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公元前3世纪,在中国的黄金时代,汉朝建立了一个广阔的贸易网络,即丝绸之路。通过一系列陆地和海上航线,它将亚洲与中东,非洲和欧洲连接起来,从而实现货物和思想的交换。两千多年后,一条新的丝绸之路,这次是数字化,将亚洲与世界其他地区连接起来。亚洲市场已成为许多全球参与者关注的焦点,新加坡是卓越连通性的关键战略中心。在这种情况下,Digital Realty是一家成立于2004年的数据中心业主,在四大洲的11个国家开展业务,其任务是为数字世界提供“可靠的基础”即创建数据中心解决方案。亚洲首席信息官亚太区(APAC)Krupal Raval在接受采访时谈到了该地区数据中心的状况以及为什么最大的提供商正在那里迁移。 东南亚数据中心需求增加 东南亚的数据中心市场规模预计每年增长27%,高于2016年目前的120亿美元可寻址市场。考虑到这一预测,Digital Realty已在该地区开设了12个中心,这是其最年轻但增长最快的商业区域。“随着各国努力实现智慧城市目标,数据热潮主要是由于大数据,人工智能,预测分析和物联网的兴起”,拉瓦尔解释说。这也是由于亚太地区人口众多且人口相对年轻,人口继续变得越来越中产阶级,这意味着手机使用量呈指数增长,带来了相关的数据传输需求。虽然边缘计算将介入以满足部分需求,但我们也期望企业更加依赖搭配服务。越来越多的企业将转向混合基础设施,以便优化成本,提高数据传输效率和连接稳定性。“在提高效率的同时,企业将优先考虑为企业提供实时分析,以做出重要决策。”但是,不仅仅是Digital Realty看到了东南亚数据中心扩张和搬迁的价值。Raval认为,AWS和谷歌等大企业巨头在东南亚重新部署数据中心的原因是该地区的数字化程度不断提高,这需要强大的底层云基础设施来促进扩展。“这些拥有更多品牌和企业的公司有越来越多的机会在东南亚扩展其业务,”他解释说,“随着这种扩张,需要数据存储,因此这些供应商迁移到东南亚。”考虑到这一点,数据中心正在重新定位,以便更接近客户和企业,以最大化自身与客户之间的连接,这意味着更强的连接,更少的延迟。我们也不要忘记,东南亚拥有全球最高的移动电话和社交媒体渗透率,这种情况正在持续上升。当然,东南亚拥有超过3.7亿互联网用户,并且大多数细分市场和该地区大多数国家都实现了两位数的增长,数字行业蓬勃发展并吸引了大公司的大量兴趣。作为一个单一集团,东南亚重新组合了大量的数字用户,使其达到与全球主要市场(美国,欧盟和中国)的比较,用于所有数字活动,包括互联网,社交媒体和移动。根据Raval的说法,云服务提供商正在推动需求既有全球知名企业,也有来自亚太地区的新兴云巨头。 新加坡和东盟国家的情况 作为一个提供可扩展,智能和安全的IT基础设施的互联网网关,新加坡对希望进入预计到2019年达到85%的智能手机市场的公司至关重要。拉瓦尔提到“新加坡已宣布将该地区的电子商务和数字经济作为今年关注的重点领域,虽然像日本,韩国和中国这样的国家正准备推出5G,但随着各国享受更大的连接,我们可以期待更多的数字服务。各国基础设施的发展和政府的支持也使得更加容易继续专注于维持和进一步发展该地区数据中心的未来。”根据Cushman&Wakefield关于数据中心投资的研究报告,新加坡继续领导亚太地区的数据中心市场。“随着新加坡政府继续推动其智能国家计划,一项全国性的数字化转型计划,新加坡应该能够将其容量再增加100兆瓦”,拉瓦尔说。“能力的增加为数据中心的投资增加铺平了道路,投资者越来越关注传统的房地产资产类别。”但其他东盟国家呢? “如果各国的基础设施不断改善,马来西亚、泰国和印度尼西亚这些土地丰富的国家也可能为数据中心的未来铺平道路,”拉瓦尔补充道。其他将推动该地区数据中心服务需求的因素是年轻人群中本地数据,智能手机使用,社交媒体和移动应用的利用率上升。“政府需要确保其国家拥有基础连接和周边基础设施,以保持组织托管其数字资产的吸引力,”拉瓦尔说。“这包括建立强大的国家关键电力基础设施和购买可再生能源的适当可用性。”在东盟之外,首席财务官认为数据中心的其他大型增长市场是印度、中国和韩国,其中印度和中国尤其显示出强劲的增长速度。为什么外汇交易需要美国外汇服务器_安防互联

