亚马逊AWS合作伙伴网络APN介绍
亚马逊 AWS 的十年创新之路
亚马逊AWS的十年创新之路 2006年3月14日，计算时代的新纪元由此拉开帷幕。就在这一天，Amazon Web Services 发布了Simple Storage Service（简称S3）。从技术角度讲，Simple Queuing Services的发布时间更早一些，但S3的发布真正点燃了这场云计算的燎原烈火。我对那一天仍然记忆犹新。当时我在Frontbridge Technologies公司担任总经理，这是一家由微软全资掌控的子公司，负责提供云托管邮件反垃圾、反恶意与归档服务。结合这番经历，我意识到云托管服务能够为客户带来的可观价值。我也意识到，客户热爱如此高效的配置方式与如此多样的低成本实现途径——这一切让我的态度发生了转变。那时的我得出了肯定的结论，云托管将成为未来的新方向。 不过Amazon Simple Storage Service的发布仍然令我感到大开眼界。当时技术行业每天都会发布上百项方案，其中大部分完全引不起我的兴趣——甚至连看一眼的愿望都没有。然而S3的发布则彻底改变了游戏规则。这项服务的最大亮点在于低廉到夸张的成本水平。其使用成本几乎比我们目前多数据中心冗余存储体系低出两个数量级。但更具颠覆性的是，用户可以利用手中的信用卡完成存储资源购买与配置。没有财务审批、没有专家建议、没有RFP、没有厂商选择流程、没有厂商谈判也没有数据中心空间核算。直接登录，着手使用——就这么简单！ 除了低廉的成本与便捷的配置方式之外，更让我意外的是这一技术成果的发布由Amazon——而非传统企业IT厂商——来完成。那些急于追求高利润、总会设置复杂谈判并喜欢在许可使用审计上做文章的厂商没能拿出这样的成果，而Amazon做到了。而这种令大多数企业IT部门欢呼雀跃的即时管理能力则让Amazon以不胜而胜的方式获得了可观的利润。这真的颠覆了我的认知——一家具有颠覆性的厂商、一种具有颠覆性的模式、一种低冲突配置途径外加一种起价极低并随时间推移而变得更低的价格设定。 S3的发布引发了整个技术行业的关注与惊叹——即使是那些发货量极大、且不会因此遭受任何营收损失的厂商。我被这款产品彻底迷住了，并最终编写了数千行代码以将S3作为底层存储系统。有时候S3显得比较笨拙，有时候则锐不可当，但为其编写应用让我坚定了自己的观点——这将成为其它更伟大事物的开端。 从决定编写应用到将该应用付诸运行共花掉了我几天时间，其中还包括调试与测试工作——当月末我收到了自己的Visa卡账单。我一直都清楚S3的价格非常便宜，但最终发现应用程序的整个开发与测试过程只花掉了3.08美元，这样的结果还是让我难以置信。在开发结束之后，我立刻将全部测试数据保存在了S3当中，而第二个月的账单来了——承惠0.07 美元。 面对如此颠覆性的服务方案，我开始在企业内部发布评述博文并将其展示给包括CTO 与CEO在内的众多高管人员。我在表达中还使用了一张Al Vermeulen——S3上的一名早期开发者——照片，外加一些S3的工作原理并阐述了其差异性所在——当然，还有我拿到的两张AWS账单。我的表达重点在于，这绝不是Amazon公司搞出的什么噱头或者小实验，而是真正实现基础设施服务交付的根本性新途径。存储只是第一步，计算也一定会很快跟进。
神经网络的应用及其发展
神经网络的应用及其发展 [摘要] 该文介绍了神经网络的发展、优点及其应用和发展动向，着重论述了神经网络目前的几个研究热点，即神经网络与遗传算法、灰色系统、专家系统、模糊控制、小波分析的结合。 [关键词]遗传算法灰色系统专家系统模糊控制小波分析 一、前言 神经网络最早的研究20世纪40年代心理学家Mcculloch和数学家Pitts合作提出的，他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕。神经网络的发展大致经过三个阶段：1947~1969年为初期，在这期间科学家们提出了许多神经元模型和学习规则，如MP模型、HEBB学习规则和感知器等；1970~1986年为过渡期，这个期间神经网络研究经过了一个低潮，继续发展。在此期间，科学家们做了大量的工作，如Hopfield教授对网络引入能量函数的概念，给出了网络的稳定性判据，提出了用于联想记忆和优化计算的途径。1984年，Hiton教授提出Boltzman机模型。1986年Kumelhart等人提出误差反向传播神经网络，简称BP 网络。目前，BP网络已成为广泛使用的网络；1987年至今为发展期，在此期间，神经网络受到国际重视，各个国家都展开研究，形成神经网络发展的另一个高潮。神经网络具有以下优点： (1) 具有很强的鲁棒性和容错性，因为信息是分布贮于网络内的神经元中。 (2) 并行处理方法，使得计算快速。 (3) 自学习、自组织、自适应性，使得网络可以处理不确定或不知道的系统。 (4) 可以充分逼近任意复杂的非线性关系。 (5) 具有很强的信息综合能力，能同时处理定量和定性的信息，能很好地协调多种输入信息关系，适用于多信息融合和多媒体技术。 二、神经网络应用现状 神经网络以其独特的结构和处理信息的方法，在许多实际应用领域中取得了显著的成效，主要应用如下： (1) 图像处理。对图像进行边缘监测、图像分割、图像压缩和图像恢复。
亚马逊 AWS Amazon EC2 密钥对和 Windows 实例
Amazon Elastic Compute Cloud Microsoft Windows实例用户指南
Amazon Elastic Compute Cloud:Microsoft Windows实例用户指南Copyright?2016Amazon Web Services,Inc.and/or its affiliates.All rights reserved. Amazon's trademarks and trade dress may not be used in connection with any product or service that is not Amazon's,in any manner that is likely to cause confusion among customers,or in any manner that disparages or discredits Amazon.All other trademarks not owned by Amazon are the property of their respective owners,who may or may not be affiliated with,connected to,or sponsored by Amazon.
