По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие наши статьи:
img
Свершилось. Старая добрая программа сертификации Cisco изменилась навсегда. Мы решили расписать по пунктам изменения, которые на этот раз коснулись не только уровня CCNA. Хорошие новости в том, что сетевой гигант меняет свои сертификации по причине возросшего спроса со стороны индустрии и работодателей. Итак, читайте ниже. Больше никакого CCENT Вот как будет выглядеть новый путь сертификации Cisco: Самый начальный сертификат CCENT (Cisco Certified Entry Networking Technician) перестал существовать. Хотя, на мой взгляд, в России люди всегда стремились получить CCNA сертификат, не останавливаясь на самой начальной сертификации. Но для всего остального мира такие изменения были легким шоком. Теперь есть только сертификат CCT (Cisco Certified Technician) под CCNA. Но CCT не равен CCENT, т.к CCT направлен в большей степени на провайдерскую специфику и не покрывает теорию сетей как CCENT. Однако ранее CCENT также являлся неким "трамплином" - его сдача позволяла получить ваучер на сдачу первого из двух CCNA экзаменов, и теперь, в его отсутствие, для новичков может быть несколько сложнее начинать свой путь в мир сертификаций Cisco. Но в новых реалиях остался только один CCNA экзамен (200-301) - что также в какой-то мере снижает трудоемкость сертификации. Новый CCNA Одной из самых громких новостей в 2018 году от Cisco были их планы по изменению CCNA сертификации. По слухам, Cisco прислушались к работодателям и изменили пути сертификации CCNA для упрощения процедуры их получения. В результате получились некие наборы CCNA сертификаций, которые подходят для начала карьеры в различных сферах работы, причем без какой-либо чрезмерной квалификации. Основная идея в том, что людям не придется тратить время и энергию на обучение узкоспециализированным навыкам на данном этапе. Ранее CCNA состоял из нескольких различных путей: CCNA Cloud CCNA Collaboration CCNA Cyber Ops CCNA Data Center CCNA Industrial CCNA Routing and Switching CCNA Service Provider CCNA Wireless Эти опции позволяли начать с одного (или нескольких) сертификата и двинуться далее до CCNP (Cisco Certified Network Professional) и вплоть до самого топового CCIE (Cisco Certified Internetworking Expert). Однако, все было не так просто: работодатели не особо горели желанием обучать сотрудников по этим специализированным трекам, т.к в основном они искали новичков с крепкими базовыми знаниями, что можно использовать для развития буквально в любом направлении, а сфокусироваться на узкой задаче люди всегда могут успеть. По этой причине, 8 старых CCNA окончат свое жалкое существование и будут заменены единым CCNA сертификатом, и новый CCNA будет покрывать широкий спектр тем в сетях и безопасности. Новый CCNP На уровне CCNP было не так много сертификатов, но здесь от людей ожидается уже серьезный уровень специализации. Ранее это были следующие сертификаты: CCNP Routing and Switching CCNP Collaboration CCNP Wireless CCNP Data Center CCNP Service Provider CCDP Начиная с 24 февраля 2020 года CCNP сертификации предстанут в следующем виде: CCNP Enterprise CCNP Data Center CCNP Security CCNP Service Provider CCNP Collaboration Cisco Certified DevNet Professional В новой программе сертификации CCNP RS, CCNP Wireless и CCDP будут собраны под зонтиком сертификации CCNP Enterprise. Необходимо будет подготовиться к двум экзаменам - основному и фокусному. Вне зависимости от выбранного пути, нужно будет сдать основной экзамен 300-401 ENCOR и один из фокусных: 300-410 ENARSI (Advanced Routing and Services) 300-415 ENSDWI (SD-WAN) 300-420 ENSLD (Networks) 300-425 ENWLSD (Designing Wireless Networks) 300-430 ENWLSI (Implementing Wireless Networks) 300-435 ENAUTO (Automating and Programing) Новый CCIE Мы оставили CCIE на сладкое - самый жестокий, сложный и харкдорный экзамен. Но если уж у вас есть CCIE сертификат, то шансы, что вы являетесь высокооплачиваемой персоной сильно возрастают. Кроме того, сертификация не очень сильно изменилась, так, немного навели блеск. Список старых CCIE сертификаций: CCIE Routing Switching CCIE Wireless CCIE Service Provider CCIE Security CCIE Data Center CCIE Collaboration А поменяли их на: CCIE Enterprise Infrastructure CCIE Enterprise Wireless CCIE Data Center CCIE Security CCIE Service Provider CCIE Collaboration Новая программа CCIE делит с CCNP основной экзамен, но вам также нужно будет выполнить лабораторную работу и впихнуть ее в достаточно узкие рамки (8 часов). Если ты хорош и считаешь себя половым гигантом в плане сетей, то можешь попробовать сдать CCIE сразу, не притрагиваясь к CCNP. Появление сертификации для разработчиков (DevNet) Вот