CEN构建云上跨地域网络
概述本文简介本章卓越架构设计重点介绍当云上不同地域间的VPC、VBR、云服务等要互通访问时（云上多地域业务数据同步/协同互通、异地多活、异地容灾），使用转发路由器TR进行互联并配置跨地域互通带宽，构建企业云上多个地域间的互联互通。本文面向技术人员，例如CTO、架构师、开发人员和运营团队成员等，介绍基...
IPsec-VPN构建分支上云网络
设计概述介绍对云用户而言，在上云、用云、管云过程中持续维持良好的云上架构变得极具挑战，而通过产品和技术构建阿里云和企业分支上云网络往往是企业上云的第一步。本文档主要目的在IPsec-VPN构建分支上云网络场景，给用户分享阿里云上的架构设计最佳实践总结为一系列的方法论和设计原则，围绕稳定、安全、性能、...
云上东西向流量安全设计
概述背景介绍随着企业业务规模扩大与网络升级，现代大型企业20%的流量涉及内外网之间的数据交换，而高达80%流转于内网之间数据交换。一旦攻击者绕过了Internet边界防御，便能在内网肆虐。因此，有效管控内网的东西向流量成为关键挑战。随着企业业务规模扩大与网络升级，，便能在内网肆虐。因此，有效管控内网...
专线构建混合云/多云网络
概述本文简介本文重点介绍在云上云下业务协同或多云协同场景下，如何通过物理专线和阿里云云网络产品实现云上云下或多云之间的业务协同，快速构建安全、稳定、弹性的混合云或多云协同网络，以满足客户的云化进程。本文面向技术人员，如CTO（首席技术官）、架构师、开发人员及运营团队成员等，介绍基于专线构建混合云或者...
图卷积网络入门：数学基础与架构设计
数据是对现实世界的抽象表征。物理现象、人类行为模式以及自然规律都可以通过数据结构进行编码和表示。通过实现各类算法和模型，可以挖掘数据中的隐含模式，提取具有实际意义的非平凡信息。卷积神经网络（CNN）专门处理具有网格结构的数据（如图像），循环神经网络（RNN）则针对序列数据（如时间序列或文本）进行建模。这些模型的共同特点在于它们所处理的数据具有规则的结构特征。对于具有不规则结构的图数据而言，其模式....
通过第三方SD-WAN构建分支上云网络
概述本文介绍很多企业会通过SD-WAN实现多分支的内网打通，当企业开始使用公共云时，企业同样需要将云上网络环境并入现有的SD-WAN组网中来。通常SD-WAN厂商会提供应用的镜像，通过在云上虚拟机安装vCPE实现在云上的组网应用能力部署。本方案介绍如何利用第三方 SD-WAN和云上现有的组网能力，实...
卷积神经网络架构：EfficientNet结构的特点
EfficientNet是一种高效的卷积神经网络架构，它通过系统化的方法来提升模型的性能和效率。由Google AI提出，EfficientNet的设计理念是通过网络的复合缩放（compound scaling）来均衡地扩展网络的深度（depth）、宽度（width）和分辨率（resolution），从而在保持高准确度的同时显著降低计算成本。以下是EfficientNet结构的主要特点： ...
【YOLOv8改进 - Backbone主干】ShuffleNet V2：卷积神经网络（CNN）架构
YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 在ShuffleNet v2的文章中作者指出现在普遍采用的FLOPs评估模型性能是非常不合理的，因为一批样本的训练时间除了看FLOP...
【YOLOv8改进 - Backbone主干】EfficientRep：一种旨在提高硬件效率的RepVGG风格卷积神经网络架构
YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 摘要——我们提出了一种硬件高效的卷积神经网络架构，具有类似 RepVGG 的架构。FLOPs 或参数是传统的评估网络效率的指标，但它们对...
VGG深度卷积神经网络架构
VGG（Visual Geometry Group）是由牛津大学的研究团队开发的深度卷积神经网络架构，旨在解决计算机视觉任务，特别是图像识别任务。VGG在2014年的ImageNet图像识别挑战赛上取得了很大成功，其简洁而有效的架构成为了后续深度学习模型设计的重要参考。 以下是VGG网络的主要特点和架构描述： 1. **深度堆叠**： ...
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