網路設計的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決網路設計的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

網路設計進入發燒排行的影片

人體脊椎輔助檢測神經網路與系統建構

為了解決網路設計的問題，作者陳紀翰 這樣論述：

人體姿態識別為一項長期發展的技術，目前被廣泛地運用在辨識人體 姿態及動作捕捉等技術中，然而，受限於目前姿態識別所標記的 16~25 點關鍵 點尚不足以用來做最重要的檢查 : 人體脊椎，使得人體姿態識別於復健醫學等 領域中的應用仍大幅受到限制，在此研究中，我們提出了神經網路與系統來執 行人體脊椎檢測輔助的工作，此神經網路檢測了相較目前人體姿態識別神經網 路額外 5 個脊椎點及 3 個肋骨點，使得我們可以檢測出頸椎前傾、駝背、骨盆 前傾及軀幹平衡等身體素質，我們收集資料並配合多階層神經網路與遷移式學 習的神經網路設計，來克服現有開源資料難以標註脊椎的問題，此神經網路設 計為與一個 17 標註點的

預訓練神經網路堆疊後，以數千筆新收集的資料進行 訓練，如此我們可以得到新增的標註點，並且得到數萬筆舊資料的模型強健 性，為了搭載此神經網路並執行脊椎輔助檢測，我們設計了嵌入式系統進行神 經網路的推論，並以應用程式呈現人體姿態各角度的量測結果，針對嵌入式系 統，我們測試了 GPU 與 FPGA 兩著進行比較，嵌入式系統的使用使得使用者 電腦規格不受限制，可以更廣泛地使用，利用此系統，可以執行自動檢測脊椎 點、計算角度及醫療履歷的建置與儲存。

金融級IT架構與運維:雲原生、分佈式與安全

為了解決網路設計的問題，作者魏新宇宋志麒楊金鋒 這樣論述：

本書重點講解金融行業的技術選型、實踐和相關的案例分析。 每一章都會先從一個具有代表性的客戶案例入手，然後對客戶的背景、需求、痛點進行深入分析，然後由此推導出適用于金融行業的IT技術選型和建設參考。 本書14章包括： 金融行業的IT架構分析、容器化的適用場景以及最佳實踐、如何選型SDS以及最佳實踐、如何做自動化管理以及最佳實踐?、金融行業安全最佳實踐、分散式架構的探究和最佳實現、資料庫的選擇和最佳實踐等。 讚譽 前言 第一部分　金融企業IT系統 第1章　銀行業和保險業中IT系統的發展2 1.1　銀行業中IT系統的發展2 1.1.1　銀行業的挑戰2 1.1.2　銀行業的業務轉

型4 1.1.3　銀行業的資訊化建設4 1.2　保險業中IT系統的發展6 1.2.1　保險業的資訊化建設7 1.2.2　保險業的發展展望8 1.3　金融科技的建設之路8 1.4　本章小結10 第二部分　金融企業的容器雲建設 第2章　建設容器雲的關鍵考量12 2.1　容器雲構建金融業敏態業務的考量12 2.1.1　國內企業敏態IT建設趨勢分析12 2.1.2　敏態IT的構建路徑14 2.1.3　容器雲承載的應用15 2.1.4　應用上容器雲的准入條件和最佳實踐17 2.1.5　應用容器化遷移步驟19 2.1.6　容器應用基礎鏡像的選擇20 2.1.7　C語言應用上容器雲的方法23 2.1.8　

容器雲的混沌工程29 2.1.9　微服務治理框架的選擇36 2.1.10　容器雲常用的中介軟體與資料服務選擇40 2.2　微服務與容器雲的邊界44 2.2.1　微服務註冊中心的選擇45 2.2.2　微服務配置中心的選擇49 2.2.3　平臺與應用級相結合的註冊和配置中心50 2.3　本章小結54 第3章　容器雲建設案例55 3.1　H公司容器雲建設案例55 3.1.1　H公司業務需求56 3.1.2　業務需求的技術實現56 3.1.3　專案實施成功的關鍵因素與難點59 3.2　S公司容器雲建設案例61 3.2.1　S公司業務需求61 3.2.2　專案實施內容與效果64 3.3　本章小結75 第