Table of Contents 什么是Amazon EC2？ (1) Amazon EC2的功能 (1) 如何开始使用Amazon EC2 (2) 相关服务 (2) 访问Amazon EC2 (3) Amazon EC2定价 (3) PCI DSS合规性 (4) 基本基础设施 (5) Amazon系统映像和实例 (5) 地区和可用区域 (6) 存储 (6) 根设备卷 (8) 网络和安全性 (10) AWS Identity and Access Management (10) Windows Server与Amazon EC2Windows实例之间的区别 (10) 设计您的应用程序以在Amazon EC2Windows实例上运行 (11) 设置 (13) 注册AWS (13) 创建IAM用户 (14) 创建密钥对 (15) 创建Virtual Private Cloud(VPC) (16) 为您的VPC (17) 入门 (19) 概述 (19) 先决条件 (20) 步骤1：启动实例 (20) 步骤2：连接到您的实例 (21) 步骤3：清除您的实例 (23) 后续步骤 (23) 最佳实践 (24) 教程 (26) 教程：部署WordPress博客 (26) 先决条件 (26) 安装Microsoft Web平台安装程序 (27) 安装WordPress (27) 配置安全密钥 (28) 配置网站标题和管理员 (29) 公开您的WordPress网站 (30) 后续步骤 (30) 教程：安装WAMP服务器 (30) 教程：安装WIMP服务器 (33) 教程：提高应用程序的可用性 (36) 先决条件 (37) 对应用程序进行扩展和负载均衡 (37) 测试负载均衡器 (39) 教程：设置Windows HPC集群 (40) 先决条件 (40) 任务1：设置您的Active Directory域控制器 (40) 任务2：配置您的头节点 (42) 任务3：设置计算节点 (44) 任务4：扩展您的HPC计算节点（可选） (45) 运行Lizard性能测量应用程序 (46) Create_AD_security.bat (46) Create-HPC-sec-group.bat (47) Amazon系统映像 (49)
亚马逊 AWS 成功案例分析—联合利华
AWS案例研究：Unilever 有关Unilever Unilever由荷兰人造奶油公司Margarine Unie和英国香皂公司Lever Brothers于1930年合并而成。今天，这个消费品巨头的食品、家庭护理品、爽肤和个人护理产品已销往190多个国家/地区。Unilever在英国伦敦和荷兰鹿特丹都设有总公司，并在90多个国家/地区成立了子公司。该公司员工数超过170000人。2012年，Unilever公布的收入超过510亿欧元。 挑战 位于新泽西州恩格尔伍德克利夫斯的Unilever北美公司需要重新设计其基础设施，以支持Unilever的数字营销渠道。以前，Unilever利用本地数据中心托管其网络资产，而所有的托管服务都要采用不同的科技和过程。“我们需要标准化我们的环境以缩短上市时间”，数字营销服务部门(DMS)全球技术经理 Sreenivas Yalamanchili说。Unilever通过在一个试点国家对一项营销活动进行测试，以优化其商业模式。如果活动成功，公司将在其它国家和地区部署该活动。 IT组织希望使用云来执行同样的过程。 为什么选择Amazon Web Services 对超过16家公司执行全面的RFP和审核过程后，Unilever选择了Amazon Web Services(AWS)。Unilever在选择数字营销平台时优先考虑的事项包括，灵活性、全球基础设施、技术以及丰富的生态系统成员。“利用AWS，我们可以在所有地区采用同一个托管提供商，这意味着，我们不必按地区自定义和调整托管解决方案”，Yalamanchili说。“Unilever专注于向消费者提供最好的品牌； 他们不必忙于应对IT问题。通过与AWS和AWS合作伙伴网络的成员合作，我们能够以较少的努力获得更多的创新。”
人工神经网络BP算法简介及应用概要
科技信息 2011年第 3期 SCIENCE &TECHNOLOGY INFORMATION 人工神经网络是模仿生理神经网络的结构和功能而设计的一种信息处理系统。大量的人工神经元以一定的规则连接成神经网络 , 神经元之间的连接及各连接权值的分布用来表示特定的信息。神经网络分布式存储信息 , 具有很高的容错性。每个神经元都可以独立的运算和处理接收到的信息并输出结果 , 网络具有并行运算能力 , 实时性非常强。神经网络对信息的处理具有自组织、自学习的特点 , 便于联想、综合和推广。神经网络以其优越的性能应用在人工智能、计算机科学、模式识别、控制工程、信号处理、联想记忆等极其广泛的领域。 1986年 D.Rumelhart 和 J.McCelland [1]等发展了多层网络的 BP 算法 , 使BP 网络成为目前应用最广的神经网络。 1BP 网络原理及学习方法 BP(BackPropagation 网络是一种按照误差反向传播算法训练的多层前馈神经网络。