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    生活中的所有事物都是与时间相关的,也就形成了一个序列。为了对序列数据(文本、演讲、视频等)我们可以使用神经网络并导入整个序列,但是这样我们的数据输入尺寸是固定的,局限性就很明显。如果重要的时序特征事件恰好落在输入窗以外,就会产生更大的问题。所以我们需要的是:  能对任意长度序列做逐个元素读取的神经网络(比如视频就是一系列的图片;我们每次给神经网络一张图);  有记忆的神经网络,能够记得若干个时间步以前的事件、这些问题和需求已经催生出多中不同的循环神经网络。  图1:长短期记忆(LSTM)单元。LSTM有四个输入权重和四个循环权重。Peepholes是记忆细胞和门之间的额外连接,但他们对性能提升帮助不到,所以常被忽略。  循环神经网络  若我们想让一个常规的神经网络解决两个数相加的问题,那我们只需要输入两个数字,再训练两数之和的预测即可。如果现在有3个数要相加,那么我们可以:  拓展网络架构,添加输入和权重,再重新训练;  把第一次的输出(即两数之和)和第三个数作为输入,再返回给网络。  方案(2)显然更好,因为我们希望避免重新训练整个网络(网络已经“知道”如何将两个数相加)。如果我们的任务变成:先对两数做加法,再减去两个不同的数,那这个方案又不好使了。即使我们使用额外的权重,也不能保证正确的输出。相反,我们可以尝试“修改程序”,把网络由“加法”变成“减法”。通过隐藏层的加权可以实现这一步(见图2),如此便让网络的内核随着每个新的输入而变化。网络将学习着在相加两个数之后,把程序从“加法”变成“减法”,然后就解决了问题。  我们甚至可以泛化这一方法,传递给网络两个数字,再传入一个“特殊”的数字——代表着数学运算“加法”,“减法”或“乘法”。实践当中这样或许不尽完美,但也能得到大体正确的结果了。不过这里的主要问题倒不在于得到正确结果,而是我们可以训练循环神经网络,使之能够学习任意输入序列所产生的特殊输出,这就威力大了。  例如,我们可以教网络学会词语的序列。Soumith Chintala和Wojciech Zaremba写了一篇优秀的博客讲述用RNN做自然语言处理。RNN也可以用于生成序列。Andrej Karpathy写了这篇[有趣而生动的博客],展示了字词级别的RNN,可以模仿各种文风,从莎士比亚,到Linux源码,再到给小孩儿起名。  长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)  长短期记忆单元使用自连接的线性单元,权重为常数1.0。这使得流入自循环的值(前向传播)或梯度(反向传播)可以保持不变(乘以1.0的输入或误差还是原来的值;前一时间步的输出或误差也和下一时间步的输出相同),因而所有的值和梯度都可以在需要的时候准确回调。这个自循环的单元,记忆细胞,提供了一种可以储存信息的记忆功能,对之前的若干个时间步当中有效。这对很多任务都极其有效,比如文本数据,LSTM可以存储前一段的信息,并对当前段落的序列应用这些信息。  另外,深度网络中一个很普遍的问题叫作“梯度消失”问题,也即,梯度随着层数增多而越来越小。有了LSTM中的记忆细胞,就有了连续的梯度流(误差保持原值),从而消除了梯度消失问题,能够学习几百个时间步那么长的序列。  然而有时我们会想要抛掉旧有信息,替换以更新、更相关的信息。同时我们又不想释放无效信息干扰其余部分的网络。为了解决这个问题,LSTM单元拥有一个遗忘门,在不对网络释放信息的情况下删除自循环单元内的信息(见图1)。遗忘门将记忆细胞里的值乘以0~1之间的数字,其中0表示遗忘,1表示保持原样。具体的数值宥当前输入和上一时间步的LSTM单元输出决定。  在其他时间,记忆细胞还需要保持多个时间步内不变,为此LSTM增加了另一道门,输入门(或写入门)。当输入门关闭时,新信息就不会流入,原有信息得到保护。  另一个门将记忆细胞的输出值乘以0(抹除输出)~1()之间的数,当多个记忆相互竞争时这很有用:一个记忆细胞可能说:“我的记忆非常重要!所以我现在就要释放”,但是网络却可能说:“你的记忆是很重要,不过现在又其他更重要的记忆细胞,所以我给你的输出门赋予一个微小的数值,给其他门大数值,这样他们会胜出”。  LSTM单元的连接方式初看可能有些复杂,你需要一些时间去理解。但是当你分别考察各个部件的时候,会发现其结构其实跟普通的循环神经网络没啥两样——输入和循环权重流向所有的门,连接到自循环记忆细胞。  想要更深入地了解LSTM并认识整个架构,我推荐阅读:LSTM: A Search Space Odyssey和original LSTM paper。  词嵌入(Word Embedding)  图3:菜谱的二维词嵌入空间,这里我们局部放大了“南欧”的聚类群  想象"cat"和其他所有与"cat"相关联的词汇,你可能会想到"kitten","feline"。再想一些不那么相似,但是又比"car"要相似得多的,比如"lion","tiger","dog","animal"或者动词"purring","mewing","sleeping"等等。  再想象一个三维的空间,我们把词"cat"放在正中间。上面提到的词语当中,与"cat"相似的,空间位置也离得更近;比如"kitty","feline"就离中央很近;"tiger"和"lion"就稍微远一点;"dog"再远一点;而"car"就不知远到哪里去了。可以看图3这个词嵌入二维空间的例子。  如果我们我们用向量来代表空间里的每一个词,那么每个向量就由3个坐标构成,比如"cat"是(0, 0, 0),"kitty"可能是(0,1, 0,2, -0,3)而"car"则是(10, 0, -15)。