4章　容器雲上的最佳實踐76 4.1　容器雲的安全加固76 4.1.1　手工安全加固手段76 4.1.2　傳統的DevSecOps81 4.1.3　借助StackRox實現DevSecOps87 4.2　容器雲的備份與雙活97 4.2.1　容器雲的備份97 4.2.2　容器雲的多集群管理100 4.2.3　容器雲的雙活與災備109 4.3　容器原生存儲的選擇113 4.3.1　OpenShift 容器存儲架構114 4.3.2　創建OCS存儲115 4.3.3　使用rbd為應用提供持久化存儲121 4.3.4　使用CephFS為應用提供持久化存儲123 4.3.5　OCS Operator對接

外部存儲124 4.4　容器雲上的資料庫定制化方案125 4.4.1　分散式資料庫的發展125 4.4.2　MySQL的複製與高可用126 4.4.3　OpenShift提供的MySQL容器鏡像127 4.4.4　以命令列和範本方式部署MySQL128 4.4.5　使用S2I方式定制化部署MySQL130 4.4.6　使用範本部署MySQL主從複製134 4.4.7　MySQL主從複製的限制與不足136 4.4.8　CDC方案的選擇136 4.5　本章小結138 第三部分　金融企業的分散式架構與分散式事務 第5章　金融行業的IT分散式趨勢141 5.1　應用架構分散式演進141 5.1.1　

應用伺服器技術演進142 5.1.2　微服務拆分案例147 5.2　分散式應用開發框架選型152 5.2.1　Spring為什麼一直很受歡迎152 5.2.2　Dubbo分散式開發框架155 5.2.3　某銀行微服務開發框架選型規範159 5.3　金融行業案例分析161 5.3.1　M銀行SDN網路資源池建設163 5.3.2　H銀行微服務架構下軟負載資源池的應用165 5.4　本章小結166 第6章　微服務註冊發現與開放API平臺167 6.1　微服務應用在Kubernetes內的註冊與發現機制167 6.1.1　Kubernetes自身分散式架構分析167 6.1.2　Kubernetes

上微服務應用的註冊與發現169 6.2　容器應用發佈174 6.2.1　容器應用發佈三大方案174 6.2.2　容器應用發佈建設方案選型建議182 6.2.3　M銀行容器應用發佈案例184 6.3　全域註冊中心與服務發現185 6.3.1　七層應用註冊中心建設186 6.3.2　四層應用註冊中心建設189 6.4　開放API技術平臺191 6.4.1　API閘道與API安全193 6.4.2　API管理系統201 6.5　本章小結206 第7章　分散式事務的架構與實現207 7.1　分散式事務概述207 7.1.1　什麼是事務207 7.1.2　分散式事務產生的原因208 7.1.3　分散式事

務的整體實現方式209 7.2　單體應用的拆分210 7.2.1　單體應用到微服務的演進210 7.2.2　按照業務領域進行垂直拆分213 7.2.3　關係型數據庫的分庫分表215 7.2.4　再拆分217 7.2.5　按照功能進行水準拆分219 7.2.6　微服務架構的非同步實現220 7.3　分散式事務在微服務中的實現221 7.3.1　剛性事務2PC的實現222 7.3.2　柔性事務中事務消息的實現223 7.3.3　通過RocketMQ半消息實現事務消息224 7.3.4　通過本地事務表實現事務消息225 7.4　本章小結231 第8章　分散式事務的最佳實踐232 8.1　業務高可用的

考量232 8.2　應用的無狀態設計233 8.3　性能設計235 8.4　應用的無狀態化事務的冪等性設計239 8.5　分散式鎖的設計241 8.6　快取一致性考量244 8.7　Redis Cluster的跨資料中心複製246 8.8　微服務間的通信協定和消息格式247 8.9　消息中介軟體的考量250 8.10　分散式追蹤系統的考量252 8.11　本章小結254 第四部分　金融企業的穩態與敏態安全 第9章　金融行業安全現狀與建設思路257 9.1　某銀行安全攻防對抗紀實257 9.2　安全監管法律法規與國家護網行動260 9.3　某銀行資訊安全建設思路分享263 9.4　本章小結26

