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自我学习 智能防护 “韧性网络”构筑未来信息安全

Fortinet Security 361°安全峰会在沪召开: 11月8日,已历经五届的的Fortinet Security 361°首次登陆中国上海。此次峰会的的主题是 “向构建韧性网络迈出坚实一步”,Fortinet 针对日趋复杂的网络安全环境以及不堪重负的安全架构,从宏观视角创新性提出创建网络弹性组织的实用性方法,并倡导企业用户建立让企业员工无感接入、让管理者明察网络中核心资产状态的“韧性网络”,以对抗日益精进的网络安全威胁、降低网络中断的风险,在最大程度上保护业务连续性。 构建韧性网络 消除安全孤岛提升业务连续性 根据不久前Fortinet委托第三方独立机构Lightspeed GMI进行的安全调查显示,调查中涉及的所有亚太地区IT决策者中,超过半数以上(59%)表示在过去一年中曾经发生过一次安全漏洞事件,并且只有22%的受访者可以在漏洞发生后的数分钟内察觉。针对这一结果,Fortinet 亚太区首席安全官Alvin Rodrigues指出:“网络安全威胁正在不断精进,不仅未知高级威胁快速增长,攻击平面也越来越多。与此同时,随着企业内部IT建设的不断深入,网络架构的复杂度呈现出...

横向对比七大深度学习框架

文章讲的是 横向对比七大深度学习框架, 在深度学习项目开始前,选择一个合适的框架是非常重要的事情。最近,来自数据科学公司 Silicon Valley Data Science 的数据工程师 Matt Rubashkin(UC Berkeley 博士)为我们带来了深度学习 7 种流行框架的深度横向对比,希望本文能对你带来帮助。 在 SVDS,我们的研发团队一直在研究不同的深度学习技术;从识别图像到语音,我们也在各类框架下实现了不少应用。在这个过程中,我们意识到需要一个简明的方式来获取数据、创建模型、同时评估这些模型的表现。但当我们一次次开始新的深度学习项目时,我们却一直没有找到一个可以参考的标准来告诉自己如何开始。 现在,为了回馈开源社区,同时帮助后来者,我们决定以我们的经验对目前流行的几种工具(Theano、TensorFlow、Torch、Caffe、MXNet、Neon 和 CNTK)进行一次横向对比。以下图表展示了各类深度学习工具的优劣,希望对大家能有所帮助。 先放结论 这组对比参考了多种公开基准评测,以及我们在图像/语音识别应用时对这些技术的 主观印象。此外,你需要注意: 语...

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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