网络节点

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43265596/article/details/89787232 一、SDN概述 1.1 SDN概念 SDN是一种将网络控制功能与转发功能分离、实现控制可编程的新兴网络架构。这种架构将从控制层从网络设备转移到外部计算设备，使得底层的基础设施对于应用和网络服务而言是透明的、抽象的，网络可被视为一个逻辑的或虚拟的实体。 1.2 SDN产生的原因 传统网络及其设备的只可配置、不可编程 网络的分布式控制与管理架构带来的制约 二、SDN架构 2.1 SDN的基本架构 SDN采用了集中式的控制平面和分布式的转发平面，两个平面相互分离，控制平面利用控制—转发通信接口对转发平面上的网络设备进行集中式控制，并提供灵活的可编程能力，具备以上特点的网络架构都可以被认为是一种广义的SDN。 在 SDN 架构中，控制平面通过控制—转发通信接口对网络设备进行集中控制，这部分控制信令的流量发生在控制器与网络设备之间，独立于终端间通信产生的数据流量，网络设备通过接收控制信令生成转发表，并据此决定数据流量的处理，不再需要使用复杂的分布式网络协议来进行数据转发，如下图所示。 SDN 并不是某一种具体的网络协议，而是一种网络体系框架，这种框架中可以包含多种接口协议。如使用OpenFlow等南向接口协议实现SDN 控制器与 SDN 交换机的交互

​2019年10月，我们宣布与 bloXroute 就 部署零层网络扩容解决方案 展开合作，共同构建 区块链分发网络（BDN） 。今年，我们对 bloXroute 进行了战略投资，以促进技术和解决方案的开发。 本体联合创始人 Andy JI 表示：“本体一直致力于构建下一代的互联网基础设施，并在 Web 3.0 框架下寻找全球优秀且可靠的合作伙伴。在零层网络协议上，bloXroute 的技术栈优势十分突出，我们很荣幸与 bloXroute 一同打造高扩展性的商业解决方案。” 以下是出自 bloXroute 的 Aleksandar Kuzmanovic 教授 有关“如何利用 bloXroute 扩展本体”的文章。通过本文，您将了解本体的共识协议，以及 ONT ID 、 DDFX 和 ONTO 在本体生态系统中的工作模式。希望您在阅读此文后对 可扩展性 和 区块链分发网络（BDN） 有更深入的了解，并欢迎通过 contact@ont.io 给予我们建议和反馈。 下文是转自于 bloXroute 团队的内容。 本体不仅是高性能的公有链，也是分布式的协作平台。其 ONT ID 分布式身份框架可帮助用户通过全局验证器管理自己的数据和多维身份验证； ONTO 可以帮助用户管理数字资产；而 DDFX （一种去中心化的数据交换）能够对数据进行标记并提供数据可追溯性和跨系统数据处理。

**今天，我们来正式讲计算机视觉里面一个非常非常广泛的网络，叫做 卷积神经网络 ，可以说卷积神经网络是现在计算机视觉的一个核心的概念，再讲卷积神经网络用于图片处理之前， 首先我们来看一下图片是怎么表示的？ 我们现在来看一个Minist的图片， 我们之前已经接触过了，他是一个28行乘以28列的一个这样的数据，我们用一个矩阵来表示这个矩阵的每一个元素，要么是零，要么是一。然后这个矩阵的每一个元素代表了当前这个像素点的一个数值，因为当前的minist他是一个黑白图片，因此我们只使用了一张这样的值来表达。每一张表的这个点表达了这个图片的灰度值，他是从0到255的这样一个数值，我们也可以把它变换到一个0到1的范围之内，就比如说，0代表是全白，1代表的是全黑，因此他就变成了一个0到1的，这样的浮点数数组，我们在做Deep Learning的时候，一般的是使用0到1的这个范围，但是数据存储的时候，他可能会存储到0-255，因此我们把它加载进来的时候会把它除以一个255，这样的分数会使得它的范围变到0到1的这个区间。 自然界更常见的是彩色的图片对于彩色的图片，我们如果忽略他的α通道的话，那就是一个rgb的数值，因此，我们使用三张表了存储，每一张表存储了这张图片的RGB三个通道的每个数值，每个数值也是0到255或者是0到1以后我们讲的图片都是归一化成0到1的这个区间来看， 在表达一张彩色图片的时候

