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bmon - 강력한 Linux용 네트워크 대역폭 모니터링 및 디버깅 도구

bmon은 Unix 계열 시스템을 위한 간단하면서도 강력한 텍스트 기반 네트워크 모니터링 및 디버깅 도구로, 네트워킹 관련 통계를 캡처하여 사람에게 친숙한 형식으로 시각적으로 표시합니다. 안정적이고 효과적인 실시간 대역폭 모니터 및 속도 추정기입니다.

다양한 입력 모듈을 사용하여 입력을 읽을 수 있으며 대화형 저주 사용자 인터페이스와 스크립팅 목적을 위한 프로그래밍 가능한 텍스트 출력을 포함하여 다양한 출력 모드로 출력을 제공합니다.

권장 읽기: Linux 성능을 모니터링하기 위한 20가지 명령줄 도구

Linux에 bmon 대역폭 모니

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Ubuntu에서 네트워크 결합 및 브리징을 만드는 방법

네트워크 결합은 여러 LAN 또는 이더넷 인터페이스를 네트워크 결합이라고 하는 단일 논리 인터페이스로 결합합니다.

네트워크 본딩의 목표는 내결함성과 네트워크 중복성을 제공하는 것입니다. 또한 생성된 본드 유형에 따라 용량을 향상하고 네트워크 처리량을 향상시킵니다.

반면, 네트워크 브리징에는 두 인터페이스 간의 브리지라고 하는 논리적 인터페이스 생성이 포함됩니다. 이를 통해 트래픽이 이를 통과할 수 있으며 특히 시스템과 다른 시스템 간에 인터넷 연결을 공유하는 데 도움이 됩니다.

이번 강의에서는 먼저 네트워크 결합과 네트워크 결합을 구성하는 방법을 살펴보겠습니다. 나중에 네트워크 브리징에 대해 살펴보겠습니다.

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AI에 대해 배우기 위한 신경망 구축

신경망을 만들고, 샘플 데이터로 훈련한 후, 손으로 쓴 숫자를 인식하여 실제로 작동하는 모습을 확인하세요.

신경망은 인공지능과 머신러닝 분야에서 중요한 개념입니다. 이는 레이어로 구성된 상호 연결된 노드로 구성되며 인간의 두뇌가 작동하는 방식을 모방합니다. 노드는 인간 두뇌의 뉴런을 나타냅니다.

자신만의 간단한 피드포워드 다중 클래스 분류 신경망을 만들 수 있습니다. MNIST 데이터 세트를 사용

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컴퓨터 네트워킹에 사용되는 8가지 기본 서버 유형

인터넷은 데이터와 서비스를 찾는 클라이언트와 이를 제공하는 서버의 집합체입니다. 다양한 유형의 서버에 대해 알아보세요.

현대 프로그래밍에서 널리 사용되는 아키텍처는 클라이언트-서버 통신에 의존합니다. 클라이언트 컴퓨터가 서버에 데이터를 요청합니다. 서버는 요청을 받고 데이터나 일종의 오류로 응답합니다.

"서버"라는 단어는 컴퓨터 하드웨어와 다른 프로그램에 기능을 제공하는 소프트웨어를 모두 의미할 수 있습니다.

서버는 상품과 서비스 소비에 중요한 역할을 하며 컴퓨터 네

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rConfig - 네트워크 장치 구성 관리 도구

오늘은 네트워크 구성을 백업하는 데 도움이 되는 훌륭한 도구를 갖게 될 것입니다.

rConfig는 네트워크 엔지니어가 자주 구성 스냅샷을 찍고 네트워크 장치를 백업할 수 있는 무료 오픈 소스 네트워크 장치 구성 관리 유틸리티입니다.

이 도구는 이러한 종류의 작업을 수행할 수 있는 최초의 도구입니다. 기기에 실행할 명령을 선택하기 때문입니다. 기기 카테고리에 적용하려는 명령 목록으로 이 도구를 구성하고 카테고리에 기기를 추가하기만 하면 됩니다. 예약된 작업을 생성하면 rConfig가 나머지 작업을 수행합니다. 현재 버전 3에는 이제 정책 준수를 위해 기기 구성을 모니터링할 수 있는 구성 준수 관리 유틸리티가 있습니다.

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네트워크 액세스 제어 소프트웨어로 Linux 보안 강화: 네트워크 및 데이터 보호

사이버 위협이 계속 진화하는 시대에는 컴퓨터 네트워크와 민감한 데이터의 보안을 보장하는 것이 무엇보다 중요합니다. 널리 사용되는 운영 체제인 Linux는 수많은 이점을 제공하지만 자체적인 취약점도 내포하고 있습니다. 조직은 네트워크를 보호하고 무단 액세스나 악의적인 활동으로부터 보호하기 위해

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딥러닝의 DBN(Deep Belief Network)

<h2>소개 <p>DBN(Deep Belief Network)은 비지도 학습 원리와 신경망을 결합한 일종의 딥 러닝 아키텍처입니다. 이는 감독되지 않는 방식으로 한 번에 하나씩 훈련되는 제한된 볼츠만 머신(RBM)의 레이어로 구성됩니다. 하나의 RBM의 출력은 다음 RBM의 입력으로 사용되며, 최종 출력은 분류 또는 회귀와 같은 지도 학습 작업에 사용됩니다.

깊은 믿음 네트워크

DBN은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 응용 분야에 사용되어 왔습니다. 이는 많은 작업에서 최첨단 결과를 달성하는 것으로 나타났으며 현재 사용 가능한 가장 강력한 딥 러닝 아키텍처 중 하나입니다.

DBN은 RBM과 같은 원시 입력을 사용하지 않기 때문에 자동 인코더 및 제한된 볼츠만 머신(RBM)과 같은 다른 딥 러닝 알고리즘과도 다릅니다. 대신 각 입력 벡터에 대해

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Python을 사용하여 동일한 네트워크에 있는 장치의 파일에 액세스

여러 장치가 동일한 네트워크(예: LAN 또는 Wi-Fi)를 통해 연결된 경우 Python은 동일한 네트워크를 공유하는 장치의 파일에 액세스하는 방법을 제공합니다. Python 내장 http.server 모듈을 사용하면 동일한 네트워크를 통해 연결된 장치의 파일에 쉽게 액세스할 수 있습니다.

Http.server는 서버에서 요청이 완료되면 현재 디렉토리 또는 기기의 선택된 디렉토리에서 기기를 제공하는 간단한 서버입니다. 이 기사에서는 Python을 사용하여 동일한 네트워크에 있는 장치의 파일에 액세스하는 단계에 대해 설명합니다.

1단계: 장치의 IP 주소 찾기

장치의 파일에 접근하려면 장치의 IP 주소를 알아야 합니다. 장치의 IPv4 주소를 제공하는 ipconfig 명령을 사용하여 장치의 IP 주소를 얻을 수 있습니다. IP 주소를 얻으

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링크 예측 - Networkx를 사용하여 네트워크의 에지를 예측합니다.

링크 예측은 네트워크 분석 분야의 핵심 아이디어입니다. 여기에는 네트워크 노드 간에 링크가 설정될 가능성을 예측하는 것이 포함됩니다. 링크 예측 작업을 포함한 네트워크 분석을 위한 강력한 도구는 Python용 NetworkX 모듈입니다. 이 철저한 튜토리얼은 NetworkX를 사용하여 링크를 예측하고 간결하고 이해하기 쉬운 예제로 가득 찬 과정을 안내합니다.

링크 예측 소개

네트워크 또는 그래프의 노드는 엔터티를 나타내고 이러한 노드 간의 간선 또는 연결은 해당 관계를 반영합니다. 링크 예측은 네트워크의 현재 토폴로지를 사용하여 노드 간의 잠재적 링크를 예측합니다. 링크 예측은 소셜 네트워크의 사회적 관계 예측, 공동 저자 네트워크의 연구자 협업 등 다양한 용도로 사용됩니다.

NetworkX 시작하기

링크 예측

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Adaline 및 Madaline 네트워크

신경망은 복잡한 문제를 처리하는 능력으로 인해 인공지능과 머신러닝 분야에서 엄청난 인기를 얻었습니다. 이 영역 내에서 Adaline(적응형 선형 뉴런)과 Madaline(다중 적응형 선형 뉴런)은 패턴 인식 및 분류에서 중추적인 역할을 담당하고 있습니다. 20세기 중반에 시작된 이러한 네트워크는 오늘날 AI의 놀라운 발전의 토대를 마련했습니다. 이 기사에서는 Adaline 및 Madaline 네트워크의 기초를 형성하는 기본 개념, 복잡한 아키텍처 및 효율적인 학습 알고리즘을 살펴봅니다.

독자는 내부 작동 방식을 탐구함으로써 이러한 네트워크를 포괄적으로 이해하고 잠재적인 응용 프로그램을 발견할 수 있습니다. 또한 이 기사에서는 실용적인 코드 예제를 제공하여 독자가 Adaline 및 Madaline 네트워크를 구현할 수 있도록 지원합니다. 이러한 지식을 통해 독자는 복잡한 기계 학습 문제를 자신있게 해결할 수 있습니다.

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