基于 BP 算法的二层网络结构如图 1所示 , 包括输入层、一个隐层和输出层 , 三者都是由神经元组成的。输入层各神经元负责接收并传递外部信息 ; 中间层负责信息处理和变换 ; 输出层向 外界输出信息处理结果。神经网络工作时 , 信息从输入层经隐层流向输出层 (信息正向传播 , 若现行输出与期望相同 , 则训练结束 ; 否则 , 误差反向进入网络 (误差反向传播。将输出与期望的误差信号按照原连接通路反向计算 , 修改各层权值和阈值 , 逐次向输入层传播。信息正向传播与误差反向传播反复交替 , 网络得到了记忆训练 , 当网络的全局误差小于给定的误差值后学习终止 , 即可得到收敛的网络和相应稳定的权值。网络学习过程实际就是建立输入模式到输出模式的一个映射 , 也就是建立一个输入与输出关系的数学模型 :
几种神经网络模型及其应用
几种神经网络模型及其应用 摘要：本文介绍了径向基网络，支撑矢量机，小波神经网络，反馈神经网络这几种神经网络结构的基本概念与特点，并对它们在科研方面的具体应用做了一些介绍。 关键词：神经网络径向基网络支撑矢量机小波神经网络反馈神经网络Several neural network models and their application Abstract: This paper introduced the RBF networks, support vector machines, wavelet neural networks, feedback neural networks with their concepts and features, as well as their applications in scientific research field. Key words: neural networks RBF networks support vector machines wavelet neural networks feedback neural networks 2 引言 随着对神经网络理论的不断深入研究，其应用目前已经渗透到各个领域。并在智能控制，模式识别，计算机视觉，自适应滤波和信号处理，非线性优化，语音识别，传感技术与机器人，生物医学工程等方面取得了令人吃惊的成绩。本文介绍几种典型的神经网络，径向基神经网络，支撑矢量机，小波神经网络和反馈神经网络的概念及它们在科研中的一些具体应用。 1. 径向基网络 1.1 径向基网络的概念 径向基的理论最早由Hardy，Harder和Desmarais 等人提出。径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络，它的输出与连接权之间呈线性关系，因此可采用保证全局收敛的线性优化算法。径向基神经网络（RBFNN）是 3 层单元的神经网络，它是一种静态的神经网络，与函数逼近理论相吻合并且具有唯一的最佳逼近点。由于其结构简单且神经元的敏感区较小，因此可以广泛地应用于非线性函数的局部逼近中。主要影响其网络性能的参数有3 个：输出层权值向量，隐层神经元的中心以及隐层神经元的宽度(方差)。一般径向基网络的学习总是从网络的权值入手，然后逐步调整网络的其它参数，由于权值与神经元中心及宽度有着直接关系，一旦权值确定，其它两个参数的调整就相对困难。 其一般结构如下： 如图 1 所示，该网络由三层构成,各层含义如下： 第一层：输入层：输入层神经元只起连接作用。 第二层：隐含层：隐含层神经元的变换函数为高斯核. 第三层：输出层：它对输入模式的作用做出响应. 图 1. 径向基神经网络拓扑结构 其数学模型通常如下： 设网络的输入为x = ( x1 , x2 , ?, xH ) T，输入层神经元至隐含层第j 个神经元的中心矢 为vj = ( v1 j , v2 j , ?, vIj ) T (1 ≤j ≤H)，隐含层第j 个神经元对应输入x的状态为：zj = φ= ‖x - vj ‖= exp Σx1 - vij ) 2 / (2σ2j ) ，其中σ(1≤j ≤H)为隐含层第j个神
神经网络应用实例
神经网络 在石灰窑炉的建模与控制中的应用神经网络应用广泛，尤其在系统建模与控制方面，都有很好应用。下面简要介绍神经网络在石灰窑炉的建模与控制中的应用，以便更具体地了解神经网络在实际应用中的具体问题和应用效果。 1 石灰窑炉的生产过程和数学模型 石灰窑炉是造纸厂中一个回收设备，它可以使生产过程中所用的化工原料循环使用，从而降低生产成本并减少环境污染。其工作原理和过程如图1所示，它是一个长长的金属圆柱体，其轴线和水平面稍稍倾斜，并能绕轴线旋转，所以又 CaCO（碳酸钙）泥桨由左端输入迴转窑，称为迴转窑。含有大约30%水分的 3 由于窑的坡度和旋转作用，泥桨在炉内从左向右慢慢下滑。而燃料油和空气由右端喷入燃烧，形成气流由右向左流动，以使泥桨干燥、加热并发生分解反应。迴转窑从左到右可分为干燥段、加热段、煅烧段和泠却段。最终生成的石灰由右端输出，而废气由左端排出。 图1石灰窑炉示意图 这是一个连续的生产过程，原料和燃料不断输入，而产品和废气不断输出。在生产过程中首先要保证产品质量，包括CaO的含量、粒度和多孔性等指标，因此必须使炉内有合适的温度分布，温度太低碳酸钙不能完全分解，会残留在产品中，温度过高又会造成生灰的多孔性能不好，费燃料又易损坏窑壁。但是在生产过程中原料成分、含水量、进料速度、燃油成分和炉窑转速等生产条件经常会发生变化，而且有些量和变化是无法实时量测的。在这种条件下，要做到稳定生产、高质量、低消耗和低污染，对自动控制提出了很高的要求。 以前曾有人分析窑炉内发生的物理-化学变化，并根据传热和传质过程来建立窑炉的数学模型，认为窑炉是一个分布参数的非线性动态系统，可以用二组偏
