По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Хэй! Поговорим про WinSCP. Это тонкий клиент под Windows, который предназначен SFTP (SSH File Transfer Protocol), FTP и SCP подключения к нужным хостам. Если говорить кратко, то этот софт предназначен для безопасного копирования файлов между сервером, к которому вы подключены и вашим компьютерам.
Это очень удобно, когда вы подключаетесь к Linux машине и хотите скачать оттуда какие - либо файлы.
Согласитесь, сделать это через консоль (CLI) будет очень трудно.
Давайте посмотрим, как скачать WinSCP и выполнить установку и дальнейшее подключение.
Матчасть! SCP происходит от английского secure copy - это тулза и по совместительству протокол копирования. Нужна для безопасного и удаленного копирования файлов. Безопасно, потому, что в качестве транспорта SCP использует протокол SSH.
Скачать WinSCP
Первым делом нужно загрузить ПО. Кликайте на ссылку ниже, чтобы скачать WinSCP:
Скачать WinSCP
Как только вкладка откроется, внизу вы найдете зеленую кнопку с надписью в формате "Download WinSCP 5.17.7 (10.6 MB)". Сразу после этого начнется загрузка.
Установка WinSCP
Кликаем на инсталлятор. В первом меню нажимаем "Принять" (прочтите лицензионное соглашение):
Рекомендуемой установки вам хватит более чем. Нажимаем "Далее"
Стиль интерфейса юзера. Выбирайте "Коммандер" и нажмите "Далее":
Финальный экран. Нажимайте "Установить":
По окончанию установки оставьте флажок "Запустить WinSCP":
Запуск и работа в WinSCP
Мы скачали и установили утилиту WinSCP, а теперь запустим и покажем, как подключиться к серверу.
Пусть по легенде у нас будет машина с CentOS, с которой нам нужно вытянуть определенные файлы. Открываем консоль WinSCP и указываем:
Протокол передачи: SFTP
Имя хоста: 192.168.0.13
Порт: 22
Имя пользователя: root
Пароль: ваш_пароль
И нажимаем "Войти". Подключаемся и готово - теперь из правой рабочей области (зоны сервера) вы можете переключаться по каталогам в удобной графической форме и просто перетаскивать нужный файл как с сервера, так и на сервер.
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.
Перед началом, советуем почитать материал про плоскость управления.
Топология - это набор связей (или ребер) и узлов, которые описывают всю сеть. Обычно топология описывается и рисуется как граф, но она также может быть представлена в структуре данных, предназначенной для использования машинами, или в дереве, которое обычно предназначено для использования людьми.
Топологическую информацию можно обобщить, просто сделав так, чтобы пункты назначения, которые физически (или виртуально) соединены на расстоянии нескольких прыжков, казались непосредственно присоединенными к локальному узлу, а затем удалив информацию о связях и узлах в любой маршрутной информации, переносимой в плоскости управления, с точки суммирования. Рисунок 4 иллюстрирует эту концепцию.
Изучение топологии
Казалось бы, достаточно просто узнать о топологии сети: изучить подключенные каналы передачи данных. Однако то, что кажется простым в сетях, часто оказывается сложным. Изучение локального интерфейса может рассказать вам о канале, но не о других сетевых устройствах, подключенных к этому каналу. Кроме того, даже если вы можете обнаружить другое сетевое устройство, работающее с той же плоскостью управления по определенному каналу, это не означает, что другое устройство может вас обнаружить. Таким образом, необходимо изучить несколько вопросов.
Обнаружение других сетевых устройств
Если маршрутизаторы A, B и C подключены к одному каналу, как показано на рисунке 5, какие механизмы они могут использовать для обнаружения друг друга, а также для обмена информацией о своих возможностях?
Первое, что следует отметить в отношении сети, показанной в левой части рисунка 5, - это то, что интерфейсы не соответствуют соседям. Фактические отношения соседей показаны в правой части рисунка 5. У каждого маршрутизатора в этой сети есть два соседа, но только один интерфейс. Это показывает, что плоскость управления не может использовать информацию об интерфейсе для обнаружения соседей. Должен быть какой-то другой механизм, который плоскость управления может использовать для поиска соседей.
Ручная настройка - одно из широко распространенных решений этой проблемы. В частности, в плоскостях управления, предназначенных для перекрытия другой плоскости управления, или плоскостях управления, предназначенных для построения отношений соседства через несколько маршрутизируемых переходов по сети, ручная настройка часто является самым простым доступным механизмом. С точки зрения сложности, ручная настройка очень мало добавляет к самому протоколу. Например, нет необходимости в какой-либо форме многоадресного объявления соседей. С другой стороны, ручная настройка соседей требует настройки информации о соседях, что увеличивает сложность с точки зрения конфигурации. В сети, показанной на рисунке 5, маршрутизатор A должен иметь отношения соседства, настроенные с помощью B и C, маршрутизатор B должен иметь отношения соседства, настроенные с помощью A и C, а маршрутизатор C должен иметь отношения соседства, настроенные с помощью A и B. Даже если настройка соседей автоматизирована, ручная настройка углубляет и расширяет поверхности взаимодействия между плоскостями управления и контроля.
Определение соседей из маршрутных объявлений - это решение, которое когда-то было широко распространено, но стало менее распространенным. В этой схеме каждое устройство периодически объявляет информацию о доступности и / или топологии. Когда маршрутизатор впервые получает информацию о маршрутизации от другого устройства, он добавляет удаленное устройство в локальную таблицу соседей. Пока соседнее устройство продолжает отправлять информацию о маршрутизации на регулярной основе, отношения между соседями будут считаться активными или активными.
