选项。
随着互联网技术越来越发达，大家对于网速的要求同样非常的严格。如果网速过慢将会影响大家的网络浏览体验，但是随着各种网络加速器的出现，让大家浏览网站的速度又有了飞速的提升。很多人在玩游戏的时候正是因为有了游戏网络加速器，才不会出现各种卡顿。cdn加速是现如今非常火爆的加速方法，但是大家对如何做cdn加速并不是非常的了解。
新智元专栏 作者：UCSB谢源教授研究组 编辑：闻菲 【新智元导读】计算机体系结构顶会ISCA-18上周结束，图灵奖得主John Hennessy和David Patterson发表特邀报告，展望
大家为了能够拥有更加完美的上网体验，同样也是为了自己在玩游戏、看视频的时候没有任何的卡顿，在生活中一定要选择一个合适的网络加速器。在网络加速器的帮助之下能够使网络数据传输更加平稳，经历了长时间的发展以来cdn加速已经获得了很多人的认可。但是很多人使用cdn加速之后并不知道如何判断cdn已生效？其实判断方法很简单。
如今网络飞速发展，在许多领域都离不开网络的帮助，也使更大网络平台的用户访问量逐渐递增，百万用户都成为网络平台的访客。所以需要更大网络平台有足够的空间容纳下此巨大数量，不仅如此，还需要加快访问速度。面对快节奏的发展，云cdn要比普通cdn更快捷，云cdn是什么就看看接下来介绍吧。
Django网络应用开发的5项基础核心技术包括模型（Model）的设计，URL 的设计与配置，View（视图）的编写，Template（模板）的设计和Form(表单)的使用。
安妮 编译自 Business Insider 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 亚洲首个无人船试验基地来了，定位于珠海。 据广州日报大洋网报道，上周六，中国在珠海的万山海洋试验场测试了无人船。
节流阀目的：当上一个函数动画内容执行完毕，再去执行下一个函数动画，让事件无法连续触发。
请注意，本文编写于 2085 天前，最后修改于 173 天前，其中某些信息可能已经过时。
【新智元导读】计算机体系结构顶级会议 ISCA2016日前召开，神经网络和深度学习成为热点。新智元整理了 ISCA 2016 神经网络相关论文（包括本届会议最高得分论文），并邀美国加州大学圣塔芭芭拉分
导语：在过去的10-20年间，硬件技术取得了惊人的进步，但在高性能数据中心和高度受限的移动环境中却仍然不能“奢求”廉价的性能。很多人认为，硬件的下一个进步是将神经网络加速器添加到CPU + GPU集群中。然而，这可能会扼杀SoC的性能......
在网络使用过程中，我们经常会遇到需要提高访问速度或保护隐私的需求。IP代理和加速器都是常见的应对方案，但它们在工作原理和应用场景上存在一些区别。本文将为您深入探讨IP代理和加速器的异同，帮助您更好地理解它们的作用和适用情况，从而为您的网络体验提供有效的解决方案。
以上两个方法是Javascript判断是否蜘蛛访问的核心，在具体使用中可以有不同的版本，但都是根据document.referrer来判断的。方法大家都知道了，但众所周知，搜索引擎蜘蛛并不识别Javascript内容，如果你想要根据js判断来进行跳转或者输出内容就不可取了，那么到底应该怎么用呢？举例如下：
作者简介 张子天，去哪儿网平台事业部客户端技术总监。2011 年加入去哪儿网，曾担任无线机票 Android 总监、无线架构总监，目前主要负责 Qunar 客户端基础架构和客户端生态建设。 在大规模客
【新智元导读】以类似结构将产生类似功能为假设，“类脑计算”以神经形态器件构造电子大脑，绕过“理解智能”，专注“模拟智能”，或将颠覆现有计算模型并有助于弄清何为“智能”。北大教授黄铁军以客座编辑身份为“