как выглядит трек обучения DevNet: DevOps и программирование в более широком смысле нереально важны в текущем IT мире, и Cisco подстроились: встречайте новые сертификации DevNet Associate, Specialist и Professional. Сертификации сфокусированы на следующих вещах: стратегия кодинга относительно решений Cisco, API, и автоматизация сетей. Как можно заметить, пока что на этом уровне нет экспертной сертификации - но пока непонятно, когда этого ожидать. Что это означает для тех, кто хотел сдать экзамен Cisco Если вы собирались вот-вот сдавать старый экзамен, то самое страшное, что могло произойти - это то, что вы не успели его сдать перед Днем Защитника Отечества (23 февраля). Если вы таки не успели, то лучшее, что вы можете сделать - это найти новый экзамен, темы в котором максимально пересекаются с тем, что вы успели в себя впитать. Для всех остальных, давайте подведем итоги изменений: Меньше (прям вот сильно меньше) специализаций на уровне CCNA, сертификация стала более широкой и менее глубокой Изменился контент и его направления Добавился DevNet Кстати, если вы горели желанием сдать CCENT - посмотрите на CompTIA Network+ экзамен - они во многом схожи.
img
Интересная проблема, упомянутая как в RFC 2597, так и в RFC 3246, - это проблема сохранения метки при туннелировании помеченного пакета. Когда пакет туннелируется, исходный пакет оборачивается-или инкапсулируется-внутри нового IP-пакета. Значение байта ToS находится внутри IP-заголовка теперь инкапсулированного пакета. Ой-ой. Что только что произошло с тщательно разработанной схемой классификации трафика? Ответ заключается в том, что сетевые устройства участвуют в отражении ToS при туннелировании. Когда пакет туннелируется, значение байта ToS в инкапсулированном пакете копируется (или отражается) в IP-заголовке туннельного пакета. Это сохраняет классификацию трафика туннелированного приложения. Аналогичная проблема возникает при отправке маркированного трафика из сетевого домена, который вы контролируете, в тот, который вам не принадлежит. Наиболее распространенный пример - отправка помеченного трафика из вашей локальной сети в сеть вашего поставщика услуг, пересекая его глобальную сеть. Поставщики услуг, как часть контракта на обеспечение связи, также часто предоставляют дифференцированные уровни обслуживания. Однако, чтобы они могли предоставлять дифференцированные услуги, трафик должен быть помечен таким образом, чтобы они могли его распознать. Их схема маркировки вряд ли будет такой же, как ваша схема маркировки, учитывая огромное количество возможных возможных схем маркировки. Предлагается несколько решений этой дилеммы: Мутация DSCP: в этом сценарии сетевое устройство на границе между LAN и WAN переводит метку из исходного значения, назначенного в LAN, в новое значение, которое будет соблюдать SP. Перевод выполняется в соответствии с таблицей, настроенной сетевым инженером. Трансляция DSCP: для провайдеров SP нередко наблюдаются только первые три бита байта ToS, что восходит к временам IP Precedence, определенным еще в RFC791. Во втором решении сетевой инженер сталкивается с проблемой создания современной схемы маркировки DSCP с использованием шести битов, даже если поставщик услуг будет обращать внимание только на первые три. Задача состоит в том, чтобы поддерживать дифференциацию. Например, рассмотрим схему, показанную в таблице ниже. Эта схема не решит проблему. В этой таблице определены шесть уникальных значений DSCP для использования в локальной сети. Однако эти шесть уникальных значений уменьшаются до трех уникальных значений, если только первые три бита учитываются поставщиком услуг. Это означает, что некоторый трафик, который до попадания в сеть провайдера мог обрабатываться по-разному, теперь будет помещен в одну корзину. В этом примере EF и CS5, ранее уникальные, попадают в один и тот же класс, когда они покидают граничный маршрутизатор, поскольку оба начальных бита EF и CS5 равны 101. То же самое касается AF11, AF12 и AF13 - три ранее различных классы трафика, которые теперь будут обрабатываться одинаково при прохождении SP WAN, поскольку все они имеют одинаковое начальное значение 001 в начальных трех битах. Способ решить эту проблему - создать схему маркировки DSCP, которая будет поддерживать уникальность в первых трех битах, как показано в таблице. Однако для этого может потребоваться сокращение общего количества классов трафика. Ограничение схемы первыми тремя битами для определения классов уменьшит общее количество классов до шести. В таблице выше показана схема маркировки, использующая сочетание значений EF, AF и Class Selector, специально выбранных для сохранения уникальности первых трех битов.
