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NetworkManager 1.42 已发布,Linux 网络管理软件

NetworkManager 1.42 近日正式发布,这个软件主要用于配置 Linux 下的有线和无线网络接口。 NetworkManager 1.42 更新内容包括: nmtui中的 IEEE 802.1X 支持 nmtui是 NetworkManager 的面向屏幕的配置工具。在新版本中,nmtui获得了配置 IEEE 802.1X 的支持。 (IEEE 802.1X 是安全敏感企业 Wi-Fi 网络最常使用的身份验证方法,有线网络利用 IEEE 802.1X 来控制端口访问或与 MACsec 一起保护流量。) Managing the loopback interface(管理环回接口) Linux 的环回接口是虚拟网络链接,会将发送给它的数据视为来自实际网络的数据,通常用于模拟网络操作、调试网络问题,或将网络服务绑定为仅由单台机器使用。 在新版本的 NetworkManager 中,环回接口没有老版本那么特殊。虽然它仍然在没有连接配置文件也会被配置,但现在可以在环回接口上实际激活连接配置文件。由于环回接口始终保证存在于一个实例中,环回接口上的连接可用于指定始终应该应用的配置,比...

每日一博 | 联邦 GNN 综述与经典算法介绍

作者:京东科技 李杰 联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下,安全合规地联合训练业务模型,目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现,因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度,在诸如:异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。 那么GNN与联邦学习的强强组合又会擦出怎样的火花? 通常一个好的GNN算法需要丰富的节点特征与完整的连接信息,但现实场景中数据孤岛问题比较突出,单个数据拥有方往往只有有限的数据、特征、边信息,但我们借助联邦学习技术就可以充分利用各方数据安全合规地训练有强劲表现的GNN模型。 读罢此文,您将获得如下知识点: •GNN经典算法原理及计算模型 •联邦学习定义与分类 •联邦GNN的两种分类方法及细节 •基于横向联邦的FedGNN模型(微软亚研,2021)、基于纵向联邦的VFGNN模型(浙大+蚂蚁,2022) 一、GNN原理 1.1 图场景及数据表示 能用图刻画的场景很多,比如:社交网络、生物分子、电商网络、知识图谱等。 图最基础...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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