回调函数原理：函数可以作为一个参数。将这个函数作为参数传到另一个函数里面，当那个函数执行完之后，再执行传进去的这个函数，这个过程就叫做回调。
随着 AI 技术的不断发展，单一的网络结构已经很难满足不同领域的任务需求。常见的应用诸如图像识别或机器翻译分别需要卷积神经网络或循环神经网络的支持。而不同网络意味不同的计算模式，在带宽和计算资源上也会有各自的限制。因此，通用加速器的核心挑战是如何联合优化各种网络下的芯片能效。
神经网络搜索(NAS)的研究极大地推动了人工智能全民化的进程，即让各行各业的应用都具有智能。
SuperNIC 是一种用于 AI 云数据中心的网络加速器，可在 GPU 服务器之间提供强大且无缝的连接
过去两年，不断涌现的数字化需求推动SaaS行业发展提速。未来中国SaaS行业将如何继续深入产业，洞察需求？行业参与者又将如何加速共建，深化产业“创新”？ 11月14日，腾讯SaaS加速器三期总决选在深圳腾讯滨海大厦举办。从超过1100个报名项目中脱颖而出的120家优秀SaaS企业，在现场展开激烈“答辩”，与评委深入探讨协同办公、工业制造、零售、金融、教育、出行等行业需求，角逐新一期加速器入选席位。 总决选现场，腾讯公司副总裁、云与智慧产业事业群COO兼腾讯云总裁邱跃鹏发表致辞：“今年的腾讯SaaS加
网络offload主要是指将原本在内核网络协议栈中进行的IP分片、TCP分段、重组、checksum校验等操作，转移到网卡硬件中进行，CPU的发包路径更短，消耗更低，提高处理性能。
这几天小侠下班玩王者农药的时候每次都是卡成狗，官方偶尔会有个贴心提示开个迅游加速器然后暴脾气就上来了。
曾几何时，网络处理器是高性能的代名词。为数众多的核心，强大的转发能力，定制的总线拓扑，专用的的指令和微结构，许多优秀设计思想沿用至今。Tilera，Freescale，Netlogic，Cavium，Marvell各显神通。但是到了2018年，这些公司却大多被收购，新闻上也不见了他们的身影，倒是交换芯片时不时冒出一些新秀。
说到无人机当然不能不提到大疆，不过大疆的无人机我们都是在网上看到的多，而基本上体验不到实物。不过，根据《华尔街日报》报道，消费类无人机制造商大疆创新即将于12月在深圳购物中心开设其首个旗舰零售店。其面积约800平米，并展示、销售大疆旗下全系列产品，包括精灵、悟、风火轮、筋斗云等系列无人机，手持云台、机载云台以及各种零配件等。 大疆之前的主要产品都是通过官方网站、天猫、京东等在线商城销售，尝试一种类似苹果零售店的营销模式也会给大疆带来更多的市场。 一、亲身体验，吸引客源。 我们知道无人机对普通人来说还是听的多
简介：数据中心网络带宽持续增加，加之CPU性能提升缓慢，导致数据中心网络无法沿用过去的搭建方法；那么如何设计性能优异且与网络速度同步的高效能分布式系统呢？最近出现的可编程网络交换(PNF)是一种潜在的解决方案。
物联网与人工智能结合的发展趋势，对神经网络加速芯片的能效有了更高的要求。由于剪枝和 RELU 等操作，神经网络的权重和激活矩阵中存在广泛的稀疏性分布，且不同网络和同一网络不同层的稀疏度各不相同，其稀疏度分布范围高达 4-90%。由于不同稀疏度矩阵运算对于计算和存储电路要求各不相同，提出一种统一架构同时高效处理各种稀疏度的人工神经网络矩阵，是人工智能芯片设计领域的一大难题。
几十年来，正如摩尔定律所描述的那样，通过缩小芯片内部晶体管的尺寸，计算机处理器的性能每隔几年就可以提升一倍。但随着缩小晶体管尺寸变得越来越困难，业界将重点放在了开发硬件加速器这样的特定于域的体系架构上面，从而继续提升计算能力。
我们在本系列的第一期就提到过，孙猴子的两个重要技能是召唤分身和筋斗云。虚拟化技术的起源也借鉴了这一思想，用户可以基于虚拟机镜像快速批量启动虚拟机，以及虚拟机迁移，来实现虚拟机的便捷调度。