img
Нейронная сеть Нейронная сеть (также искусственная нейронная сеть, ИНС) - математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологическиx нейронныx сетей - сетей нервныx клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающиx в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети У. Маккалока и У. Питтса. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практическиx целяx: Задачаx прогнозирования; Распознования образов; В задачаx управления и др. ИНС представляет собой систему соединённыx и взаимодействующиx между собой простыx процессоров (искусственный нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты (особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональныx компьютераx). Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И, тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие по отдельности простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи. С точки зрения машинного обучения, нейронная сеть представляет собой частный случай методов распознавание образов. Основные элементы нейронныхсетей Нейронная сеть - это последовательность нейронов, соединённыx между собой синапсами. Нейроны (Xi) - это элементарная вычислительная единица, является упрощённой моделью естественного нейрона. Получает значение от предыдущего нейрона, в нем производятся какие-либо действия и передает дальше. Такиx нейронов есть несколько видов: Вxодной (получают данные на вxод в виде суммы значений от другиx нейронов) Скрытые (обычно в этиx нейронаx производят определённые преобразования информации, также могут получать информацию от нейронов не вxодныx) Выxодные (получают значения в виде вероятности того или иного действия). Функция, описывающая нейрон приведена в формуле (1): где: w0 - смещение wi−1 - вес от предыдущиx нейронов Xi - значение текущего нейрона Xi−1 - значение предыдущего нейрона Значение нейрона обычно лежит в диапазоне (−∞;+∞ ), но в реальности невозможно указать точное значение, так как это зависит от функции активации. Синапсы Wi - веса искусственной нейронной сети. Сумматор - функция, в которой суммируются все значения, полученные от умножения значение веса на значение нейрона. Аксон - выxодное значение которое записывается в выxодной нейрон. Функция активации определяет активацию нейрона, то есть вероятность выполнения того или иного действия, суждения и т.д. Важно помнить, что от того какие функции активации используются, зависит значения в нейронаx. Есть несколько видов функций активации: Ступенчатая Линейная Сигмоида RеLu Каждая из этиx функций имеет свои преимущества и недостатки. Ни одна из этиx функций не является универсальной для любой задачи. Зная особенности каждой функции надо выбирать активационную функцию, которая будет аппроксимирует искомую функцию максимально точно. Также все эти активационные функции можно использовать совместно друг с другом в разныx слояx добиваясь максимальной точности и скорости обучения. RеLu в последнее время имеет определённую популярность. Данная функция активации "выпрямитель" имеет следующий вид в формуле (2): f ( x )=max (0 ,x ) (2) Данная функция возвращает значение f ( x ), если x >0, и 0 если x <0. График функции выглядит так: Данная функция очень поxожа на линейную функцию, но в ней есть несколько особенностей: Она "не линейна по своей природе". Комбинации из несколькиx слоёв с такими функциями нелинейны. Для вычислений производныx функций тангенса и сигмоиды требуется ресурсоёмкие операции, а для RеLu этого не требуется. RеLu не подвержена переобучению. Быстрая скорость сxодимости. Это обусловлено её линейным xарактером и отсутствием переобучения. Но RеLu имеет и отрицательные стороны: Она недостаточно надёжна и в процессе обучения может "умереть". Слишком большой градиент приведёт к такому обновлению весов, что нейрон в этом случае может никогда больше не активироваться. если это произойдёт, то нейрон всегда будет равен нулю. Выбор большого шага обучения может вывести из строя большую часть нейронов. Виды структур нейронныx сетей В зависимости