Что они собой представляют, для чего используются и какие типы компьютерных сетей существуют

Также называемый компьютерные сети , они представляют собой соединение неопределенного количества устройств через физическую среду. То, как они работают, мало чем отличается от любого другого процесса общения.

В самом простом виде есть отправитель, получатель, сообщение, средство, с помощью которого передается сообщение, и ряд кодов или протоколов, которые используются для его понимания.

Большая разница в том, что отправитель и получатель — это компьютеры, и весь процесс выполняется в цифровом виде. Хотя мы не осознаем этого, компьютерные сети присутствуют почти во всех аспектах нашей жизни. Наконец, очень важно не путать типы сетей с основные сетевые сервисы, которые существуют В настоящее время.

Документация

Этот пример показывает, как создать и обучить простую сверточную нейронную сеть для классификации глубокого обучения. Сверточные нейронные сети являются особыми инструментами для глубокого обучения и особенно подходят для распознавания изображений.

Пример демонстрирует как:

Загрузите и исследуйте данные изображения.

Определить сетевую архитектуру.

Задайте опции обучения.

Предскажите метки новых данных и вычислите точность классификации.

Загрузите и исследуйте данные изображения

Загрузите выборочные данные цифры как datastore изображений. imageDatastore автоматически маркирует изображения на основе имен папок и хранит данные как объект ImageDatastore . Datastore изображений позволяет вам сохранить большие данные изображения, включая данные, которые не умещаются в памяти, и эффективно считать пакеты изображений во время обучения сверточной нейронной сети.

Отобразите некоторые изображения в datastore.

Вычислите количество изображений в каждой категории. labelCount является таблицей, которая содержит метки и количество изображений, имеющих каждую метку. Datastore содержит 1 000 изображений для каждой из цифр 0-9 для в общей сложности 10 000 изображений. Можно задать количество классов в последнем полносвязном слое сети в качестве аргумента OutputSize .

Необходимо задать размер изображений во входном слое сети. Проверяйте размер первого изображения в digitData . Каждое изображение 28 28 на 1 пиксель.

Задайте наборы обучения и валидации

Разделите данные на наборы данных обучения и валидации, так, чтобы каждая категория в наборе обучающих данных содержала 750 изображений, и набор валидации содержит остающиеся изображения от каждой метки. splitEachLabel разделяет datastore digitData в два новых хранилища данных, trainDigitData и valDigitData .

Архитектура сети Define

Задайте сверточную архитектуру нейронной сети.

Отобразите Входной Слой, который — imageInputLayer то, где вы задаете размер изображения, который, в этом случае, является 28 28 1. Эти числа соответствуют высоте, ширине и размеру канала. Данные о цифре состоят из полутоновых изображений, таким образом, размер канала (цветовой канал) равняется 1. Для цветного изображения размер канала равняется 3, соответствуя значениям RGB. Вы не должны переставлять данные, потому что trainNetwork , по умолчанию, переставляет данные в начале обучения. trainNetwork может также автоматически переставить данные в начале каждой эпохи во время обучения.

Сверточный Слой В сверточном слое, первым аргументом является filterSize , который является высотой и шириной фильтров учебное функциональное использование при сканировании вдоль изображений. В этом примере номер 3 указывает, что размер фильтра имеет размер 3х3. Можно задать различные размеры для высоты и ширины фильтра. Второй аргумент является количеством фильтров, numFilters , который является количеством нейронов, которые соединяются с той же областью входа. Этот параметр определяет количество карт функции. Используйте пару "имя-значение" ‘Padding’ , чтобы добавить дополнение во входную карту функции. Для сверточного слоя шагом по умолчанию 1, дополнение ‘same’ гарантирует, что пространственный выходной размер совпадает с входным размером. Можно также задать шаг и темпы обучения для этого использования слоя аргументы пары "имя-значение" convolution2dLayer .

Пакетные слои нормализации Пакета Слоя Нормализации нормируют распространение активаций и градиентов через сеть, делая сетевое обучение более легкой задачей оптимизации. Используйте пакетные слои нормализации между сверточными слоями и нелинейностью, такой как слои ReLU, чтобы ускорить сетевое обучение и уменьшать чувствительность к сетевой инициализации. Используйте batchNormalizationLayer , чтобы создать пакетный слой нормализации.

Слой ReLU пакетный слой нормализации сопровождается нелинейной функцией активации. Наиболее распространенная функция активации является исправленным линейным модулем (ReLU). Используйте reluLayer , чтобы создать слой ReLU.

