layer

网站https证书SSL证书相关 二级域名可以申请证书来使用，主域名申请的单域名证书，二级域名不在https加密保护内，通配符证书可以保护主域名下所有的二级子域名，二级域名等于和主域名使用的同一张证书。 一、SSL证书概况： 1、SSL证书是数字证书的一种，类似于驾驶证、护照和营业执照的电子副本，因为配置在服务器上，也称为SSL服务器证书。 2、遵守SSL协议，由受信任的数字证书颁发机构CA（如GlobalSign），在验证服务器身份后颁发，具有服务器身份验证和数据传输加密功能。 SSL证书通过在客户端浏览器和Web服务器之间建立一条SSL安全通道（Secure socket layer(SSL)，安全协议是由Netscape Communication公司设计开发。 该安全协议主要用来提供对用户和服务器的认证；对传送的数据进行加密和隐藏；确保数据在传送中不被改变，即数据的完整性，现已成为该领域中全球化的标准。 二、SSL证书的三种类型可以给多个域名使用： 1、单域名证书 可以绑定一条带www和不带www的域名，比如http://admin.com和http://www.admin.com就是一条。 2、多域名证书 可以绑定250多条任意类型的域名。 3、泛域名证书 可以绑定一条顶级域名和顶级域名下的所有二级域名，或者是一条二级域名和二级域名下的所有三级域名。 ==========

作者 | kaiyuan 整理 | NewBeeNLP 一篇来自ICLR2020，facebook人工智能实验室的论文，关于改进Transformer推理速度的。 论文地址： https://arxiv.org/abs/1910.10073 写在前面 大模型在困难任务上表现非常好，而小模型也可以在比较简单的任务上表现出色。但是目前大模型在应用简单任务时的运算量同复杂任务一样，这就导致了不必要的资源浪费，此外还会导致推理速度变慢。对此，提出了一种 depth-adaptive transformer ，可以在推理阶段针对不同的token自动选择在合适的层进行停止并输出，在不损失模型效果的同时大大提高推理速度。 Anytime Prediction 传统的transformer decoder，所有的token都需要经过N个block，且最后的分类器是唯一的。但是一些简单的任务并不需要推理如此多步，可能在第 层模型已经得出结果了，再往上走并没有意义，于是可以选择在第 层就输出，这称为 「动态计算（Dynamic Computation）」 ， 并且，每一层的分类器 可以选择不同或者相同。接下去就是怎么去实现上面的想法，即对于每个输入token，如何自动确定其在哪一层退出？文中提出了两种策略： Aligned training 对齐训练会同时优化所有分类器，并假设当前状态之前的所有状态

近些年半导体制程突飞猛进，从65到40到28到16到7到5到3，十载时光更迭了6代。猛进的制程使得单颗芯片内集成更多功能成为可能，而从可能到实现最大的挑战落在EDA工具端，一场如火如荼的技术革新引爆于EDA行业。 Cadence无疑是这场技术革新的领跑者，自带王者光环的Innovus自诞生之日起就以孤胆英雄之姿横在设想跟实现之间，完成了千万颗芯片点亮的心愿。而横空出世的Genus则是这场技术革新的另一颗硕果。 Genus是干什么的？ 2015年之前，这个世上活着两个综合工具：DC跟RC，跳脱开工具具体的变量跟命令，从方法学上看，二者都是吃入library+RTL+SDC+（Power Intent+Physical），经translation —> optimization —>mapping，吐出一个映射到特定工艺库上的网表文件及一堆报告，究其本质就是在解方程求最优解。 为了弥合设计跟实现间的鸿沟，2015年6月脱胎于RC的Genus诞生于世，昭示着综合新时代的到来，相较于上一代，Genus有更大的胃口、更佳的引擎、更快的速度、更好的correlation。 Genus的大胃口 由于单一芯片内可集成更多功能模块，在一定人力的范围内，亟需EDA工具处理大模块的能力，局限于算法本身的处理能力，上一代综合工具的舒适区在2M以下，Design再大一点不止runtime长

简介： 常言道，startup 有 startup 的好，大厂有大厂的好，那么大厂究竟好在哪呢？拿硅谷老牌大厂们 FLG 来说，如果要问最令人怀念的是什么？Free food 和基础设施(Infrastructure)一定是会上榜的，两者均极大提升了广大应用开发者的幸福指数。那么能不能“让天下没有难做的应用”呢？请大家把目光投向正在兴起的云原生生态。 前言 常言道，startup 有 startup 的好，大厂有大厂的好，那么大厂究竟好在哪呢？拿硅谷老牌大厂们 FLG 来说，如果要问最令人怀念的是什么？Free food 和基础设施(Infrastructure)一定是会上榜的，两者均极大提升了广大应用开发者的幸福指数。那么能不能“让天下没有难做的应用”呢？请大家把目光投向正在兴起的云原生生态。 在云原生生态中，容器服务包括了镜像和容器引擎两个部分。其中容器镜像作为核心的云原生应用制品，打包了完整的操作系统和应用运行环境，应用的迭代也因为使用了这种不可变架构而变得更简单，更频繁。 本文将围绕着容器镜像这一核心，分享它的相关知识和业界的思考与实践。 容器镜像的概念 1）容器镜像 容器镜像有一个官方的类比，"生活中常见的集装箱"，虽然拥有不同的规格，但箱子本身是不可变的（Immutable），只是其中装的内容不同。 对于镜像来说，不变的部分包含了运行一个应用软件（如 mysql

卷积神经网络的层级结构 1 数据输入层 |input layer 该层要做的处理主要是对原始图像数据进行预处理，包括： 去均值、归一化、 PCA| 白化 。 去均值： 把输入数据各个维度都中心化为 0 ，其目的就是把样本的中心拉回到坐标系原点上。 归一化：幅度归一化到同样的范围。 PCA| 白化 ：用 PCA 降维；白化是对数据各个特征轴的幅度归一化。 去均值与归一化效果图：（把样本的中心拉回到坐标系原点上） 去相关与白化效果图：（对数据各个特征轴的幅度归一化） 2 卷积计算层 |Convolution layer 这一层就是卷积神经网络最重要的一个层次，也是 “卷积神经网络”的名字来源。 在这个个卷基层，有两个关键操作：局部关联 ，每个神经元看做一个滤波器（ filter ）和 窗口滑动（ receptive field ） ， filter 对局部数据计算。 先介绍卷积层遇到的几个名词： 深度 |depth 步长 |stride （窗口一次滑动的距离） 填充值 |zero-padding 填充值是什么呢？ 以下图为例子，比如有这么一个 5*5的图片（一个格子一个像素），我们滑动窗口取2*2，步长取2，那么我们发现还剩下1个像素没法滑完，那怎么办呢？ 那我们在原先的矩阵加了一层填充值，使得变成 6*6的矩阵，那么窗口就可以刚好把所有像素遍历完。这就是填充值的作用。 卷积的计算