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[TOC] 概述 注意：****红色 为 路由选择协议 。 记忆方法： （因为 偶爱你 ，所以才有了 粉丝排行榜 和 打人 （狂热粉）） 网络层：****AIO 开头（ 偶O爱AI你 ） 应用层： **基于TCP：**FSPHB（粉F丝S排P行H榜B）（很可靠）； **基于UDP：**DR（打D人R）（不可靠） 层次 协议 名称 英文 备注 应用层 FTP 文件传输协议 File Transfer Protocol 传输当然要可靠的TCP SMTP 简单邮件传输协议 Simple Mail Transfer Protocol 传输当然要可靠的TCP POP 邮局协议 Post Office Protocol 传输当然要可靠的TCP HTTP 超文本传输协议 HyperText Transfer Protocol 传输当然要可靠的TCP BGP 边界网关协议 Border Gateway Protocol 传输信息量大当然要可靠的TCP DNS 域名系统 Domain Name System 一个域名多个访问，单个数据量不大，信息数目大，当然要UDP提高效率 RIP 路由信息协议 Routing Information Protocol 每个周期都要传播路由信息，信息数目大，当然要UDP提高效率 DHCP 动态主机配置协议 Dynamic Host Configuration

参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/51623339 https://arxiv.org/abs/1706.06978 注意力机制顾名思义，就是模型在预测的时候，对用户不同行为的注意力是不一样的，“相关”的行为历史看重一些，“不相关”的历史甚至可以忽略。那么这样的思想反应到模型中也是直观的。 如果按照之前的做法，我们会一碗水端平的考虑所有行为记录的影响，对应到模型中就是我们会用一个average pooling层把用户交互过的所有商品的embedding vector平均一下形成这个用户的user vector，机灵一点的工程师最多加一个time decay，让最近的行为产生的影响大一些，那就是在做average pooling的时候按时间调整一下权重。 上式中， 是用户的embedding向量， 是候选广告商品的embedding向量， 是用户u的第i次行为的embedding向量，因为这里用户的行为就是浏览商品或店铺，所以行为的embedding的向量就是那次浏览的商品或店铺的embedding向量。 因为加入了注意力机制， 从过去 的加和变成了 的加权和， 的权重 就由 与 的关系决定，也就是上式中的 ，不负责任的说，这个 的加入就是本文70%的价值所在。 那么 这个函数到底采用什么比较好呢？看完下面的架构图自然就清楚了。 => 如何生成注意力

一个典型的数据网络是由路由器、交换机、防火墙、负载均衡器等网络设备构成的。其中交换机一般来说是距离终端设备（PC、服务器等）最近的网络设备，例如上图中黄色背景所标注的设备。 网络接入层 （可以理解为在一个网络中，用于终端设备接入的逻辑层次）的交换机一般为二层交换机，所谓的二层交换机指的是针对数据的二层头部（以太网帧头）中的MAC地址进行寻址并转发数据的交换设备。 二层交换机不具备路由功能，它工作在OSI七层模型的第二层，因此被称为二层交换机。 二层交换是以太网技术的一个非常基础的概念。 那么什么是以太网二层交换（Layer 2 Switching）呢？ “ 说明：除了以太网二层交换之外，网络中还有三层交换等概念。对于三层交换，瑞哥将在后续的内容中介绍。 ” 为了将内网中的多台PC互联起来，使得PC之间能够以最简单的方式进行通信，我们往往会用一台二层交换机来连接PC，如下图： 在上图中，PC1、PC2、PC3与PC4连接在同一台以太网二层交换机（后续简称为二层交换机）上，我们可以笼统地说，连接在这台交换机上的PC都属于同一个LAN。这些PC都拥有同一个网段的IP地址，同时也处于 同一个广播域 （Broadcast Domain）中，所谓的一个广播域，指的是一个广播数据所能泛洪的范围，举个简单的例子：PC1发送一个广播数据帧，交换机收到这个广播数据帧后