神经网络的应用及其发展
神经网络的应用及其发展 来源：辽宁工程技术大学作者：苗爱冬 [摘要] 该文介绍了神经网络的发展、优点及其应用和发展动向，着重论述了神经网络目前的几个研究热点，即神经网络与遗传算法、灰色系统、专家系统、模糊控制、小波分析的结合。 [关键词]遗传算法灰色系统专家系统模糊控制小波分析 一、前言 神经网络最早的研究20世纪40年代心理学家Mcculloch和数学家Pitts 合作提出的，他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕。神经网络的发展大致经过三个阶段：1947~1969年为初期，在这期间科学家们提出了许多神经元模型和学习规则，如MP模型、HEBB学习规则和感知器等；1970~1986年为过渡期，这个期间神经网络研究经过了一个低潮，继续发展。在此期间，科学家们做了大量的工作，如Hopfield教授对网络引入能量函数的概念，给出了网络的稳定性判据，提出了用于联想记忆和优化计算的途径。1984年，Hiton教授提出Boltzman机模型。1986年Kumelhart等人提出误差反向传播神经网络，简称BP 网络。目前，BP网络已成为广泛使用的网络；1987年至今为发展期，在此期间，神经网络受到国际重视，各个国家都展开研究，形成神经网络发展的另一个高潮。神经网络具有以下优点： (1) 具有很强的鲁棒性和容错性，因为信息是分布贮于网络内的神经元中。 (2) 并行处理方法，使得计算快速。 (3) 自学习、自组织、自适应性，使得网络可以处理不确定或不知道的系统。 (4) 可以充分逼近任意复杂的非线性关系。 (5) 具有很强的信息综合能力，能同时处理定量和定性的信息，能很好地协调多种输入信息关系，适用于多信息融合和多媒体技术。 二、神经网络应用现状 神经网络以其独特的结构和处理信息的方法，在许多实际应用领域中取得了显著的成效，主要应用如下： (1) 图像处理。对图像进行边缘监测、图像分割、图像压缩和图像恢复。 (2) 信号处理。能分别对通讯、语音、心电和脑电信号进行处理分类；可用于海底声纳信号的检测与分类，在反潜、扫雷等方面得到应用。 (3) 模式识别。已成功应用于手写字符、汽车牌照、指纹和声音识别，还可用于目标的自动识别和定位、机器人传感器的图像识别以及地震信号的鉴别等。 (4) 机器人控制。对机器人眼手系统位置进行协调控制，用于机械手的故障诊断及排除、智能自适应移动机器人的导航。 (5) 卫生保健、医疗。比如通过训练自主组合的多层感知器可以区分正常心跳和非正常心跳、基于BP网络的波形分类和特征提取在计算机临床诊断中的应用。 (6) 焊接领域。国内外在参数选择、质量检验、质量预测和实时控制方面都
校园无线网络介绍及使用说明
校园无线网络介绍及使用说明 一、校园无线网络覆盖范围 目前校园无线网络一期建设已经完成并进入试运行阶段，覆盖范围包括综合楼、办公楼、逸夫图书馆、第二教学楼、天财体育馆、月牙报告厅。 二、校园无线网络的相关使用说明 用户在无线网络覆盖区域会搜索到名为“TJUFE-Wlan”的开放无线网络，成功连接并通过身份认证后可访问校外资源。身份认证可以通过Web页面认证和客户端程序认证两种方式中任意一种方式进行。下面将就身份认证的流程从安卓系统，苹果ios系统，及台式电脑windows系统三种方面进行具体介绍。 1、使用安卓系统以WEB方式进行身份认证 首先需要连接所在区域的TJUFE-Wlan无线网络。成功连接后打开浏览器访问任意网页，如访问百度网站，在浏览器输入https://www.360docs.net/doc/bc15039877.html,，浏览器会自动跳转到认证系统的登录界面（如图1），输入用户名和密码后，点击登录（如图2）。至此，您已经成功登录，可任意访问校外资源及信息门户。如需下线，在关机前请点击“注销”。
图1 用户登录界面 图2 用户成功登录界面 2、安卓系统客户端的下载和使用。 首先，在登录界面（如上图1所示)，找到“客户端下载”，点击“确定”并“安装”。在客户端程序登录界面上，填写账号和密码（如图3）点击“登录”。
至此，您已经成功登录，可任意访问外网（如图4）。 图3 安卓客户端登录界面图4 成功登录后的安卓客户端 3、苹果ios系统客户端的下载和使用 在app store中搜索“深澜”，下载文件名是“深澜”的app（如图5）。打开app之后，输入认证地址：202.113.128.16，用户名及初始密码（如图6）。点击连接，登录成功（如图7）。 图5 app store搜索结果
神经网络详解