这个向量空间,就是词嵌入空间,每个词对应的三个坐标可以用做算法的输入数据。  典型的词嵌入空间含有上千个词和上百个维度,人类是很难直观理解的,但是相似的词距离近这个规律仍然成立。对于机器来说,这是一种很好的词汇表征,可以提高自然语言处理能力。  如果你想要学习更多词嵌入的内容,以及如何应用于创建模型“理解”语言,推荐阅读:Understanding Natural Language with Deep Neural Networks Using Torch,作者:Soumith Chintala和Wojciech Zaremba。  编码-解码  让我们暂时停下自然语言处理,来想象一个西红柿,想象那些适合西红柿的配料或菜肴。如果你的想法和那些网上最常见的菜谱差不多,那你想到的可能是诸如奶酪和萨拉米;帕尔马干酪、罗勒、通心粉;或其他配料比如橄榄油、百里香和西芹等等。(换作中国人来想,肯定是鸡蛋)。这些配料主要都是意大利、地中海菜系。  还是那个西红柿,如果要吃墨西哥菜系,你想到的可能是豆子、玉米、辣椒、芫荽叶或鳄梨。  你刚才所想的,就是把词汇“西红柿”的表征变换成了新的表征:“墨西哥菜里的西红柿”。  “编码”(Encoder)做的是同样的事,它通过变换词汇的表征,把输入词汇逐个变换为新的“思维向量”。就像给“西红柿”加入了上下文“墨西哥菜”,这是“编码-解码”架构的第一步。  编码-解码架构的第二步是基于这样一个事实:不同的语种在词嵌入空间里,具有相似的几何结构,即便对同一个事物,描述用词完全不同。比如在德语里“猫”是"Katze",狗是"Hund",与英语截然不同,但是两个词之间的关系确实一样。Karze与Hund的关系,跟Car与Dog的关系完全一致,换言之,即使词汇本身不同,他们背后的“思维向量”确实一样的。当然也有些词汇很难用其他语言表达(比如中文里的“缘分”之类),但是这种情况比较稀罕,总体上是成立的。  基于以上思想,我们就可以构建解码网络了。我们把英语编码器产生的“思维向量”传递给德语解码器。德语解码器会把这些思维向量或关系变换映射到德语词嵌入空间里,然后就会产生一句话,保持英语句子里的关系。如此我们就有了一个能做翻译的网络,这个思想目前仍在发展,结果虽然不完美,但却在极快提高,不久就会成为翻译的最佳方法。大数据的发展,伴随的将是软件工程师的渐退,算法工程师的崛起_安防互联

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    存储行业的共识是,除超大规模数据中心外,所有领域的企业级硬盘的销售与SSD一直是此消彼长的“竞争”关系。硬盘转向SSD似乎是正在进行时,但2019年第四季度,SSD在所有企业发售总容量中的份额正在下降。 SSD的总发货量占企业存储总容量的10.4%,低于一年前的12%。市场分析机构TrendForce记录了这次不太可能发生的事件,并且在富国银行分析师,Aaron Rakers的一份报告中也揭示了这一点。企业发售硬盘和SSD相关的存储总容量达到169.79 EB,其中硬盘同比增长83%,达到144.1 EB。在此范围内,关键任务型硬盘发售容量达到5.93 EB,增长4%。高性能、2.5英寸硬盘受SSD威胁最大。但它的容量仍在增长。近线企业级硬盘的出货量达到138.2 EB,增长89%。企业级SSD总发货量达到16.69 EB,年同比增长60%,比近线企业磁盘驱动器容量增长慢。约1032.5万个企业级SSD对外发售,年同比增长43%。虽然闪存供应过剩,但尚未促使企业购买更多的闪存。目前已知2019年第四季度,三星占企业SSD发货总容量的44.4%,英特尔占21.9%,美光占12.7%,SK海力士占6.1%,铠侠(原东芝)占5.7%,西部数据占4.8%。疫情当前,要如何看待企业数字化转型?_安防互联

    Google 最近发布并开源了 GAPID,这是一个工具合集,允许检查、调整和重复从应用程序到 Graphics 驱动之间的调用。  GAPID 采用 Go 语言编写,目前仍在开发中,但已经可以用于调试许多 Android OpenGL ES 和 Vulkan 应用。  GAPID 由以下子工具/组件构成:  gapii:Graphics API 拦截器 —— 位于应用程序/游戏和 GPU 驱动程序之间的一层,记录所有调用和内存访问。  gapis:Graphics API 服务器 —— 分析报告不正确的捕获流 API 使用情况,处理在各种目标设备上重复过程的数据,并向客户端提供 RPC 接口。  gapir:Graphics API Replay 守护 —— 一个基于堆栈的 VM,用于回放捕获文件,模仿原始应用程序/游戏对 GPU 驱动程序的调用。支持读取任何缓冲区/帧缓冲区,并提供分析功能。  gapic:Graphics API 客户端 —— 前端用户界面应用。提供捕获数据、内存、资源和帧缓冲区内容的可视化检查。  gapil:Graphics API 语言 —— 一种新的特定领域语言,用于全面描述图形 API。拦截器、服务器和重复系统的绝大部分都是依赖它结合模板生成的。Linux基金会负责人:不使用开源的企业“会失败”_安防互联