Слои Max Pooling Layer Convolutional (с функциями активации) иногда сопровождаются операцией субдискретизации, которая уменьшает пространственный размер карты функции и удаляет избыточную пространственную информацию. Субдискретизация позволяет увеличить число, просачивается более глубокие сверточные слои, не увеличивая необходимое количество вычисления на слой. Один способ субдискретизировать использует макс. объединение, которое вы создаете использование maxPooling2dLayer . Макс. слой объединения возвращает максимальные значения прямоугольных областей входных параметров, заданных первым аргументом, poolSize . В этом примере размер прямоугольной области [2,2]. Аргумент пары "имя-значение" ‘Stride’ задает размер шага, который берет учебная функция, когда это сканирует вдоль входа.

Полносвязный слой сверточные и субдискретизирующие слои сопровождается одним или несколькими полносвязными слоями. Как его имя предполагает, полносвязный слой является слоем, в котором нейроны соединяются со всеми нейронами в предыдущем слое. Этот слой сочетает все функции, изученные предыдущими слоями через изображение, чтобы идентифицировать большие шаблоны. Последний полносвязный слой сочетает функции, чтобы классифицировать изображения. Поэтому параметр OutputSize в последнем полносвязном слое равен количеству классов в целевых данных. В этом примере выходной размер равняется 10, соответствуя этим 10 классам. Используйте fullyConnectedLayer , чтобы создать полносвязный слой.

Слой Softmax softmax функция активации нормирует вывод полносвязного слоя. Вывод softmax слоя состоит из положительных чисел, которые суммируют одному, который может затем использоваться в качестве вероятностей классификации слоем классификации. Создайте softmax слой с помощью функции softmaxLayer после последнего полносвязного слоя.

Слой классификации последний слой является слоем классификации. Этот слой использует вероятности, возвращенные softmax функцией активации для каждого входа, чтобы присвоить вход одному из взаимоисключающих классов и вычислить потерю. Чтобы создать слой классификации, используйте classificationLayer .

Задайте опции обучения

После определения сетевой структуры задайте опции обучения. Обучите сеть с помощью стохастического спуска градиента с импульсом (SGDM) с начальным темпом обучения 0,01. Определите максимальный номер эпох к 4. Эпоха является полным учебным циклом на целом обучающем наборе данных. Контролируйте сетевую точность во время обучения путем определения данных о валидации и частоты валидации. Переставьте данные каждая эпоха. Программное обеспечение обучает сеть на данных тренировки и вычисляет точность на данные о валидации равномерно во время обучения. Данные о валидации не используются, чтобы обновить сетевые веса. Включите учебный график прогресса и выключите командное окно вывод.

Обучите сеть Используя данные тренировки

Обучите сеть с помощью архитектуры, заданной layers , данными тренировки и опциями обучения. По умолчанию trainNetwork использует графический процессор, если вы доступны (требует Parallel Computing Toolbox™, и CUDA® включил графический процессор с, вычисляют возможность 3.0 или выше). В противном случае это использует центральный процессор. Можно также задать среду выполнения при помощи аргумента пары "имя-значение" ‘ExecutionEnvironment’ trainingOptions .

Учебный график прогресса показывает мини-пакетную потерю и точность и потерю валидации и точность. Для получения дополнительной информации об учебном графике прогресса смотрите Прогресс Обучения Глубокому обучению Монитора. Потеря является перекрестной энтропийной потерей. Точность является процентом изображений, которые сеть классифицирует правильно.

Классифицируйте изображения валидации и вычислите точность

Предскажите метки данных о валидации с помощью обучившего сеть, и вычислите итоговую точность валидации. Точность является частью меток, которые сеть предсказывает правильно. В этом случае больше чем 99% предсказанных меток совпадают с истинными метками набора валидации.

Вне конкуренции

Важная особенность эволюции маркетплейсов заключается в том, что со временем они начинают конкурировать с продавцами на своей же площадке. У них появляются собственные финансовые интересы в определенных нишах бизнеса, и преференции в продвижении отдаются выгодным для них партнерам. Это снижает конкурентоспособность продукции других продавцов интернет-магазина. Торговая площадка MarketSpace не будет конкурировать с продавцами своей площадки.

По словам Майкла Йордана, главного управляющего директора группы компаний Gem4me в США, это противоречит принципам компании. Он так комментирует решение компании по этому вопросу: «Наша принципиальная позиция заключается в гарантированном отсутствии конкуренции продавцам со стороны самого MarketSpace. Мы не будем повторять шаги, которые делают некоторые крупные онлайн-магазины, выступая в качестве продавца на своем маркетплейсе и ограничивая прочих участников в возможностях».

Оптический кабель

Если пользователь подключен к оптоволоконной линии, то он получает преимущество в скорости передачи данных по сети (способна достигать впечатляющих величин, доходящих до значения в 1 гигабит в секунду).