今天，我们主要来讲讲Filecoin gas的计算方法，P1、P2、C1、C2的定义和特点，以及Filecoin官方对于降低gas的解决措施。 一、关于Filecoin Gas费用计算 在Filecoin区块链浏览器中，我们点击并进入gas那一栏目，可以看得到gas基础费率走势图，24小时的gas数据其实就是gas费用消耗明细的展示。 gas费用的消耗主要分为两大部分：增长算力所消耗的gas以及维持算力所需要消耗的gas。 其中增长算力所消耗的gas主要在P2和C2阶段，即PreCommitSector和ProveCommitSector；由于Filecoin作为一个存储类型的公链，所以Filecoin的基本单位是Sector （也被称为扇区），1TB的有效算力由32个32GB的扇区组成（32X32=1024)。 因此，增长1TB的有效算力需要消耗的gas费用为：（0.2185+0.08)X 32=9.552 FIL 除了增长算力可以获得FIL区块奖励，保持算力并且按要求提供证明也能获得区块奖励，每TB有效算力提交时空证明参与区块奖励时产生的gas费用为：32/2349X1.5194=0.0206FIL （32是因为1TB有32个扇区，2349是因为一个时空证明消息中含有2349个扇区）。 由上，我们可以知道，新增有效算力是最为消耗gas环节，为什么呢

通过上面其他章节的介绍，网口千兆通信，可以使用 TCP 或者 UDP 协议，可以外挂 PHY 片或者不挂 PHY 片，总结下来就有下面几种方式完成通信； 图 8‑17 基于 FPGA 的网口通信实例设计分类 说明： 1、 外挂 PHY 也可以实现光通信，这里为了和不外挂 PHY 进行区分，所以就不进行演示； 2、 这里的 TCP 协议都不是用硬件语言实现的，因为本人觉得，利用 FPGA 进行通信的主要目的就是进行高速传输， TCP 协议的复杂程度通过上面分析大家应该会了解，单纯论代码量来说就应该是 UDP 协议的几倍，如果你为了实现这个协议而升级芯片（比如从 A7 à K7 ），这个价格比实在是太低了，所以不太建议用纯硬件语言进行 TCP 协议的开发，当然这也可能是本人的愚见。 所以总结一下上面的历程 : 表 8‑6 基于 FPGA 的网口通信实例设计分类 例程 说明 备注 00 基于 UDP/IP 协议的电口通信 01 基于 UDP/IP 协议的光口通信 02 基于 TCP/IP 协议的电口通信 03 基于 TCP/IP 协议的光口通信 无应用背景，目前无计划 04 Aurora 8B/10B 光口通信 光通信里非常常见和简单的 IP 核的应用 05 GMII—>RGMII IP 核使用设计举例 比较常用的 IP 核，简单介绍并应用 说明：以上大部分的实例都可以在 Xilinx

作者：运维派 来源：http://www.yunweipai.com/archives/27983.html 21、统计ip访问情况，要求分析nginx访问日志，找出访问页面数量在前十位的ip cat access.log | awk ‘{print $1}’ | uniq -c | sort -rn | head -10 22、使用tcpdump监听主机为192.168.1.1，tcp端口为80的数据，同时将输出结果保存输出到tcpdump.log tcpdump ‘host 192.168.1.1 and port 80’ > tcpdump.log 23、如何将本地80 端口的请求转发到8080 端口，当前主机IP 为192.168.2.1 iptables -A PREROUTING -d 192 .168 .2 .1 -p tcp -m tcp -dport 80 -j DNAT-to-destination 192 .168 .2 .1 :8080 24、简述raid0 raid1 raid5 三种工作模式的工作原理及特点 RAID 0 ：带区卷，连续以位或字节为单位分割数据，并行读/写于多个磁盘上，因此具有很高的数据传输率 但它没有数据冗余，RAID 0 只是单纯地提高性能，并没有为数据的可靠性提供保证 而且其中的一个磁盘失效将影响到所有数据。因此，RAID 0

TLS 1.0 RFC http: // www.ietf.org/rfc/rfc2246.txt TLS 1.1 RFC http: // www.ietf.org/rfc/rfc4346.txt TLS 1.2 RFC http: // www.ietf.org/rfc/rfc5246.txt Protocol Year RFC Description SSL 1.0 1994 NetScape公司设计1.0版 但是未发布 SSL 2.0 1995.02 NetScape公司发布SSL 2 .0版 SSL 3.0 1996 RFC 6101 NetScape公司发布SSL 3 .0版 TLS 1.0 1999 RFC 2246 IETF将SSL标准化 改名为TLS 发布1.0版 TLS 1.1 2006.04 RFC 4346 发布TLS1.1版 TLS 1.2 2008.08 RFC 5246 发布TLS1.2版 TLS 1.3 TLS 1 .3还是一个互联网草案 待发布 相关链接：https://www.jianshu.com/p/c93612b3abac http://www.ruanyifeng.com/blog/2014/02/ssl_tls.html MicroSoft TechNet, SSL/TLS in Detail Jeff Moser, The First