一前言 让我们来看一个经典的神经网络。这是一个包含三个层次的神经网络。红色的是输入层，绿色的是输出层，紫色的是中间层（也叫隐藏层）。输入层有3个输入单元，隐藏层有4个单元，输出层有2个单元。后文中，我们统一使用这种颜色来表达神经网络的结构。 图1神经网络结构图 设计一个神经网络时，输入层与输出层的节点数往往是固定的，中间层则可以自由指定； 神经网络结构图中的拓扑与箭头代表着预测过程时数据的流向，跟训练时的数据流有一定的区别； 结构图里的关键不是圆圈（代表“神经元”），而是连接线（代表“神经元”之间的连接）。每个连接线对应一个不同的权重（其值称为权值），这是需要训练得到的。 除了从左到右的形式表达的结构图，还有一种常见的表达形式是从下到上来
表示一个神经网络。这时候，输入层在图的最下方。输出层则在图的最上方，如下图： 图2从下到上的神经网络结构图 二神经元 2.结构 神经元模型是一个包含输入，输出与计算功能的模型。输入可以类比为神经元的树突，而输出可以类比为神经元的轴突，计算则可以类比为细胞核。 下图是一个典型的神经元模型：包含有3个输入，1个输出，以及2个计算功能。 注意中间的箭头线。这些线称为“连接”。每个上有一个“权值”。
图3神经元模型 连接是神经元中最重要的东西。每一个连接上都有一个权重。 一个神经网络的训练算法就是让权重的值调整到最佳，以使得整个网络的预测效果最好。 我们使用a来表示输入，用w来表示权值。一个表示连接的有向箭头可以这样理解： 在初端，传递的信号大小仍然是a，端中间有加权参数w，经过这个加权后的信号会变成a*w，因此在连接的末端，信号的大小就变成了a*w。 在其他绘图模型里，有向箭头可能表示的是值的不变传递。而在神经元模型里，每个有向箭头表示的是值的加权传递。 图4连接（connection） 如果我们将神经元图中的所有变量用符号表示，并且写出输出的计算公式的话，就是下图。
中学校园网络建设介绍(范文)
中学校园网络建设介绍（范文） 校园网建设是实施“校校通”工程，满足学校信息化教学环境一项基础设施，是教育信息化建设的重要组成部分，是广大师生顺利接收现代远程教育的依托网络，是全面实现素质教育的重要手段，是教育技术装备现代化的主要体现，也是教育现代化的重要标志之一。其中，由湖北谷城一中和锐捷网络携手共建的新一代校园网，其规划、设计为普教校园网建设提供了有益的参考。下面就向大家介绍该项目的建设情况。 项目背景 谷城一中校园网络系统建设的主要目标是建设成为主干千兆，百兆交换到桌面的一个以网络技术、计算机技术与现代信息技术为支撑的教育、管理平台。将以手工作业为主的教育及教学管理活动提高到信息平台上来，为学校的教职工提供全方位的网络服务，在网络环境中进行教学、研究、收集信息等工作，籍以提高办学效率和质量，为培养优秀人才打下坚实的基础。为此，谷城一中与锐捷网络（原实达网络）携手共建了先进、高效的校园网。 项目方案实施 关于此项目的具体组网方案的制定，谷城一中主要提出了4个方面的要求： 1、通过校园网，将实现各种信息的共享，包括数据、语音、视频等各种资源。 2、可实现各种基于网络的电子教学，如多媒体教室、电子阅览室、电子论坛、电子题库等。 3、通过校园网络，实现人事、财务、教务、档案、后勤管理、综合查询及办公自动化系统等管理电脑化，以大大提高学校的管理水平。 4、高速宽带专线接入Internet，实现校园网内所有用户高速访问广域网。 经过全面调查和方案的综合比较之后，谷城一中最终决定采用锐捷网络提供的网络设备及整体校园网解决方案。
首先采用紧缩核心的思想，将网络核心/汇聚层全部设计到锐捷网络的核心骨干路由交换机STAR-S4909上。STAR-S4909路由交换机是锐捷网络自主开发的一款大容量、高密度、基于分布式处理采用模块化设计的路由交换产品，主要面向IP城域网、大型企业网或园区网汇聚层和中小型网络的核心层。STAR-S4909具有高达64G的背板带宽和24Mpps的三层包转发速率，可以实现高速无阻塞的第二、三、四层交换，可为现代业务型网络提供强大的数据处理能力； 其次在网络接入层采用了锐捷网络 STAR-S2024系列交换机，STAR-S2024M 是可堆叠、可扩展三层功能的千兆网管交换机。S2024系列具有极其丰富的模块选择，支持单/双百兆光纤、千兆铜缆/光纤等10种模块，可为各类型网络提供所需的交换端口，搭建方便灵活的弹性网络。该产品采用星型基于背板的堆叠方式，最多可达96个10/100M自适应口，其高达22G的主机背板带宽和11G的从
AWS 的技术创新介绍
AWS的技术创新 Haoxin Chen 解决方案架构师 亚马逊AWS
议题 ?AWS的技术创新?人工智能与IoT
IoT的发展需要一个能够持续创新的基础平台
61 516 1,017 159 201220142016 AWS持续不断扩展云上工作负载,目前有超过90种服务.涵盖了计算,存储,网络,数据库,分析,应用服务,部署,管理,开发,移动端,IoT,人工智能,安全,混合架构和企业应用. AWS 不断加速的创新步伐 2010