人人都在谈论SDN的后续发展，是时候将眼光从软件定义拉回到硬件重构了。这里的硬件重构不仅仅是网络架构的解耦，我们更需要关注设计范式在大变局下的应对-DSA。
英伟达已超越台积电、三星电子、英特尔，成为全球市值最高的半导体公司。 2021年11月5日，英伟达市值达到7679亿美元。2020年11月23日其市值3241亿美元。 相比之下，台积电的市值为6100亿美元。 英特尔“只有”2096亿美元。 三星电子4023亿美元。 英伟达最初是一家设计图形处理单元（GPU）的公司，但后来将业务逐渐扩大到了神经网络加速器、CPU、数据中心及其他AI芯片。这家芯片制造商处在图形芯片和AI芯片领域的前沿，遥遥领先竞争对手AMD、英特尔、谷歌和亚马逊。到2
本文为DianNao系列加速器总结的第一篇，有较多公式，简书不支持公式渲染，公示完整版待该总结完成后将统一发表在个人博客 简介 DianNao系列是中科院计算所推出的系列机器学习加速器，包括以下四个成员： DianNao：神经网络加速器，DianNao系列的开山之作。 DaDianNao：神经网络“超级计算机”，DianNao的多核升级版本 ShiDianNao：机器视觉专用加速器，集成了视频处理部分 PuDianNao：机器学习加速器，DianNao系列收山之作，可支持7种机器学习算法 DianNao系
自从投身智能硬件以来，又开始重新关注嵌入式领域的相关技术。这是“2018嵌入式处理器报告: 神经网络加速器的兴起”(http://www.embedded-computing.com/processing/2018-embedded-processor-report-rise-of-the-neural-network-accelerator，作者 BRANDON LEWIS) 的短译文。
OpenStack自己官方的网络项目是Neutron，Neutron有着自己的一套网络实现方案：基于linux namespace，构建一个个相对独立的虚拟网络功能单元。通过这些网络功能单元提供OpenStack所需要的网络服务。Neutron在自己的实现之外，也考虑了第三方功能的兼容，例如2层的功能被抽象到了ML2的mechanism driver，各个网络功能被抽象到了对应的service plugin。第三方SDN只需要实现相应的mechanism driver和service plugins，就能接入到OpenStack Neutron。进而在整个OpenStack环境下使用。Neutron的架构如下图所示：
人工智能和机器学习应用程序代表了嵌入式处理器的下一个重大市场机遇。然而，传统的处理解决方案并不是为了计算神经网络的工作负载，这些工作负载为许多应用程序提供了动力，因此需要新的架构来满足我们对智能日益增
在Simple TPU的设计和性能评估中，一个神经网络加速器的硬件雏形已经搭建完成了；在https://github.com/cea-wind/SimpleTPU上给出了相应的代码，和RTL仿真结果。在TPU中的脉动阵列及其实现和神经网络中的归一化和池化的硬件实现中，针对硬件实现中的关键模块也进行了仿真分析。但是，最终并没有给出一个可以实际运行的例子。这意味着，即使将这一部分代码应用到FPGA上，或者是实现在ASIC上后，也只有纸面性能却并不可用。
而在DNS解析过程中，如果要访问的网站名为：”baidu.com”，客户端首先会在本机的hosts文件和hosts缓存中查找该域名对应的IP地址；如果本机中没有此信息，则会到我们的本地DNS进行询问该域名对应的IP地址；如果本地DNS中仍然没有该域名的IP信息时，则会由本地DNS依次向根DNS、顶级域DNS、权威DNS进行询问，最终本地DNS将IP地址发送给客户端。客户端通过IP地址向远程的源站服务器发出HTTP请求并获取相应的数据内容。