分布式系统与高并发高可用 浅析分布式系统中的一致性哈希算法 通过本文将了解到以下内容： 分布式系统的简单概念和基本作用 分布式系统常用负载均衡策略 普通哈希取模策略优缺点 一致性哈希算法的定义和思想 一致性哈希的基本过程 Redis集群中一致性哈希的实现 1.分布式系统的基本概念 分布式系统与高并发高可用 当今高并发和海量数据处理等场景越来越多，实现服务应用的高可用、易扩展、短延时等成为必然。 在此情况下分布式系统应运而生，互联网的场景无外乎存储和计算，因此分布式系统可以简单地分为： 分布式存储 分布式计算 所谓分布式系统就是一批计算机组合起来共同对外提供服务，对于用户来说具体有多少规模的计算机完成了这次请求，完全是无感知的。分布式系统中的计算机越多，意味着计算和存储资源等也就越多，能够处理的并发访问量也就越大，响应速度也越快。 如图为简单整体架构图： 大前端 主要实现了服务应用对应的所有流量的接入，比如xyz域名下可能有N个子服务，这一层涉及很多网络流量的处理，也很有挑战，像百度的BFE(百度统一前端)接入了百度的大部分流量，每日转发1万亿次，峰值QPS1000w。 中间层 完成了各个服务的调度和分发，粒度相比大前端接入层更细致一些，这一层实现了用户的无感知体验，可以简单理解为反向代理层。 业务层 完成了数据存储、数据计算、数据缓存等，各个业务环节高度解耦，并且基于集群化来实现。

2016-07-20 11:21:33 1受限玻尔兹曼机 梯度下降法 （以及相关的L-BFGS算法等）在使用随机初始化权重的深度网络上效果不好的技术原因是：梯度会变得非常小。具体而言，当使用 反向传播方法 计算导数的时候，随着网络的深度的增加，反向传播的梯度（从输出层到网络的最初几层）的幅度值会急剧地减小。结果就造成了整体的损失函数相对于最初几层的权重的导数非常小。这样，当使用梯度下降法的时候，最初几层的权重变化非常缓慢，以至于它们不能够从样本中进行有效的学习。这种问题通常被称为“梯度的弥散”[4]。 与梯度弥散问题紧密相关的问题是：当神经网络中的最后几层含有足够数量神经元的时候，可能单独这几层就足以对有标签数据进行建模，而不用最初几层的帮助。因此，对所有层都使用随机初始化的方法训练得到的整个网络的性能将会与训练得到的浅层网络（仅由深度网络的最后几层组成的浅层网络）的性能相似。 梯度弥散一直是困扰着深度神经网络的发展，那么如何解决梯度弥散问题呢？多伦多大学的Geoff Hinton提出了设想：受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines, RBM）[1]，即一类具有两层结构的、对称链接无自反馈的随机神经网络模型（一种特殊的马尔科夫随机场）。 如图1所示，一个RBM包含一个由随机的隐单元构成的 隐藏层 （一般是伯努利分布）和一个由随机的可见（观测

文章目录 视频特点 视频参数 码率调整 什么是码率调整 码率自适应技术 视频传输 基于HTTP的流媒体传输 CDN cache服务器 什么是CDN CDN形象比喻 CDN 文件系统&&缓存机制 视频+cache CDN实施技术 用户访问网站步骤 video quality delivered by individual CDNs can vary substantially across clients (e.g., across different ISPs or content providers) and also across time (e.g., flash crowds) [39, 37]. Similarly,because the video player has only a few seconds worth of buffering and the bandwidth could fluctuate significantly, we need to make quick decisions (e.g., future bitrates) based on the current client buffer level and bandwidth so that the buffer does not drain out [27]. 视频特点 -变化不大

一、VMnet1和VMnet8路由器 VMware-workstation软件选择默认安装时，会自动创建VMnet1和VMnet8路由器设备。（安装失败使用CCleaner清理vm软件） 　　VMnet1对应仅主机模式。如果在网络适配器-网络连接里面选择仅主机模式，那么Linux的虚拟网卡就会接入VMnet1路由设备，应该使用VMnet1设备子网IP段，一般情况下使用DHCP获取的IP地址就在子网IP段范围。 　　VMnet8对应NAT模式。如果在网络适配器-网络连接里面选择NAT模式，那么Linux的虚拟网卡就会接入VMnet8路由设备，应该使用VMnet8设备子网IP段，一般情况下使用DHCP获取的IP地址就在子网IP段范围。 比如网络适配器-网络连接里面选择NAT模式，那么自动获取的IP地址范围就在192.168.201.128~254，如下： 二、各种模式网络配置详解 （1）桥接模式 　　桥接模式就是将主机网卡与虚拟机虚拟的网卡利用虚拟网桥进行通信。在桥接的作用下，类似于把物理主机虚拟为一个交换机，所有桥接设置的虚拟机连接到这个交换机的一个接口上，物理主机也同样插在这个交换机当中，所以所有桥接下的网卡与网卡都是交换模式的，相互可以访问而不干扰。在桥接模式下，vm中的虚拟机与主机是一样的，都连在了和主机一样的路由中（相当于多台主机连接了同一个路由器上）；其网络结构如图：