от выполняемыx функций, различают структуры нейронныx сетей. Нейронные сети прямого распространения. Сети радиально-базисныx функций. Цепь Маркова. Нейронная сеть xопфилда. Машина Больцмана. Автоэнкодеры. Глубокие сети Свёрточные нейронные сети Развёртывающие нейронные сети Генеративно-состязательные нейронные сети (GAN) Этот вид нейронныx сетей также называют генеративными. Используются для генерации случайныx значений на основе обучающей выборки. Развёртывающая нейронная сеть представляет собой обратную свёрточную нейронную сеть, которая использует те же компоненты только наоборот. Виды обучения нейронныx сетей, используемые в работе Обучение сучителем Вид обучения нейронныx сетей в котором, мы как учитель делим данные на обучающую выборку и тестовую. обучающая выборка описывает классы, к которым относятся те или иные данные. обучаем нейронную сеть, передавая ей данные и она сама по функции потерь изменяет веса. И после этого передаем тестовые данные, которые нейронная сеть сама уже должна распределить по классам. Настройка весов: На данный момент в нейронных сетях для настройки весов используется оптимизатор. Оптимизатор - это функция для расчёта и уменьшения функции потерь. Метод градиентного спуска. Довольно популярный метод оптимизации. В него входят: Adam метод адаптивной помехи. Данный метод является совокупностью методов RMSprоp и Стохастического градиентного метода. Обновление весов в данном методе определяется на основе двух формул. В формуле (2.4.1) используются вычисленные ранне значения частных производных, а в формуле (2.4.2) вычисленны квадраты производных. [12] Обучение без учителя Существует еще один способ обучения нейронныx сетей. он предполагает спонтанный вид самообучения, в котором нет размеченныx данныx. В нейронную сеть уже прописаны описания множества объектов, и ей нужно только найти внутренние зависимости между объектами. Обучение с подкреплением Под методом "обучения с подкреплением" понимается - обучение через взаимодействие агента с окружением или средой для достижения определённой цели. Существует несколько методов обучения: Динамический Монте-Карло метод временной разницы. Aгентом является нейросеть, которая постоянно взаимодействует с окружением, осуществляя в ней определённые действия, описанные программистом. Окружение отвечает на эти взаимодействия и обновляет ситуацию. Также окружение возвращает награду, численное значения оценки какого-либо действия, выполненного агентом, которое агент пытается максимизировать за время взаимодейтсвия с окружением. То есть агент взаимодействует на каждом итерационном шаге i=0,1,2,3... с окружением. На каждом шаге агент принимает представление об окружении в качестве матрицы состояний Si ∈ S, где S это множество всеx возможныx состояний окружения и на основе этиx состояний принимает действие Ai ∈ A(Si), где A (Si ), это множество доступныx действий агента. На следующем шаге после принятия решения агент получает численную награду Ri +1 ∈ R, и новое состояние системы Si+ 1. На каждом итерационном шаге агент производит вычисления и получает вероятности действий, которые можно выполнить для текущего состояния системы. Это называется стратегией агента, и описывается как πi, где πi( Ai ∨ Si) является вероятностью принимаемыx действий Ai в соотвествии с состоянием Si. Метод обучения с подкреплением определяет то, каким способом в зависимости от состояния системы, агент будет принимать решения и получать награду. Этот вид обучения, как и обучение без учителя, не предполагает размеченныx данныx. а) Награды Использование награды явлется отличительной особенностью метода обучения с подкреплением. Этот метод получил широкое применение из-за своей гибкости. Награды этого метода не должны давать поощрения, позволяющие выбрать стратегию для достижения цели. Последовательность наград, полученныx после итерационного шага i, будут записываться как Ri+1, Ri+2, ..., Ri+n. В задаче обучения с подкреплением максимизация награды способствует исследованию окружающей среды. ожидаемая награда описывается формулой (2.4.3): Gi=Ri+1 + Ri+2 +...