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如何建设网络安全架构及防御措施?

在规划和构建网络信息系统的早期阶段,您需要规划系统的整体网络架构并创建网络拓扑图以满足您的业务需求,根据您的业务需求合理化网络区域划分,确定网络边界并降低系统风险。 网络架构是指对由计算机软硬件、互联设备等构成的网络结构和部署,用以确保可靠地进行信息传输,满足业务需要。网络架构设计是为了实现不同物理位置的计算机网络的互通,将网络中的计算机平台、应用软件、网络软件、互联设备等网络元素有机连接,使网络能满足用户的需要。一般网络架构的设计以满足业务需要,实现高性能、高可靠、稳定安全、易扩展、易管理维护的网络为衡量标准。

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    大白话5分钟带你走进人工智能-第36节神经网络之tensorflow的前世今生和DAG原理图解(4)

    Tensorflow由Google Brain谷歌大脑开源出来的,在2015年11月在GitHub上开源,2016年是正式版,2017年出了1.0版本,趋于稳定。谷歌希望让优秀的工具得到更多的去使用,所以它开源了,从整体上提高深度学习的效率。在Tensorflow没有出来之前,有很多做深度学习的框架,比如caffe,CNTK,Theano,公司里更多的用Tensorflow。caffe在图像识别领域也会用。Theano用的很少,Tensorflow就是基于Theano。中国的百度深度学习PaddlePaddle也比较好,因为微软、谷歌、百度它们都有一个搜索引擎,每天用户访问量非常大,可以拿到用户海量的数据,就可以来训练更多的模型。

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    一阶优化算法启发,北大林宙辰团队提出具有万有逼近性质的神经网络架构的设计方法

    以神经网络为基础的深度学习技术已经在诸多应用领域取得了有效成果。在实践中,网络架构可以显著影响学习效率,一个好的神经网络架构能够融入问题的先验知识,稳定网络训练,提高计算效率。目前,经典的网络架构设计方法包括人工设计、神经网络架构搜索(NAS)[1]、以及基于优化的网络设计方法 [2]。人工设计的网络架构如 ResNet 等;神经网络架构搜索则通过搜索或强化学习的方式在搜索空间中寻找最佳网络结构;基于优化的设计方法中的一种主流范式是算法展开(algorithm unrolling),该方法通常在有显式目标函数的情况下,从优化算法的角度设计网络结构。

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