3,149AWS Direct AWS Elastic Beanstalk Schema Conversion Tool AWS Shield EFS WorkSpaces Amazon Lumberyard Amazon Pinpoint AWS IoT AWS Managed Services Amazon Route 53AWS OpsWorks for Chef Automate Redshift Dynamo DB Amazon Polly AWS Snowball AWS Organizations Device Farm Amazon Config Amazon RDS for Aurora WorkDocs AWS Snowball Edge CodeCommit AWS CodePipeline AWS Service Catalog CloudWatch Logs Amazon Lex AWS Greengrass Amazon EC2AWS WAF Amazon Appstream 2.0Amazon Athena AWS Glue Amazon Lightsail Amazon Rekognition AWS Discovery AWS Certificate Manager Amazon ElastiCache Mobile Analytics AWS Mobile Hub AWS Storage Gateway AWS OpsWorks AWS Batch Amazon Inspector EC2Container Service Amazon Cognito AWS CodeDeploy AWS Personal Health Dashboard AWS Snowmobile Lambda AWS Codebuild AWS X-Ray Amazon QuickSight Amazon Kinesis Firehose Amazon Workmail Amazon Inspector Machine Learning
校园网络建设方案
摘要 随着网络的发展,网络管理越来越重要。各大院校的校园网都已经初具规模,良好的网络管理成为校园网能否正常、有效运行的关键。该文基于铜陵学院校园网络管理系统的设计探讨，详细讨论了校园网建设目标、设计原则以及网络拓扑结构、主干网构建，既有理论研究意义,也具有实践参考价值。 关键词 校园网络;校园拓扑结构;网络管理;网络维护 引言 科学技术的发展日新月异，九十年代，在计算机技术和通信技术结合下，网络技术得到了飞速的发展。如今，不仅计算机已经和网络紧密结合，整个社会都不可能脱离网络而存在。网络技术已经成为现代信息技术的主流，人们对网络的认识也随着网络应用的逐渐普及而迅速改变。在不久的将来，网络必将成为和电话一样通用的工具，成为人们生活、工作、学习中必不可少的一部分。 Internet，即国际互联网，是现在网络应用的主流，从它最初在美国诞生至今已经经历了三十多年。这个以TCP/IP协议为主体的国际互联网络已经成为覆盖全世界一百五十多个国家和地区的大型数据通信网络。最初的Internet是由科研网络形成的，主要是由一些大学和研究所等科研教育单位连接而成，逐渐发展到今天的规模。而进入九十年代后，由于各种商业信息进入了Internet，使得Internet 得到了极大地发展，其拥有的主机数，连接的网络数以及覆盖面一直呈指数形式上升。现在在Internet上可以提供或者获得各种各样的服务，比如通过电子邮件进行合同的起草和签订，或利用Internet直接挑选商品和购物。 Internet是一个资源的网络，其中拥有的信息资源几乎覆盖所有的领域。Internet 面向人类的社会，世界上数以亿计的人们利用它进行通信和信息共享，通过发送和接收电子邮件，或和其他人的计算机建立连接、参加各种讨论组并免费使用各种信息资源实现信息共享。 Internet也是一个服务的网络。在Internet上，许多单位、公司和组织提供了各种各样的服务。比如WWW（World Wide Web全球信息网）服务、信息查询服务等，向网络上的其他用户展示自己各方面的情况，并帮助这些用户找到需要的信息。 将来的网络在Internet基础上进一步发展，其功能、速度、适用范围等必将全面超过现有的Internet。 我国对计算机网络的建设投入了大量的人力和物力，在短短的几年中，已经从最初仅仅局限在教育科研单位的网络，迅速发展到今天遍及全国的包括教育、科研、商业、民用各个方面的数个大型网络，如Chinanet（中国邮电网）、Cernet（中国教育网）、Gbnet（金桥网络）等等。目前在网络上提供有价值、有吸引力的信息，对一个单位或学校树立自己的形象，提高自己的知名度，以及开拓和国际上其他学校、组织的联系和往来能够起到很显著的作用。 铜陵学院以培养高层次人才为己任。当今世界随着计算机、网络通信等现代科学技术的发展，人类正迈入信息时代，在某学院建立覆盖全校，并可以与国内外著名网络互联的校园网已成为必然。 我学院校园网将实现与校内各部门进行通信。我学院校园网将为学校的科研、教学、管理提供必要的技术手段，为研究开发和培养人才建立平台，借此加快学校的发展，以此加快学校的发展，成为一个具有示范性的学校。
南昌大学WLAN无线校园网简介
南昌大学WLAN 无线校园网
