调用CreateNetworkReachableAnalysis创建网络可达性分析任务
调用CreateNetworkReachableAnalysis接口，创建网络可达性分析任务。
分析混合云流量
混合云流量分析功能能够以一元组（云端IP）、二元组（云端IP、对端IP）、五元组（云端IP、云端端口、协议、对端IP、对端端口）展示通过转发路由器 TR（TransitRouter）的云服务器 ECS（Elastic Compute Service）与线下IDC间出入方向的流量，帮助您分析业务中的混合云流量。
分析跨域流量
跨域流量分析功能能够以一元组（本端IP）、二元组（本端IP、对端IP）、五元组（本端IP、本端端口、协议、对端IP、对端端口）展示不同地域间流经转发路由器 TR（TransitRouter）出入方向的跨域流量，帮助您分析业务中的跨域流量。
分析同域流量
同域流量是指转发路由器 TR（TransitRouter）连接专有网络 VPC（Virtual Private Cloud）时，同地域跨VPC场景下流经TR出入方向的流量。同域流量分析功能可以帮助您分析业务中的同域流量。
AIGC背后的技术分析 | 机器学习中的卷积神经网络
通过观察,研究者发现了以下3条性质。① 某些模式总是存在于局部区域。例如,熊猫眼睛的特点可以作为识别熊猫的一种模式,包含熊猫眼睛的区域比整张图像小很多。要识别出这些模式,一个神经元并不需要与整张图像的所有像素相连,只需要与某些小区域相连接。连接到小的区域意味着少的网络参数。② 相同的模式会出现在多个区域,也就是同一特征可以出现在不同图像的不同位置。例如,不同图像中熊猫的眼睛位置有所不同。图1展示....
如何从信号分析角度理解卷积神经网络的复杂机制？
随着复杂和高效的神经网络架构的出现，卷积神经网络（CNN）的性能已经优于传统的数字图像处理方法，如 SIFT 和 SURF。在计算机视觉领域，学者们开始将研究重点转移到 CNN，并相信 CNN 是这一领域的未来趋势。但是，人们对成效卓著的 CNN 背后的机理却缺乏了解。研究 CNN 的运行机理是当今一个热门话题。基本上，有三种主流观点：1>优化、2>近似、3>信号。前两种观点主....
能帮你更好理解分析深度卷积神经网络，今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis，看完就能用！
首发地址https://yq.aliyun.com/articles/64813 本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文 图1 CNNVis一个能够帮助专家理解分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具 摘要深度卷积神经网络CNNs在许多模式识别任务中取得了很大的性能突破 然而高质量深度模型的发展依赖于大量的尝试这是由于没有很好的理解深度模型...
能帮你更好理解分析深度卷积神经网络，今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis，看完就能用！
本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文： 更好的理解分析深度卷积神经网络 图1 CNNVis，一个能够帮助专家理解，分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具 摘要：深度卷积神经网络（CNNs）在许多模式识别任务中取得了很大的性能突破， 然而高质量深度模型的发展依赖于大量的尝试，这是由于没有很好的理解深度模型是怎么工作的，在本文中，提出了一...
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