6 第10章　穩態中心安全建設267 10.1　防火牆267 10.2　SSL卸載設備270 10.3　基於資料中心的應用安全防護272 10.4　安全設備編排方案276 10.5　本章小結279 第11章　敏態中心安全建設280 11.1　主動防禦可程式設計蜜罐280 11.2　iptables防火牆在雲原生中的應用283 11.3　軟體化SSL卸載資源池289 11.4　基於單個應用的安全防護293 11.5　開放API技術平臺安全能力建設298 11.5.1　金融開放生態安全方法論298 11.5.2　API技術平臺安全建設實踐302 11.6　本章小結310 第五部分　金融企業的自動

化運維 第12章　基於Ansible的自動化運維312 12.1　Ansible專案配置管理314 12.2　Ansible專案主機管理318 12.3　Ansible專案任務管理326 12.4　Ansible專案輸出管理340 12.5　Ansible項目最佳實踐345 12.6　本章小結347 第13章　RHEL的性能優化與配置管理348 13.1　RHEL 7與RHEL 8的技術參數與生命週期348 13.1.1　RHEL 7的技術參數與生命週期348 13.1.2　RHEL 8的新特性350 13.2　RHEL 8的性能調優與管理355 13.2.1　RHEL 8的性能調優工具355

13.2.2　自訂性能設定檔357 13.2.3　利用Ansible Role實現RHEL 8的自動化管理359 13.3　Z客戶實現RHEL的補丁管理和配置管理362 13.3.1　客戶對RHEL作業系統的管理需求362 13.3.2　實施環境總體架構363 13.4　C客戶使用Ansible管理大規模Linux的設計與優化365 13.4.1　C客戶使用Ansible管理2000個異地Linux系統365 13.4.2　Ansible的調優368 13.4.3　Ansible優化前後對比373 13.4.4　Ansible安全374 13.5　本章小結376 第14章　虛擬化與分散式存儲

377 14.1　虛擬化方案的選擇377 14.1.1　KVM大量普及377 14.1.2　傳統KVM虛擬化方案的選擇377 14.1.3　Kubernetes統一納管的虛擬化380 14.2　F公司OpenStack案例382 14.2.1　專案背景382 14.2.2　需求分析382 14.2.3　建設目標382 14.2.4　總體架構383 14.2.5　雲主機容量評估386 14.2.6　項目收益387 14.3　存儲虛擬化的選擇387 14.3.1　Ceph的背景387 14.3.2　Ceph的架構388 14.3.3　Ceph的配置規範389 14.4　T客戶案例389 14.4.

1　案例背景390 14.4.2　紅帽Ceph節點伺服器配置391 14.4.3　BlueStore的設計392 14.4.4　故障域設計393 14.4.5　網路設計394 14.5　本章小結395

利用類神經網路調整無人搬運車移動參數

為了解決網路設計的問題，作者吳信昌 這樣論述：

對一輛新引進工廠的自動導引搬運車，其各種轉彎情況的馬達控制參數必須先設定，而目前主要是以嘗試錯誤的方式反覆調整參數的方式來得到最佳值，需要耗費許多人工的時間和精力。本文設計一個類神經網路來自動設定無人搬運車在不同轉彎條件下的馬達控制參數。設計完成的類神經網路為3輸入節點、3輸出節點、2層隱藏層且每層各有20個神經元的結構。輸入層的3個節點分別為無人搬運車的直線速率、加速度及轉彎角度，輸出層的3個節點分別為轉彎後無人搬運車中心點之x軸座標、y軸座標及實際轉彎角度。數值模擬顯示類神經網路的預測準確率達到90％以上。在無人搬運車的實際測試結果，位置誤差及角度誤差都保持在合理的範圍內。