    随着5G网络在全球城市的普及,运营商面临的一个大问题是,客户究竟会如何使用它们。根据来自韩国的最新数据,消费者似乎会大量使用它们。研究公司Strategy Analytics援引该国电信部的数据称,6月份5G的平均用户数据使用量为24GB,比9.1GB的4G平均水平高出2.6倍,比7.4GB的整体市场平均水平高出3.2倍。当具体比较无限制套餐的用户时,该公司发现5G用户仍然消耗了更多的数据:5G用户每月消耗27GB, 4G用户每月消耗23GB。Strategy Analytics还报告称,截至6月底,5G用户总数达到134万,约占整个市场的2%。然而,这2%的5G用户占到了6月份全国数据流量的6.4%。该公司还指出,SK电讯以40%的市场份额引领5G市场。在电信行业,一个经常被重复的格言是,如果你给人们更快的速度,他们会找到使用它们的方法。OpenSignal最近的数据显示,韩国的5G网速比4G网速快1.7倍。然而,目前还不清楚这一趋势在更广泛的行业以及更长的一段时间内会如何发展。例如,韩国运营商几个月前才首次推出5G,所以在6月份使用5G的客户可能是喜欢最新、最伟大技术的早期用户。也就是说,他们可能是那种使用更多数据的客户。此外,韩国的独特之处在于该国的电信部长追踪使用数据。在其他国家,包括美国,运营商经常谨慎地保护这些信息,这种数据非常难以获得。因此,很难在全球范围内跟踪这种趋势。也就是说,我们有理由假设,从长远来看,5G用户会比4G用户找到更多的数据消费方式。来源:飞象网调查显示,边缘站点的数量将在 2025 年增长两倍_安防互联

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    12月5日下午5时许,有多个地区网友反映,支付宝出现网络故障,账号无法正常支付、无法登陆、无法收到验证码等;打开余额宝后,不能显示余额,只能显示网络无法链接;支付宝钱包界面显示“网络繁忙,请稍后再试”状况。从网友截图情况来看,多出现的问题是,“订单不存在,请检查后重试”、“系统异常,请稍后再试”、“顾客太多,客官请稍后”等。“支付宝崩了”话题已成为网络热搜受到关注。 12月5日7时许,券商中国记者测试其转账、支付、余额功能,均可正常操作。不过,仍有用户关注支付宝使用及账户安全情况,并调侃,马上到每个月9号、10号,花呗是不是可以不用还了?5日下午5点25分,支付宝官方回应称,“刚刚,支付宝的机房网络出现了短暂抖动,影响了部分用户的使用体验。一切已经恢复正常,大家的资金和信息安全不会受到影响。”事实上,此前支付宝也曾出现过大规模宕机事故。广为人知的一次是2015年5月27日下午5时许,支付宝APP经历了数个小时的崩溃,很多用户发现支付宝不能使用,无法查看自己存在支付宝的余额情况,也无法办理任何转账业务,直到当天晚上 7 点半左右才开始逐步恢复正常。而后,支付宝方面回应称,“由于杭州市萧山区某地光纤被挖断,造成目前少部分用户无法使用支付宝”。2015年5月28日,支付宝发布声明,并对支付宝因光纤被挖断而断网事件道歉。北京地区IPv6网络已完成部署_安防互联

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    生活中的所有事物都是与时间相关的,也就形成了一个序列。为了对序列数据(文本、演讲、视频等)我们可以使用神经网络并导入整个序列,但是这样我们的数据输入尺寸是固定的,局限性就很明显。如果重要的时序特征事件恰好落在输入窗以外,就会产生更大的问题。所以我们需要的是:  能对任意长度序列做逐个元素读取的神经网络(比如视频就是一系列的图片;我们每次给神经网络一张图);  有记忆的神经网络,能够记得若干个时间步以前的事件、这些问题和需求已经催生出多中不同的循环神经网络。  图1:长短期记忆(LSTM)单元。LSTM有四个输入权重和四个循环权重。Peepholes是记忆细胞和门之间的额外连接,但他们对性能提升帮助不到,所以常被忽略。  循环神经网络  若我们想让一个常规的神经网络解决两个数相加的问题,那我们只需要输入两个数字,再训练两数之和的预测即可。如果现在有3个数要相加,那么我们可以:  拓展网络架构,添加输入和权重,再重新训练;  把第一次的输出(即两数之和)和第三个数作为输入,再返回给网络。  方案(2)显然更好,因为我们希望避免重新训练整个网络(网络已经“知道”如何将两个数相加)。如果我们的任务变成:先对两数做加法,再减去两个不同的数,那这个方案又不好使了。即使我们使用额外的权重,也不能保证正确的输出。相反,我们可以尝试“修改程序”,把网络由“加法”变成“减法”。通过隐藏层的加权可以实现这一步(见图2),如此便让网络的内核随着每个新的输入而变化。网络将学习着在相加两个数之后,把程序从“加法”变成“减法”,然后就解决了问题。  