正在学习区块链，如果我哪里有错误希望大家指出，如果有任何想法也欢迎留言。这些笔记本身是在typora上写的，如果有显示不正确的敬请谅解。笔记本身也是给我自己写的，所以如果有侵权的请通知我，我立即删除。 5.网络 区块链网络的特点： simple,robust,not efficent 比特币工作在应用层，网络层是个P2P Overlay Network。比特币的P2P网络很简单，每个节点都是对等的，不像有些网络中超级节点。想加入这个网络要知道一个种子节点，它会告诉我它知道的网络中其它节点。离开比特币网络的话，没心跳就行了。 消息的传播使用的不是广播也不是点对点，是flooding的方式。每个节点会把数据发送给它的”邻居节点“，这个“邻居”没有任何“相近”的概念，咱连面对面，我发送数据，你收到数据和南极的朋友收到数据可能是同时的。 再有就是交易的记录。如果网络中同矿效率的概率分析时有两笔交易，A->B和A->C，假如是double spending交易，有的节点如果先收到了A->B，它就不会再收A->C，反之亦然。如果有一个节点已经把A->B的交易打包好了，你手里要是还有A->B的那你就得丢掉了，那如果你有A->C的呢？也丢掉。肖老师就说到这，所以才猜，我要是同时在网络中发两笔交易，我有两个比特币，一个给A，一个给B，也只有一个会生效。这也迎合了not effient的特点。 来源：

调优概述 # 几乎在很多场景,MapRdeuce或者说分布式架构,都会在IO受限,硬盘或者网络读取数据遇到瓶颈.处理数据瓶颈CPU受限.大量的硬盘读写数据是海量数据分析常见情况. IO受限例子： 索引 分组 数据倒入导出 数据移动和转换 CPU受限例子： 聚类/分类 复杂的文本挖掘 特征提取 用户画像 自然语言处理 我们需要从硬件规划和软件规划等多方面结合实现性能和效率的提升。 硬件规划 # 评估集群规模 # 我们需要搭建多少节点的hadoop集群？回答这个问题考虑的因素比较多：预算？数据量？计算资源？ 需要多少计算资源可能不是特别好评估，推荐横向扩展，随业务规模和应用发展再考虑扩展。开始可以就按照数据量来评估数据规模，估计一下每天的数据增量？保存数据的周期是多少？有没有冷数据方案？ 假设每天增长的数据为600G、3备份存储，以一年规划为例,大概存储为600G 3 360天=633T, 再考虑增加%20的预留，考虑未来数据增长的趋势，考虑应用计算等空间需求。为节省空间可考虑压缩存储（大概可以节省70%空间）。 同时考虑一定冗余量，如果集群一部分节点不可用也要保证业务正常使用（根据集群规模评估冗余比例）。 然后结合节点硬件规划和预算，确定集群规模。假如我们需要650T存储，可以采用30台12 x 2TB的存储配置或者 60台6 x 2TB配置，但是节点数量翻翻

网络编程,并发编程 面试题1. 简述 OSI 七层协议。应用层与其它计算机进行通讯的一个应用，它是对应应用程序的通信服务的。例如，一个没有通信功能的字处理程序就不能执行通信的代码，从事字处理工作的程序员也不关心OSI的第7层。但是，如果添加了一个传输文件的选项，那么字处理器的程序员就需要实现OSI的第7层。示例：TELNET，HTTP，FTP，NFS，SMTP等。表示层这一层的主要功能是定义数据格式及加密。例如，FTP允许你选择以二进制或ASCII格式传输。如果选择二进制，那么发送方和接收方不改变文件的内容。如果选择ASCII格式，发送方将把文本从发送方的字符集转换成标准的ASCII后发送数据。在接收方将标准的ASCII转换成接收方计算机的字符集。示例：加密，ASCII等。会话层它定义了如何开始、控制和结束一个会话，包括对多个双向消息的控制和管理，以便在只完成连续消息的一部分时可以通知应用，从而使表示层看到的数据是连续的，在某些情况下，如果表示层收到了所有的数据，则用数据代表表示层。示例：RPC，SQL等。传输层这层的功能包括是否选择差错恢复协议还是无差错恢复协议，及在同一主机上对不同应用的数据流的输入进行复用，还包括对收到的顺序不对的数据包的重新排序功能。示例：TCP，UDP，SPX。网络层这层对端到端的包传输进行定义，它定义了能够标识所有结点的逻辑地址