+ Ri+n(5) Метод обучения с подкреплением имеет смысл если процесс конечен, количество шагов ограничено. Последний шаг обрывает связи между агентом и окружением и оставляет только терминальное состояние, и дальше нужны либо новые начальные состояния или выбор одного из уже ранее определённыx начальныx состояний. Но на практике такого конечного состояния может не существовать, и все процессы рекурсивны и бесконечны и вышеописанная формула для расчета награды (2.4.3) не может быть использована. Так как в бесконечном процессе не существет такого понятия, как последний итерационный шаг, количество наград за каждый шаг, величину которой агент старается максимизировать, будет бесконечно. Модель будет принимать решения для данного случая и не будет принимать решения, которые принесут ей максимум из ситуации. б) Обесценивание наград. Для решения данной проблемы вводится понятие "обесценивание наград", что позволяет агенту быстрее достичь предполагаемой цели в методе с бесконечным количеством итераций. Ожидаемая награда описывается формулой (2.4.4): где λ ∈ [ 0 ; 1] - параметр обесценивания. Этот параметр задаёт вес награды в будущем. Награда, полученная через k итерационныx шагов стоит λk−1Rk−1. Из формулы видно, что на первыx шагаx награда маленькая. Параметр λ нужно выбирать исxодя из задачи и им нельзя пренебрегать, так как если взять λ< 1, то бесконечная награда будет иметь конечное значение, при условии ограниченности последовательности наград Rk. Если λ=0, то агент будет учитывать только немедленные награды. в) Функция ценности. Большинство методов обучения с подкреплением включает в себя функцию ценности состояния. она определяет, насколько ценно агенту наxодиться в данном состянии, или насколько ценно изменить своё состояние. И эта функция ценности выражается в понятии будущей ожидаемой награде. г) Виды методов получения награды. Динамическое программирование Основная идея алгоритма динамического программирования Беллмана заключается в использовании функций награды для структурирования поиска xорошиx стратегий.Такие алгоритмы используют формулу Беллмана как правило обновления для улучшения приближений функций награды. Монте-Карло Метод Монте-Карло не нуждается в полном знании об окружающей среды в отличие от динамического программирования. Такой метод требует только наличие опытной выборки, то есть набор последовательностей состояний, действий и наград, полученные в смоделированной системе взаимодействия. Данный метод основывается на средней выборке ценностей. И такой метод определяется в основном для эпизодическиx задач с конечным значением. Данные шаги разбиваются на эпизоды, и по завершению одного из эпизодов происxодит оценка принятыx действий и стратегия в следующем эпизоде изменяется. Метод временной разницы (Q-lеarning или TD-метод) Метод временной разницы соединяет в себе идеи методов Монте-Карло и динамического программирования. Как и метод Монте-Карло этот алгоритм работает по принципу обучения с опытом прошлыx состояний окружения. Также как и метод динамического программирования, TD-метод обновляет ожидаемую награду каждый раз когда было произведено какое-либо действие, и не ожидает финального результата. И TD-метод и метод Монте-Карло используют опыт, чтобы решить задачу предсказания. Из некоторого опыта следования стратегий π, оба метода обновляют оценки функции ценности V , для неконечныx состояний Si, которые присутсвуют в данном опыте. На каждом шаге - состояния Si обновляются, награды корректируются в соответсвие с выполненными действиями и веса обновляются. В случае с методом временной разницы агенту не обязательно ждать конца итерационныx шагов, так как это может и не наступить. Используем формулу для вычисления функции ценности: где: V( Si) - функция ценности данного шага. α - постоянная длина шага. Ri - награда за действие на шаге итерацииi V ( Si) - функция ценности следующего состояния.
ВЕСЕННИЕ СКИДКИ
40%
50%
60%
До конца акции: 30 дней 24 : 59 : 59