我们甚至可以泛化这一方法,传递给网络两个数字,再传入一个“特殊”的数字——代表着数学运算“加法”,“减法”或“乘法”。实践当中这样或许不尽完美,但也能得到大体正确的结果了。不过这里的主要问题倒不在于得到正确结果,而是我们可以训练循环神经网络,使之能够学习任意输入序列所产生的特殊输出,这就威力大了。  例如,我们可以教网络学会词语的序列。Soumith Chintala和Wojciech Zaremba写了一篇优秀的博客讲述用RNN做自然语言处理。RNN也可以用于生成序列。Andrej Karpathy写了这篇[有趣而生动的博客],展示了字词级别的RNN,可以模仿各种文风,从莎士比亚,到Linux源码,再到给小孩儿起名。  长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)  长短期记忆单元使用自连接的线性单元,权重为常数1.0。这使得流入自循环的值(前向传播)或梯度(反向传播)可以保持不变(乘以1.0的输入或误差还是原来的值;前一时间步的输出或误差也和下一时间步的输出相同),因而所有的值和梯度都可以在需要的时候准确回调。这个自循环的单元,记忆细胞,提供了一种可以储存信息的记忆功能,对之前的若干个时间步当中有效。这对很多任务都极其有效,比如文本数据,LSTM可以存储前一段的信息,并对当前段落的序列应用这些信息。  另外,深度网络中一个很普遍的问题叫作“梯度消失”问题,也即,梯度随着层数增多而越来越小。有了LSTM中的记忆细胞,就有了连续的梯度流(误差保持原值),从而消除了梯度消失问题,能够学习几百个时间步那么长的序列。  然而有时我们会想要抛掉旧有信息,替换以更新、更相关的信息。同时我们又不想释放无效信息干扰其余部分的网络。为了解决这个问题,LSTM单元拥有一个遗忘门,在不对网络释放信息的情况下删除自循环单元内的信息(见图1)。遗忘门将记忆细胞里的值乘以0~1之间的数字,其中0表示遗忘,1表示保持原样。具体的数值宥当前输入和上一时间步的LSTM单元输出决定。  在其他时间,记忆细胞还需要保持多个时间步内不变,为此LSTM增加了另一道门,输入门(或写入门)。当输入门关闭时,新信息就不会流入,原有信息得到保护。  另一个门将记忆细胞的输出值乘以0(抹除输出)~1()之间的数,当多个记忆相互竞争时这很有用:一个记忆细胞可能说:“我的记忆非常重要!所以我现在就要释放”,但是网络却可能说:“你的记忆是很重要,不过现在又其他更重要的记忆细胞,所以我给你的输出门赋予一个微小的数值,给其他门大数值,这样他们会胜出”。  LSTM单元的连接方式初看可能有些复杂,你需要一些时间去理解。但是当你分别考察各个部件的时候,会发现其结构其实跟普通的循环神经网络没啥两样——输入和循环权重流向所有的门,连接到自循环记忆细胞。  想要更深入地了解LSTM并认识整个架构,我推荐阅读:LSTM: A Search Space Odyssey和original LSTM paper。  词嵌入(Word Embedding)  图3:菜谱的二维词嵌入空间,这里我们局部放大了“南欧”的聚类群  想象"cat"和其他所有与"cat"相关联的词汇,你可能会想到"kitten","feline"。再想一些不那么相似,但是又比"car"要相似得多的,比如"lion","tiger","dog","animal"或者动词"purring","mewing","sleeping"等等。  再想象一个三维的空间,我们把词"cat"放在正中间。上面提到的词语当中,与"cat"相似的,空间位置也离得更近;比如"kitty","feline"就离中央很近;"tiger"和"lion"就稍微远一点;"dog"再远一点;而"car"就不知远到哪里去了。可以看图3这个词嵌入二维空间的例子。  如果我们我们用向量来代表空间里的每一个词,那么每个向量就由3个坐标构成,比如"cat"是(0, 0, 0),"kitty"可能是(0,1, 0,2, -0,3)而"car"则是(10, 0, -15)。这个向量空间,就是词嵌入空间,每个词对应的三个坐标可以用做算法的输入数据。  典型的词嵌入空间含有上千个词和上百个维度,人类是很难直观理解的,但是相似的词距离近这个规律仍然成立。对于机器来说,这是一种很好的词汇表征,可以提高自然语言处理能力。  如果你想要学习更多词嵌入的内容,以及如何应用于创建模型“理解”语言,推荐阅读:Understanding Natural Language with Deep Neural Networks Using Torch,作者:Soumith Chintala和Wojciech Zaremba。  编码-解码  让我们暂时停下自然语言处理,来想象一个西红柿,想象那些适合西红柿的配料或菜肴。如果你的想法和那些网上最常见的菜谱差不多,那你想到的可能是诸如奶酪和萨拉米;帕尔马干酪、罗勒、通心粉;或其他配料比如橄榄油、百里香和西芹等等。