一家自动驾驶企业，其自动驾驶训练车队每天数据增长量达到数十PB；一家中型三甲医院每月光PACS系统就能产生数十TB的影像数据，并且对于性能要求极高；一家海上风电场，数千家风机的各种物联网设备每天实时产生数据流，需要云、边、端构建起强大的数据基础设施才能支撑起如此规模的应用；一家直播巨头，每月归档数据就高达数PB，并且需要随时配合审计和法规要求调用归档数据…… 相比过去，如今的应用在特点、规模、复杂度等方面是今非昔比。如果说用户在业务层最直观地感受到应用层的变化；那么，数据基础架构厂商则在最底层敏锐地体验到了新应用所带来的变革。正如西部数据公司副总裁兼中国区业务总经理刘钢所言：“如今业务场景的多样化带来了对于底层数据存储的不同需求，不同应用对于性能、容量、时延、功耗、成本等也是不尽相同。” 西部数据公司副总裁兼中国区业务总经理刘钢 也正因为如此，像西部数据这样聚焦在数据基础架构的厂商，近年来力推创新存储架构--分层存储，通过更加精细化的管理与分层，以及多种组合来满足应用的需求。 1 创新存储架构的“新”在哪里 所谓分层存储，其实并不是一个新概念，自从SSD进入到数据中心之后，分层存储概念就开始被业界所提及。但随着用户应用丰富化，以及存储介质的加速发展，分层存储其内涵出现了新的变化。 西部数据介绍，在新的存储架构模型中，数据根据应用特点被分为了极热存储、热存储、温存储

©PaperWeekly 原创 · 作者｜张玮玮 学校｜东北大学硕士 研究方向｜情绪识别 论文标题： Crystal Graph Neural Networks for Data Mining in Materials Science 论文链接： https://storage.googleapis.com/rimcs_cgnn/cgnn_matsci_May_27_2019.pdf 代码链接： https://github.com/Tony-Y/cgnn OQMD 数据库（这个数据库比较大，提供 python API 与晶体结构可视化，可以使用 MySQL 读入）：OQMD [2] 晶体材料性质一般通过输入晶胞内的原子数目、原子分子坐标、晶格常数利用密度泛函理论（DFT）计算得出。机器学习方法在加速新材料设计方面正变得越来越流行，其预测材料性能的准确性接近从头算计算，但计算速度要快数量级。最近有人提出用称为晶体图来表示晶体材料 [1]，适应于晶体图的卷积神经网络利用平衡键距作为空间信息成功地预测了材料的体积特性。 预备知识 1.1 晶格常数（点阵常数 ） 晶胞三个棱的常数以及这三个棱之间的夹角 6 个参数组成。按晶格常数的不同可以分为七大晶系。在本文中点阵矢量定义为 。 1.2 原子坐标 原子坐标有两种表示形式：分数坐标和笛卡尔坐标

 经典的机器学习框架主要支持包括Images和Text/Speech 这两种数据，主要设计用来解决sequence、grids问题， 而Graph 结构相对较为复杂：  无法产生特定顺序的节点序列，因而很难转换为普通序列问题； 图结构频繁变化，且通常需要建模多模态特征； Basics of deep learning for graphs 假定存在图G，其中V表示节点集合，A是邻接矩阵，X∈Rm∗|V|是节点的特征矩阵（a matrix of node features）。这里的节点特征，根据不同的网络有不同的定义——如在社交网络里面，节点特征就包括用户资料、用户年龄等；在生物网络里面，节点的特征就包括基因表达、基因序列等；如果节点没有特征，就可以用one-hot编码表示或者常数向量 1: [ 1 , 1 , … , 1 ] [1, 1, …, 1][1,1,…,1]来表示节点的特征。 Local Network neighborhoods 节点的邻居定义计算图， 能够有效地建模信息的传播；  如上图，根据节点邻居得到计算图， 然后根据计算图生成节点的向量表示，如下图，A的节点表示由其邻居节点{B,C,D}，而这些节点又由其邻居节点决定，形成如下图的计算图，其中方形框即为其聚合邻居节点的策略，可采用average操作：  由此，可将图中任意节点，根据其邻居节点