1前言 1.1 项目背景 南昌大学是一所“文理医工渗透、产学研结合”的综合性大学，是江西省人民政府和教育部共建的“211工程”重点建设大学，是国家和江西省人才培养、科学研究和科技成果转化的重要基地。 学校目前已建成了“千兆到楼栋、百兆到桌面”的高速校园计算机网络。校园网已成为学校信息化建设的重要基础设施，是学生在校日常学习、生活的有用工具。但传统局域网存在着铺设费用高、施工周期长、移动困难、维护成本高、覆盖面积小等缺点，严重制约了网络部署和扩展的灵活性，随着WLAN技术的快速发展以及广大师生对无线网络的强烈需求，2008年南昌大学前湖校区部署WLAN无线校园网第一期并投入运营。在运营过程中尤其是后期WLAN网络在稳定性方面呈现出不少问题，以信号偏弱为主，学生用户经常投诉WLAN 掉线严重，且无法正常拨号特别是在上网高峰时间段容易出现以上问题。经过讨论学校决定由南昌大学网管中心选型并实施全校园WLAN网建设已解决以上问题。南昌大学网管中心在5月份和我联系并交流，5月下旬开始进行产品测试，六月份我们在南昌大学医学院开始正常楼栋测试，7月份南昌大学网管中心对公司产品信号测试后觉得我们公司产品达到他们的要求，决定选用我们的产品来进行校园网建设，公司2011年8月开始部署南昌大学医学院WLAN无线校园网。 1.2 项目目标 利用安氏领信无线网络整体解决方案进一步扩展南昌大学WLAN无线校园网的覆盖范围，使全校师生能够随时随地、方便高效的使用昌大校园网、中国教育网和国际互联网。先期从覆盖所有宿舍开始，逐步推广到图书馆、体育馆、操场、大礼堂、人行绿化走廊等，提升校园网络环境，提高管理水平和效率，推动南昌大学的信息化建设。 2总体技术方案简介 南昌大学WLAN无线校园网项目采用3台安氏领信LTAC无线控制器做“2+1方案”进行建设，采用1台安氏领信LTWA3000无线认证网关设备负责Portal页面的推送工作，用户认证与计费工作全部在校方AAA系统上完成。
人工神经网络与其发展和应用的介绍
人工神经网络与其发展和应用的介绍 发表时间：2018-05-02T11:39:29.337Z 来源：《科技中国》2017年11期作者：卓一凡 [导读] 摘要：人工神经网络是人工智能的重要分支，自其创始伊始便成为了人工智能领域的研究热点。本文从人工神经网络的发展历史开始，介绍了其在医学，信息，控制等方面的应用及其现状，对其中的优缺点进行了简要的分析。并对人工神经网络未来的发展作简要的展望。 摘要：人工神经网络是人工智能的重要分支，自其创始伊始便成为了人工智能领域的研究热点。本文从人工神经网络的发展历史开始，介绍了其在医学，信息，控制等方面的应用及其现状，对其中的优缺点进行了简要的分析。并对人工神经网络未来的发展作简要的展望。关键词：人工神经网络，应用，优缺点，发展 1：人工神经网络的发展 纵观整个人工神经网络发展，大体经历了四个时期：启蒙，低潮，振兴，发展。 1.1：启蒙时期 人工神经网络和数学模型于1943年由W.S.McCulloch和W.Pitts建立，称为MP模型，证明了单个神经元能执行逻辑功能，人工神经网络的研究由此开始。1951年，心理学家 Donala O. Hebb提出了Hebb 法则：在神经网络中，信息在连接权中进行储存，突触之间的联系强度是可以变化的，而这种变化建立起了神经元间的连接。Hebb法则成为了构造具有学习功能的神经网络模型的基础。1954 年，生物学家Eccles提出了真实突触的分流模型，为神经网络模拟突触的功能提供了原理和生理学的依据。1956 年，Uttley 发明了一种由处理单元组成的推理机，用于模拟行为及条件反射。1958年，Rosenblatt将学习机制增加到了原有的MP模型上，首次把神经网络理论付诸实现。正是由于他的成功，引起了学者们对人工神经网络的研究兴趣。 1.2：低潮时期 当许多学者抱着极大的热忱去研究人工神经网络的时候，Minsky 和Papert 从数学角度对以感知器为代表的网络系统功能及其局限性进行了深入的研究，并在1969年出版《Percep2trons》一书。该书提出当前的网络只能对简单的线性问题进行解决，而对复杂的多层神经网络无能为力。这一结论使得许多国家的此类项目被暂停资助，自此开始了神经网络的低潮期。但不久后，转机出现。就在1972年，欧洲和美洲的两位学者：芬兰的Kohonen教授，美国的Anderson分别提出了自组织映射SOM(Self2Organizingfeature map)理论和一个名叫“交互存储器 ”的理论。而两者之间竟有着许多相似之处，不由得让人惊讶。但Kohonen的研究是目前所使用神经网络的主要依据。正是由于这些研究，引导了以后人工神经网络的振兴。 1.3：振兴时期 1982年，美国物理学家Hopfield博士发表了Hopfield模型理论，对人工神经网络的研究产生了深远的影响。如下图 Hopfield模型理论证明：神经网络并非不能达到稳定的状态，只是需要一定条件。而他的研究也让许多学者对人工神经网络的研究重新产生了兴趣。1986年，由美国的 Rumelhart 和 McCkekkand主编并撰写的《Parallel Distributed Processing : Ex2ploration in the Microstructures of Cognition》一书出版，提出了 PDP（Parallel Distributed Processing）网络思想，再一次推动了神经网络的发展。