(换作中国人来想,肯定是鸡蛋)。这些配料主要都是意大利、地中海菜系。  还是那个西红柿,如果要吃墨西哥菜系,你想到的可能是豆子、玉米、辣椒、芫荽叶或鳄梨。  你刚才所想的,就是把词汇“西红柿”的表征变换成了新的表征:“墨西哥菜里的西红柿”。  “编码”(Encoder)做的是同样的事,它通过变换词汇的表征,把输入词汇逐个变换为新的“思维向量”。就像给“西红柿”加入了上下文“墨西哥菜”,这是“编码-解码”架构的第一步。  编码-解码架构的第二步是基于这样一个事实:不同的语种在词嵌入空间里,具有相似的几何结构,即便对同一个事物,描述用词完全不同。比如在德语里“猫”是"Katze",狗是"Hund",与英语截然不同,但是两个词之间的关系确实一样。Karze与Hund的关系,跟Car与Dog的关系完全一致,换言之,即使词汇本身不同,他们背后的“思维向量”确实一样的。当然也有些词汇很难用其他语言表达(比如中文里的“缘分”之类),但是这种情况比较稀罕,总体上是成立的。  基于以上思想,我们就可以构建解码网络了。我们把英语编码器产生的“思维向量”传递给德语解码器。德语解码器会把这些思维向量或关系变换映射到德语词嵌入空间里,然后就会产生一句话,保持英语句子里的关系。如此我们就有了一个能做翻译的网络,这个思想目前仍在发展,结果虽然不完美,但却在极快提高,不久就会成为翻译的最佳方法。大数据的发展,伴随的将是软件工程师的渐退,算法工程师的崛起_安防互联

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    近年来,企业租赁数据中心空间的需求驱动因素不断发展。随着这一持续变化,负责选择企业IT和存储服务的700多名决策者参与了由Vertiv公司委托进行的一项研究,以进一步了解这种持续稳定的发展。这项研究是由调研机构451 Research公司进行的,旨在更好地了解租赁数据中心空间需求的变化性质。如果人们回顾一下21世纪初,可以了解到租赁数据中心空间的大部分需求来自电信运营商。但是,人们现在可以看到服务提供商的需求更大,其中包括公共云提供商和寻求包含更高级别服务的空间的企业。 虽然分析机构、投资者和权威人士都预测这一趋势将会减少租赁数据中心空间的需求,但这些观点并未考虑到更广泛的物联网采用所带来的潜在未来需求。他们也没有考虑混合数据中心空间的需求,也没有考虑到并非所有工作负载现在都在转向云端的趋势,还有很多原因。未来的机会 正如报告明确指出的那样,数据中心需求前景并非完全是消极的。以下七个主要发现将推动租赁数据中心空间的当前和未来需求,以及它们将如何影响多租户数据中心(MTDC)提供商。持续的云采用 在不到十年的时间里,云计算已经从市场应用的边缘走向主流,随着广泛采用云计算,企业不断将IT从内部数据中心转移到外部托管、托管私有云,以及公共云环境中。尽管每个企业平均在内部部署的数据中心保留了40%的工作负载,而在非云环境中保留了高达36%的工作负载,但大多数受访者计划在未来两年内增加对私有云和公共云的使用。物联网的发展将进一步推动数据中心的需求 在调查的700名受访者中,物联网采用活动很普遍的,只有极少数2%的受访者表示他们没有从事任何物联网项目。显然企业的应用还处于物联网成熟度曲线的早期阶段,约有三分之二(64%)的受访者表示将其当前的物联网活动阶段确定为“在测试或计划中”。物联网项目通常需要多个位置进行数据分析和存储。其中包括:具有集成计算/存储的端点设备,智能网关设备,附近执行本地计算的设备,内部部署数据中心,主机托管设施,托管主机网站,以及网络提供商的存在点位置。不仅存在用于数据分析和存储的各种托管目的地,许多部署还可能最终在公共云和其他商业设施(包括托管站点和/或网络提供商)的组合中存储、集成和移动数据。扩大物联网的承诺 受访者表示,虽然大多数企业现在处于物联网项目的早期阶段,但目前大量的IT容量都用于物联网。令人惊讶的是,54%的受访者表示他们目前的IT业务中有26%-75%支持物联网计划。展望未来两年,73%的受访者表示他们预计多达四分之三(75%)的数据中心和云计算容量将用于支持物联网计划。驱动计算需求的分析工作负载 除了允许物联网流程数据存储的云计算之外,它还允许处理物联网数据,这对数据中心提供商来说是另一个很好的机会。公共云目前是用于分析物联网生成数据的最受欢迎的云平台(39%),但绝不是唯一的云平台。实际上,数据处理是在托管设施之间分配的(30%),附加到数据生成器的本地计算设备(30%),在网络运营商基础设施(31%),以及内部数据中心(35%)内。工作负载和提供商 物联网工作负载的性质也会影响物联网数据存储和处理的位置。略低于一半的受访者(48%)提到质量控制/跟踪系统最有可能在数据源附近进行处理。为了满足这一要求,除了位于相对较近的多租户数据中心(MTDC)之外,微模块化数据中心可能会变得更加突出。尚未决定的机会 对于多租户和微模块化数据中心提供商而言,在物联网基础设施方面未定的组织意味着市场机遇。