В случае, когда абонент кроме обычного выхода в интернет пользуется еще и дополнительными услугами провайдера. Многие смотрят интерактивное телевидение, используют телефонию и т.п.

Отпадает проблема с прокладкой дополнительных проводов. Услуги предоставляются по одному единственному оптическому кабелю.

Вопросы безопасности беспроводной сети

Проблемы безопасности касаются не только передачи информации по радиоканалам. Это глобальный вопрос связанный с работоспособностью любой системы и, тем более, открытой. Всегда есть вероятность прослушать эфир, удаленно перехватить сигнал, взломать систему и провести анонимную атаку. Чтобы избежать несанкционированное подключение разработаны и применяются методы шифрования информации, вводятся пароли для получения доступа на подключение, запрещается транслирование имени точки доступа (SSID), ставятся фильтр на подключаемых клиентов и прочие меры.

Основную угрозу представляют собой:

• «Чужаки» или несанкционированные устройства, которые получили доступ к точке доступа в обход средств защиты.
• Нехарактерная природа подключения позволяет мобильным устройствам автоматически подключаться к доверенной (а иногда и не очень) сети. Таким образом для доступа к информации злоумышленник имеет возможность переключить пользователя на свою точку доступа с последующей атакой или для поиска тонких мест в защите.
• Уязвимости, связанные с конфигурацией сетей и подключаемых устройств. Риск возникает при использовании слабых механизмов защиты, простых паролей и пр.
• Некорректно настроенная точка доступа. Многие пользователи сети оставляют значение паролей, IP-адреса и другие настройки в том виде, в котором они были настроены на заводе. Преступнику не составляет труда проникнуть в защищенную зону, перенастроить сетевое оборудование под себя и пользоваться ресурсами сети.
• Взлом криптозащиты сети позволяет использовать передаваемую внутри сети информацию. Для взлома шифрования сейчас не нужно иметь специальных знаний или навыков. Можно найти огромное количество программ сканирующих и подбирающих защитные коды.

Следует также отметить, что технологии взлома постоянно совершенствуются, постоянно находятся новые способы и варианты атак. Существует также большой риск утечки информации позволяющий узнать топологию сети и варианты подключения к ней.

Опасные стейкхолдеры

Бывают стейкхолдеры, негативно настроенные на ваш проект или его реализацию. С такими людьми стоит работать очень аккуратно и ни в коем случае не недооценивать их влияние.

Представьте ситуацию, когда команда работает слаженно, весь функционал появляется в live-версии согласно плану, продукт стабилен и начинает приносить инвесторам деньги. Коммуникация с заказчиком налажена, все счастливы. Приходит новый СЕО со своим дизайнером, у которого нет опыта в веб-дизайне. И просит срочно поменять весь интерфейс.

Команда разработчиков занята задачей выпустить как можно больше нужного пользователям функционала, поэтому показывает нецелесообразность просьб нового дизайнера и предлагает варианты компромисса. Но «новый избранник» не готов идти на компромиссы и СЕО решает передать всю разработку другой команде, которая сможет воплотить представленные дизайны в жизнь.

Проект закрывается за неделю и вся команда расходится. То есть новый стейкхолдер фактически убивает проект.

Проблема в том, что часто стейкхолдеры не считают нужным вникать в особенности разработки. И в таком случае их инициатива может похоронить проект. К примеру, в данном случае, ни новый дизайнер, ни новый СЕО не понимали, что за каждой кнопкой кроется функционал, и что дизайн страниц строится по определенной сетке и должен содержать единые компоненты, все action buttons должны быть в едином стиле.

И хотя команда разработки пыталась научить и мягко объяснить эти моменты, а «старый» UX/UI-специалист пытался подогнать дизайны и сделать из них рабочие варианты, все эти действия новые стейкхолдеры не приняли и поступили по-своему.

Классификация электрических сетей по принципу построения

По принципу построения подразделяют электрические сети на замкнутые и разомкнутые.

Разомкнутая сеть – это совокупность разомкнутых линий получающих питание от одного общего источника питания ИП с одной стороны (рисунок ниже):

Ее главным недостатком можно назвать прекращения питания всех электроприемников участка, на котором произошло отключение при обрыве линии.

В замкнутой системе все наоборот — питание поступает от двух источников ИП и при обрыве магистрали в любом месте питание электроприемников не прекратится. Ниже показана простейшая схема замкнутой сети:

Например, в случае обрыва магистрали в точке К электроприемники 1,2,3,4 будут получать питание по верхней магистрали, а 5,6,7,8 по нижней. В зависимости от требований надежности электроснабжения замкнутые системы могут иметь один и более источников питания. Ниже показан пример схемы с двухсторонним питанием: