应用场景：应用于语音识别语音翻译机器翻译RNNRNN（RecurrentNeuralNetworks,循环神经网络）不仅会学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息。由于其特殊的网络模型结构解决了信息保存的问题。所以RNN对处理时间序列和语言文本序列问题有独特的优势。递归神经网络都具有一连串重复神经网络模

本篇文章是我在学习高并发问题时接触到的网络I/O相关知识，比较底层且纯理论，整合以作参考。下面长文预警。高并发基本表现为单位时间内系统能够同时处理的请求数核心是对CPU资源的有效压榨。注意，有效很重要。C10K问题C10K问题本质上是操作系统的问题。对于Web1.0/2.0时代的操作系统而言，传统的同步阻塞I/O模型都是一样的，

简单理解LSTM神经网络https://blog.csdn.net/shijing\_0214/article/details/52081301(https://blog.csdn.net/shijing_0214/article/details/52081301)递归神经网络在传统神经网络中，模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于

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微信公众号：\中间件兴趣圈\作者简介：《RocketMQ技术内幕》作者从本节开始将深入学习Dubbo网络通讯的底层实现细节，在深入学习Dubbo网络模型时，首先应从整体上了解Dubbo的网络通讯模型、线程模型是怎样的？下图是Dubbo官方给出的线程模型：!(https://oscimg.oschina.net/osc

题记：Linux网络配置这个问题。常常在配置，但仍然常出错。希望这次做一个整体梳理，能够解决日后遇见的大体问题。在搭建Hadoop集群的过程中，由于一次意外关机，之后启动集群中的三台Linux虚拟机master、node1、node2，网络连接失败。三台虚拟机之间互相都ping不同，也ping不同外网和网关。只能ping通localhost和127.

1、http://www.oschina.net/project/tag/64/spider?lang0&os0&sortview&(http://www.oschina.net/project/tag/64/spider?lang0&os0&sortview&)搜索引擎_Nutch_(http://www.osch

前面几章讨论了在TCP传输层协议之上运行的网络应用程序，TCP是为数据的可靠传输而设计的。用户数据报协议（UserDatagramProtocal,UDP）是在IP之上发送数据的另一种传输层协议，速度很快，但不可靠。当发送UDP数据时，无法知道数据是否会到达，也不知道数据的各个部分是否会以发送时的顺序到达。1、UDP协议类似F

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/c04e0e6747974f0a93074e15184bc37f.png)1、write命令write用户名：给指定在线用户发送信息，回车后就可以编辑需要发送的信息，编辑信息完信息后以CtrlD或CtrlC保存结束并发送（最好是在新的一行保存发送）。

Flannel是cereos开源的CNI网络插件，下图flannel官网提供的一个数据包经过封包、传输以及拆包的示意图，从这个图片里面里面可以看出两台机器的docker0分别处于不同的段：10.1.20.1/24和10.1.15.1/24，如果从WebAppFrontend1pod（10.1.15.2）去连接另一台主机上的Backend