深度神经网络 (DNN) 是一种人工神经网络(ANN)，在输入层和输出层之间具有多层。有不同类型的神经网络，但它们基本由相同的组件组成：神经元、突触、权重、偏差和函数。这些组件的功能类似于人类大脑，可以像任何其他 ML 算法一样进行训练。
作者 | 西西 编辑 | 陈彩娴 万万没想到，我居然会跟王海峰「一起过」520！ 今天，「WAVE SUMMIT深度学习开发者峰会」在线召开，百度CTO王海峰发表演讲，表示「飞桨将助力人工智能变得越来越普惠」。 2019年，在第一届Wave Summit深度学习开发者峰会上，王海峰提出，深度学习具有很强的通用性，并具备标准化、自动化和模块化的工业大生产特征，推动人工智能进入工业大生产阶段。如今，三年过去，王海峰的说法得到了验证——如今深度学习的应用已经越来越广泛，遍地开花。 数据显示，截至2022年5月，飞
DPDK在专注数据面报文处理的同时，一直紧跟着网络发展的脉搏以开放的姿态融合不断涌现的各种新的网络设备。从最初的普通网卡，到集成虚拟化和交换功能的高级网卡，再到各种网络SoC（片上系统）设备，到现在最热的基于FPGA的Smart NIC，DPDK一直走在软件定义的网络技术发展的最前沿。近年来，数据中心异构化的趋势出现，基于云的数据中心如何使用加速器来进行存储，网络以及人工智能的加速，成为炙手可热的话题，在刚结束的APNET’18研讨会上，华为与腾讯都分享了技术方向与实践演进过程，基于Linux Foundation的开源项目，对这种架构的支持，在软件的持续性与高质量保证上至关重要。
以 FPGA 来实现 Smart NIC 举例，了解到底有什么网络功能任务是可以 Offload 到 Smart NIC 上进行处理的。并且，使用 FPGA 可以根据需要轻松添加、或删除这些功能。
在游戏行业，以前，单机游戏和网游可以说完全是“两个物种”，想通过云端获得本地大型游戏的体验根本是天方夜谭，手游就更不用说。
光纤能够以光的形式在世界范围内传输数据，成为现代电信技术的支柱。不过如果需要分析这些传输数据，要将其从光信号转换为电子信号，然后用电子设备进行处理。曾经有一段时间，光学被认为是未来最具潜力的计算技术的基础，但与电子计算机的快速进步相比，光学计算技术的竞争力明显不足。
苹果的人脸识别标志着嵌入式人工智能第二阶段的开始，在这一阶段，更多的智能发生在独立于云的设备上。但它们并不是唯一的选择。 “健谈”的智能助手已经成为消费设备的标配，比如手机和智能手表。这些都是人工智能
windows 64位可用，windows 10 64位测试通过，服务器、本地自己电脑都可以。
智能化和数字化是航空产业的未来，“新基建”正在加速推进航空数字化进程。6月16日，腾讯与海航集团、多尼卡围绕“智慧航空+自贸港”达成战略合作，三方将通过高标准、高质量的建设和运营，以实际行动为海南自贸港建设注入活力（点击详情）。7月30日，海南航空首架搭载数字客舱的“智慧航班”成功起航（点击详情）。
根据《全球互联网现象报告》，流媒体视频占互联网带宽流量的53.7%，OTT内容的快速增长给现有的基础设施带来了压力，CDN加速变得尤为重要。 4月，谷歌推出了Media CDN 服务，这是一个使用与 YouTube 相同的基础设施来交付内容的平台，旨在为广大客户提供全方位的自动化内容交付体验、让服务内容更加靠近于终端用户。Media CDN 加入了 谷歌 的 Web 和 API 加速 CDN 产品组合，相比于其他的CDN，谷歌声称Media CDN 具有独特之处，例如为个人用户和网络条件量身定制的交付协议
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