20世纪 90 年代， Edelman提出Darwinism 模型。1995 年,Jenkins等人进行了光学神经网络(PNN)的研究 .神经网络的研究重回人们的视野。 1.4：发展时期 20世纪80年代，人工神经网络在世界范围内全面复苏，这也引起了国家对神经网络的重视。“中国神经网络首届学术会议”于1990年2月由国内8个顶尖学会联合在北京召开。 1992年举办了中国第二届神经网络学术大会，中国神经网络学会便由此诞生。我国的“863”计划，“攀登”计划中，都有关于人工神经网络研究的内容。国际上，1987 年,在美国加洲举行了首届国际神经网络学会. 此后每年召开两次.至此，人工神经网络的研究得到了长足的发展。 2.人工神经网络的基本原理 自生物学发展伊始，大脑便是无数科学家研究的重点，人们想要弄清楚大脑是如何运作的？其机理是什么？人工神经网络便应运而生，它的目的是想要对人类神经网络进行开发与测试 2.1：人工神经网络的生物学基础 人工神经网络是人类神经网络的仿生学模拟。我们如果想要了解人工神经网络，就要先了解生物的神经元，如下图：
AWS亚马逊 成功案例分析—海康威视
AWS案例研究：海康威视 关于海康威视 海康威视是领先的视频产品和内容服务提供商，面向全球提供领先的视频产品、专业的行业解决方案与内容服务。萤石是海康威视旗下安全生活业务品牌，为家庭和小微企业用户提供以可视化安全为基础的关爱、沟通、分享服务。萤石业务涵盖萤石云视频APP、萤石云视频服务平台以及系列互联网产品（摄像机、硬盘录像机、视频盒子、报警盒子、云存储）等。 “安全生活用萤石”，萤石云作为微视频服务平台，为用户提供实时查看、远程关爱、即时分享等视频应用服务。目前，萤石在国内已经积累了百万级别的联网设备和用户，并正在利用国内已经积累的经验，将产品从国内拓展到全球。 面临的挑战 海康威视的萤石业务以“萤石云”为核心，通过“萤石云”，用户可以轻松查看家里、商铺或办公室场所的实时视频、历史录像；通过“萤石云”，用户可以即时接收所关注场所的异常信息报警，第一时间采取安全防护措施；通过“萤石云”，用户可以在繁忙工作时不再错过孩子的成长片断；通过“萤石云”，用户可以把自己认为最有意思的生活点滴分享给自己最在意的人。 与海康威视传统的视频行业解决方案相比，萤石业务面对的客户群体数量庞大、访问频繁，这就要求“萤石云”具有良好的可扩展性、快速响应能力以及极高的可用性。最初，海康威视在国内以传统互联网数据中心(以下简称IDC)方式建立了“萤石云”，用户只需简单注册，就可以方便地享受“萤石云”提供的各种服务。随着萤石业务在海外的快速发展，仅靠在国内依托IDC建立的“萤石云”已经无法满足海外用户对速度、安全、存储等方面的需求，因此海康威视急需为“萤石云”建立海外站点，以便为身处不同地域的海外用户提供更好的用户体验。如果按照传统的方式，海康威视就必须在全球多个地域建立数据中心或者将服务器托管给当
校园网络设计思路
总体思路及工程步骤： 进行对象研究和需求调查，弄清学校的性质、任务、网络建设的目的和发展的特点，对学校的信息化环境进行准确的描述，明确系统建设的需求和条件； 在应用需求分析的基础上，确定学校Intranet服务类型，进而确定系统建设的具体目标，包括网络设施、站点设置、开发应用和管理等方面的目标； 确定网络拓朴结构和功能，根据应用需求、建设目标和学校主要建筑分布特点，进行系统分析和设计； 确定技术设计的原则要求，如在技术选型、布线设计、设备选择、软件配置等方面的标准和要求； 确定好以上四点包含的所有具体细节内容后，基本上我们就可以为用户量身定做适合他们的解决方案了，不过一个完整的网络建设工程，有过项目经验的人都知道，当然以下三点也是必不可少的步骤。 贴近网络现状的测试方案； 规划安排校园网建设的实施步骤（项目管理）； 内容完善的验收文档。 校园网建设的原则： 先进性，先进的设计思想、网络结构、开发工具，采用市场覆盖率高、标准化和技术成熟的软硬件产品；实用性，建网时应考虑利用和保护现有的资源、充分发挥设备效益；灵活性，采用积木式模块组合和结构化设计，使系统配置灵活，满足学校逐步到位的建网原则，使网络具有强大的可扩展性；可靠性，具有容错功能，管理、维护方便。对网络的设计、选型、安装、调试等各环节进行统一规划和分析，确保系统运行可靠，经济性，投资合理，有良好的性能价格比。 校园网是建构在多媒体技术和现代网络技术之上的为教学、科研、管理服务并与因特网连接的校园内局域网络环境，是一种教育科研网络。计算机网络毕竟是个新生事物，在各方面还不尽人所知，不顾自身需求和经济实力而一掷千金的事例层出不穷。究其原因，多数为对校园网工程的具体事项了解不够，作为一项庞大的系统工程，校园网工程事关学校的发展大计，必须慎重考虑。 网络建设需求汇总： 对校园网建设进行各步骤全面的需求分析，是成功校园网建设的必要条件,下面就从以上方面，结合目前校园网络建设，根据学校实际情况对学校网络建设的需求分析做一下汇总，主要是网络方面，对于终端、服务器等不做过多介绍。