SDNLAB每周播报

编者按:专注于软件定义网络的平台--SDNLAB门户网站,为了让广大SDNer能够及时掌握国内外资讯动态,准确定位时下热门技术信息,推出了SDNLAB本周回顾,内容与www.sdnlab.com同步。精选一周业界动态与热点新闻,回顾本周最受欢迎的技术文章,播报最新的技术沙龙活动信息等。欢迎朋友们投稿,投稿方式:pub@sdnlab.com或点击有奖投稿


新闻/news

1《深度解析SDN——利益、战略、技术、实践》有奖互动

 盛科张卫峰在书中使用通俗易懂的语言全面深入介绍了SDN,书籍自出版后便收获了一批忠实书迷。即日起至417日 ,一句话告诉SDNLAB为什么送你此书,转发微博(微博地址)并@3位好友,即有可能免费获赠该书一本。

2联通将重构云数据中心网络

 随着数据流量的爆炸性增长,数据中心网络一定会成为IP互联网的中心位置,DCI和骨干网将逐步引进融合,网络结构也会发生彻底的改变。

3AT&T扩展随选网络至100城 SDN在美国落地开花

 SDN大规模的落地实践再也不是谷歌一家垄断了,AT&T公司近日宣布其基于SDN技术实现的“随选网络”服务已经扩展至100个城市。

观点/view

1SDNNFV和云平台三者协同:打造最佳体验的承载网

 未来的SDNNFV和云平台一定是可编程的、开放的、可互操作的,这三者的结合将改变运营商传统的IT建设模式。

2SDN管理工具大战:分路器PK网络数据包代理设备

 企业要部署SDN和网络虚拟化,这当然是极好的,但问题也随之而来,选择分路器还是网络数据包代理设备再次对企业提出了要求。

3SDN交换机是一种新型的防火墙吗?

 许多人曾预料,企业组织采用软件定义网络(SDN)技术的步伐会晚于服务提供商或多租户数据中心和云服务提供商。当我们看到SDN/NFV正在被企业广泛接受并应用的时候,问题来了,SDN交换机是一种新型的防火墙吗?

4SDNNFV都已out:现在要讲LSO

 你熟悉SDN?追捧过NFV?还有OSS?告诉你,这些词汇已是昨日黄花了,眼下最热的词是LSO。这个热词不仅对于运营商和其他服务提供商来说很重要,而且对于企业客户来说也很重要。

技术/tech

1基于RYU应用开发之负载均衡(源码开放)

 本文介绍的是如何在RYU上通过使用select group 来实现multipath,从而实现流量的调度,完成简单的负载均衡Demo。在OpenFlow13中有group table,可用于实现组播和冗余容灾等功能。实验中还使用了OpenvSwitch的队列queue完成了对链路带宽的保障。

2中国运营商互联网SDN部署实践

 本文介绍了基于SDN方式在运营商网络上对互联网流量调度的一次尝试,使用的是BGP流量调度控制器(BGP TE controller)。BGP TE controller融合了SDN理念,针对运营商互联网流量调度的特点和需求,以开源架构Open DayLight为基础,实现了对BGP流量的调度。

3ONOS应用示例开发

 本文主要是提供了有关ONOS的基于意图的流量转发应用如何开发、构建及部署等方面的实战经验,并且详细讲解了如何在命令行上调用服务的过程。最后,介绍了在开发ONOS应用过程中所遇到的常见疑难问题,并且给出了自己的看法。

上周热闻

2015/4/10

 昨日发布2015NFV报告

 昨天2015年网络功能虚拟化(NFV)报告成功发布,NFV有效地减少了网络部署、管理、运维等方面的开销,提高了企业网络的灵活性,方便企业快速地建立服务并实现规模化,满足业务需求的同时缩减上市时间。新发布的NFV报告涵盖了与NFV相关的方方面面。希望这份报告能够有效地了解NFV的发展进度以及市场动态。

Citrix和 Extreme的第一季度营收不尽如人意

 本周四Citrix Systems和 Extreme Networks都宣布第一季度营收不理想。Extreme的情况要比Citrix 更严峻,截至周四交易收盘Extreme股票下跌了15%,而Citrix的下跌了7%Extreme的问题源自高等教育部门的订单延期,而Citrix目前正处于改革期。

2015/4/9

 Saisei推出网络中立虚拟机

 Saisei昨天推出FlowCommand Network Performance Enforcement (NPE)软件的简化版本Net-Neutrality-in-a-Virtual-BoxNet-Neutrality-in-a-Virtual-Box既可以当作虚拟机使用也可以当作服务在x86服务器的数据层运行。目前该产品已经实现供货。

云计算安全联盟:成功入侵Gibson者奖励1万美元

 云计算安全联盟推出了一个安全架构帮助云架构抵御网络攻击,他们坚信没有人能够入侵他们的software-defined perimeter。所谓software-defined perimeter就是通过一个中心软件控制器发送登录请求管理网络访问。该联盟宣布,谁第一个入侵software-defined perimeter技术保护下的帐户就可以领取1万美元的奖励。

微软发布Hyper-V 容器

 微软一如既往的看好容器,继之前Windows Server 容器后微软再次发力推出Hyper-V 容器。Hyper-V 的不同之处在于由微软的hypervisor管理这个新容器,实现应用之间相互隔离满足生产环境的需求。微软宣称可以在Windows Server容器上开发应用然后移植到Hyper-V容器上。

2015/4/7

 博科将OpenFlow应用到园区网络

 今日,博科发布了ICX系列交换机中的园区边缘交换机ICX 7250,这是2013年年底发布的ICX 7750交换机的延伸。该交换机是园区网模拟数据中心的骨干交换机,它成功地将架构延伸到了园区网络。 ICX 7250交换机的目的之一就是与以太网576端口堆叠交换机的组合(12个交换机,每个有48个端口),每个交换机有8个可用于上行链路或堆叠的 10-Gb/s以太网端口。

2015/4/6

 瞻博网络推出增强型QFX系列交换机

 在2015华尔街高性能计算会议(2015 HPC for Wall Street)上,众多厂商均推出了新的交换机,以争夺来自华尔街的订单。Arista从迎合用户的需求着手,Cisco沿袭 Nexus 3000系列交换机,瞻博网络推出了加强型QFX系列交换机来满足用户的需求。瞻博网络推出的QFX5100-AA交换机和 QFX-PFA交换机将在第三季度面向市场。

2015/4/5

 ON.LAB倾力打造运营商级白盒交换机

 近日,开放网络实验室(ON.LAB)发布了ONOS操作系统的新版本,这是既去年12月初面世的ONOS操作系统的第二代操作系统,这款名为Blackbird的操作系统旨在帮助白盒交换机设备在规模、性能和可用性等方面达到运营商级。

IBM开辟新的网络创新研发中心

 提到IBM,我们最先想到的是它每年在研发上的巨额投资,这也是IBM连续22年全球专利榜独占鳌头的保证。为了确保IBM始终独占鳌头,IBM宣布在法国的尼斯,美国德克萨斯州的达拉斯成立新的研发中心去研发软件定义网络(SDN),网络功能虚拟化(NFV),虚拟化和云技术。新的研发中心的目标是通过企业和电信服务提供商等用户对网络系统进行试验,以开辟新的研发领域。据悉,凡参与者均可访问诸如思科、博科、Citrix Systems, Juniper Networks, Riverbed TechnologyVMware等公司提供的资源。

 


内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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