四分之一的受访者表示,对于基础设施供应商而言,公共云提供商是物联网存储和处理的首选。公共云之间存在相当均衡的差异,也有一些受访者选择公共云、私有云和并置数据中心(21%)。此外,28%的受访者选择网络运营商(14%)或托管服务提供商(14%)提供的服务。处在边缘的雾计算 OpenFog联盟将雾计算被定义为“系统级水平架构,在从云计算到物联网的连续统一体中的任何地方分配计算、存储、控制和网络的资源和服务。”在这些受访者中,有一些非常早期的采用者,高达45%的受访者表示自己对OpenFog联盟“熟悉”或“非常熟悉”。雾计算的主要市场驱动力是对数据流的实时分析,超过四分之一(26%)的受访者选择了这一点,紧随其后的是网络回程成本降低(24%),以及应用可靠性提高(21%)。关键要点 基于这些前提,调查报告进一步确定了多租户数据中心(MTDC)提供商的8个要点:(1)简化公共云使用或使其更安全的托管服务以及私有云选项,这些对客户来说变得越来越重要。(2)随着对非现场部署的需求不断增长,具有互连或托管服务的多租户数据中心(MTDC)提供商将会受益匪浅。(3)主机托管提供商和电信运营商在解决公共云的具体挑战方面处于独特的地位。(4)物联网是数据中心容量服务提供商不应忽视的机会。(5)物联网的出现为计算能力定位创造了一个新的战场。(6)物联网将带来需要接近实时响应(低延迟)的应用程序和工作负载,这决定了计算容量可能更靠近网络边缘或设备,以最大限度地减少传输延迟影响。(7)雾计算/边缘计算市场将带来重要的合作机会。(8)营销重点是传播支持关键雾计算/边缘计算的数据中心服务。 除了这些要点之外,数据中心提供商还应特别关注垂直行业以及在成熟规划阶段中组织比例最高的国家/地区的物联网支持。例如,研究发现,意大利使用云计算的外部组织比例最高(67%),而中国在未来一年中使用主机托管作为物联网数据存储环境最为积极。与物联网数据存储相关的最大的转变是远离企业拥有的数据中心设施。虽然71%的受访企业目前都在内部存储物联网数据,但预计这一数字在一年内将降至27%。如果有一件事是清楚的,那就是云计算和物联网的发展将对数据中心的需求产生重大影响。如果数据中心提供商对这些新兴技术提供的机会以及租用数据中心空间的需求驱动力持开放态度,它将使他们能够进入新市场,并在竞争中保持领先地位。行业领导者所关注的云计算问题_安防互联

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    取消流量漫游费的时间表出来了。工信部昨日晚间宣布,三大运营商将争取今年7月1日实施。3月5日,李克强总理在作《政府工作报告》时提出,取消流量“漫游”费。为让广大用户尽早受益,工信部推动运营商抓紧落实,尽快做好实施准备工作。来自运营商的反馈是,此项工作涉及用户面广、套餐种类多、各省差异大,需要开展套餐与合同的梳理和调整以及系统改造等工作,运营商承诺将全力以赴,加班加点推进工作进程。 此前一天,中国移动、中国电信、中国联通三大运营商已经公开表态说,要坚决贯彻落实国家“提速降费”的新要求,将立即行动、全力以赴,确保相关举措全面尽快落地实施。据悉,相关措施还在制定中。近年来,网络提速降费的力度在不断加大。2017年《政府工作报告》就明确提出,年内取消手机的国内长途漫游费。去年在工信部的推动下,三大运营商从9月1日起正式取消了手机的长途漫游费。之后,公众对于取消手机流量漫游费的呼声很高。目前,手机流量消费越来越普遍。数据显示,在过去一年中,中国的移动互联网接入流量总消费高达200多亿GB,比上一年增长162%,全国手机用户每人平均每个月使用流量达1.73GB,是2016年的2.3倍。 刚刚过去的春节假期,移动互联网流量消费了84.9万TB,同比增长236%.除夕当日,移动数据流量消费12.1万TB,同比增长245%,初一是移动数据流量消费高峰,当日移动数据流量13万TB,同比增长234%.马化腾:“互联网+”后是数字中国_安防互联

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    微软似乎正在对Azure Stack进行相当大幅度的重构。据笔者的联系人透露,重构Azure Stack下层架构计划代号为“土星计划”。土星计划的最终目标是简化Azure的基础架构堆栈组件化。有些读者可能需要快速复习一下什么是Azure Stack,Azure Stack是微软的私有云和混合云产品。微软人士称Azure Stack是Azure的“扩展”, Azure Stack可以让用户在自己的或合作伙伴的数据中心里运行Azure服务。和Windows一样,Azure Stack大可做得更加模块化一些,这就是为什么微软正在找一个方法实现独立于基础架构运行Azure栈的关键技术。微软最初概述Azure Stack计划时提出的目标是让用户在自己现有的硬件上运行Azure平台。但微软最终将Azure协议栈绑在几个预配置服务器配置上,包括来自合作伙伴戴尔、联想、HPE和思科等一些预配置服务器。笔者搜到一个与计划里改变有关的微软工作描述。工作描述提到“在Azure栈基础架构组件的演变......我们迈向基于容器的基础架构,这种架构趋向简化并可满足客户对Azure协议栈是一个设备的期望。”从我听到的资料判断,该计划仍处重塑Azure Stack的初期。但如果计划可以开花结果的话,微软就能够——至少在理论上——在任何地方运行Azure协议栈、各种Azure服务和Azure编程接口。去年微软官员曾表示他们能在自己的地盘交付Azure Stack的订单。但就我所知,迄今为止微软并未发布Azure协议栈的任何销售信息,就连类似Azure的基准数百分比增长资料都没发布过。笔者本周询问过Azure栈在市场上的任何类型的统计资料,微软发言人表示,微软无资料可以分享。(我还询问过Azure Stack的重塑计划,得到的回答是另一个“无以分享”。)据微软网站的Azure路线图介绍,从2018年11月和2019年9月之间,Azure Stack产品没有增加过功能。微软在9月增加了Azure Stack诊断日志收集。同在9月增加的还有Azure与政府秘密云的整合及零售解决方案模式混合应用等功能。微软一年前曾承诺在Azure上堆栈提供旗下的Cosmos DB多模型数据库,但据我所知有关产品尚未交付。微软在今年早些时候还宣布推出Azure StackHCI(Hyperconverged基础架构),Azure StackHCI允许客户在内部运行虚拟机及可以将虚拟机通过HCI解决方案连接到Azure上。微软并无计划用Azure HCI替换Azure Stack;二者是不同的产品,具有不同的使用案例场合。微软似乎加大了有关有关产品的营销力度,将Azure Stack纳入 “智能边缘”产品。Azure Data Box、Azure Data Box Edge和Azure Sphere都属于微软目前销售的“智能边缘”产品。哪三个热门市场正在经历云计算带来的颠覆?_安防互联

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    2019年国家网络安全宣传周结束不到一周,工信部昨日发布消息,公开征求对《关于促进网络安全产业发展的指导意见(征求意见稿)》(下称《指导意见》)的意见。《指导意见》以创新驱动、协同发展、需求引领、开放合作为基本原则,目标是到2025年,培育形成一批年营收超过20亿元的网络安全企业,形成若干具有国际竞争力的网络安全骨干企业,网络安全产业规模超过2000亿元。《指导意见》指出,网络安全的本质是技术对抗,保障网络安全离不开网络安全技术和产业的有力支撑,并明确了五大主要任务,具体包括:着力突破网络安全关键技术、积极创新网络安全服务模式、合力打造网络安全产业生态、大力推广网络安全技术应用、加快构建网络安全基础设施。在“着力突破网络安全关键技术”的任务中,资产识别、漏洞挖掘、病毒查杀、边界防护、入侵防御、源码检测、数据保护、追踪溯源等网络安全产品演进升级被重点提及。《指导意见》同时要求,加强5G、下一代互联网、工业互联网、物联网、车联网等新兴领域网络安全威胁和风险分析,大力推动相关场景下的网络安全技术产品研发。复旦大学软件学院教师陈辰认为,《指导意见》传递了更多的“创新”精神。他告诉记者,5G、物联网、车联网等技术飞速发展,在带来巨大变革性机会的同时,也暗藏风险,意味着传统网络安全技术“发现问题、解决问题”的研究方式已经无法满足新兴产业的需求。未来,网络安全的发展应该是与5G、下一代互联网、工业互联网、物联网、车联网等新兴领域共同成长,安全从业企业和技术人员不能局限于传统的思维方式和商业模式,安全意识必须前置,从最早的系统定义、设计研发贯穿到整个系统的生命周期之中。陈辰带领的复旦大学六星战队曾荣获第十二届全国大学生信息安全竞赛创新实践能力赛总决赛一等奖。目前,各个产业均加大了对于网络安全和自主可控的投入,科创板中也不乏细分领域的网络安全龙头,包括安恒信息、山石网科等。网络安全的景气度也日渐攀升。安信证券报告指出,从收入端的角度,2019年上半年多数公司的收入增速超过了去年同期,行业景气度上升的趋势较为明显。其中,业内许多厂商积极开辟全新“战线”,在诸如态势感知、物联网安全(车、工控等方向)、云安全、超融合等新兴前沿领域试水,并取得了一定战果。《指导意见》同时明确,要加大对网络安全产业的政策支持力度。其中,中央网信办指导支持国家网络安全人才与创新基地建设,会同相关部委推动网络关键设备和网络安全专用产品认证和安全检测结果互认,避免重复认证、检测。工信部推动国家网络安全产业园区建设,建立网络安全产业运行监测体系,组织开展网络安全技术应用试点示范,指导举办中国网络安全产业高峰论坛。国家发展改革委加强网络安全领域规划、政策研究制定。中央财政统筹利用中国互联网投资基金等现有渠道,引导支持网络安全产业发展。各地可结合本地实际情况,在财政、人才引进、要素保障等方面研究制定有针对性的产业扶持政策。竞争不如从前 欧美电信运营商纷纷出售自有数据中心_安防互联