При выводе соседей из объявлений о маршрутизации важно иметь возможность определить, когда сосед вышел из строя (чтобы информация о достижимости и топологии, полученная от соседа, могла быть удалена из любых локальных таблиц). Наиболее распространенный способ решения этой проблемы - использование пары таймеров: таймера задержки или отключения и таймера обновления или объявления. Пока сосед отправляет обновление или объявление в пределах таймера отключения или задержки, он считается включенным или активным. Если весь "мертвый" период проходит без получения каких-либо обновлений, сосед считается "мертвым", и предпринимаются некоторые действия, чтобы либо проверить информацию о топологии и доступности, полученную от соседа, либо он просто удаляется из таблицы.
Нормальная взаимосвязь между таймером отключения и таймером обновления составляет 3× - таймер отключения установлен на трехкратное значение таймера обновления. Следовательно, если сосед не отправляет три подряд обновления или объявления, таймер бездействия активируется и начинает обработку неработающего соседа.
Явные приветствия являются наиболее распространенным механизмом обнаружения соседей. Пакеты приветствия передаются на основе таймера приветствия, и сосед считается "мертвым", если приветствие не получено в течение интервала таймера ожидания или объявления. Это похоже на таймеры dead и update, используемые для вывода соседей из объявлений маршрутизации. Приветствия обычно содержат информацию о соседней системе, такую как поддерживаемые возможности, идентификаторы уровня устройства и т. д.
Централизованная регистрация - это еще один механизм, который иногда используется для обнаружения и распространения информации о соседних устройствах. Каждое устройство, подключенное к сети, будет отправлять информацию о себе в какую-либо службу и, в свою очередь, узнавать о других устройствах, подключенных к сети, из этой централизованной службы. Конечно, эту централизованную службу нужно каким-то образом обнаружить, что обычно осуществляется с помощью одного из других упомянутых механизмов.
Обнаружение двусторонней связи
В плоскостях управления с более сложными процессами формирования смежности - особенно протоколами, которые полагаются на приветствия для формирования отношений соседства - важно определить, могут ли два маршрутизатора видеть друг друга (осуществлять двустороннюю связь), прежде чем формировать отношения. Обеспечение двусторонней связи не только предотвращает проникновение однонаправленных каналов в таблицу пересылки, но также предотвращает постоянный цикл формирования соседей - обнаружение нового соседа, построение правильных локальных таблиц, объявление о доступности новому соседу, тайм-аут ожидания hello или другую информацию, удаление соседа или поиск нового соседа. Существует три основных варианта управления двусторонним подключением между сетевыми устройствами.
Не утруждайте себя проверкой двусторонней связи. Некоторые протоколы не пытаются определить, существует ли двусторонняя связь между сетевыми устройствами в плоскости управления, а скорее предполагают, что сосед, от которого принимаются пакеты, также должен быть доступен.
Перенос списка доступных соседей, услышанных на линии связи. Для протоколов, которые используют приветствия для обнаружения соседей и поддержания работоспособности, перенос списка доступных соседей по одному и тому же каналу является распространенным методом обеспечения двусторонней связи. Рисунок 6 иллюстрирует это.
На рисунке 6 предположим, что маршрутизатор A включен раньше B. В этом случае:
A отправит приветствия с пустым списком соседей, поскольку он не получил приветствия от любого другого сетевого устройства по каналу.
Когда B включен, он получит приветствие A и, следовательно, включит A в список соседей, которые он слышал в своих hello пакетах.
Когда A получает приветствие B, он, в свою очередь, включает B в свой список "услышанных" соседей в своих пакетах приветствия.
Когда и A, и B сообщают друг о друге в своих списках соседей, которые "слышно от", оба маршрутизатора могут быть уверены, что двустороннее соединение установлено.
Этот процесс часто называют трехсторонним рукопожатием, состоящим из трех шагов:
A должен послать привет B, чтобы B мог включить A в свой список соседей.
B должен получить приветствие A и включить A в свой список соседей.
A должен получить приветствие B с самим собой (A) в списке соседей B.
Положитесь на базовый транспортный протокол. Наконец, плоскости управления могут полагаться на базовый транспортный механизм для обеспечения двусторонней связи. Это необычное решение, но есть некоторые широко распространенные решения. Например, протокол Border Gateway Protocol (BGP), опирается на протокол управления передачей (TCP), чтобы обеспечить двустороннюю связь между спикерами BGP.
Определение максимального размера передаваемого блока (MTU)
Для плоскости управления часто бывает полезно выйти за рамки простой проверки двусторонней связи. Многие плоскости управления также проверяют, чтобы максимальный размер передаваемого блока (MTU) на обоих интерфейсах канала был настроен с одинаковым значением MTU. На рисунке 7 показана проблема, решаемая с помощью проверки MTU на уровне канала в плоскости управления.
В ситуации, когда MTU не совпадает между двумя интерфейсами на одном канале, возможно, что соседние отношения сформируются, но маршрутизация и другая информация не будут передаваться между сетевыми устройствами. Хотя многие протоколы имеют некоторый механизм для предотвращения использования информации о результирующих однонаправленных каналах при вычислении путей без петель в сети, все же полезно обнаруживать эту ситуацию, чтобы о ней можно было явным образом сообщить и исправить. Протоколы плоскости управления обычно используют несколько методов, чтобы либо явно обнаружить это условие, либо, по крайней мере, предотвратить начальные этапы формирования соседей.
Протокол плоскости управления может включать локально настроенный MTU в поле в пакетах приветствия. Вместо того чтобы просто проверять наличие соседа во время трехстороннего рукопожатия, каждый маршрутизатор может также проверить, чтобы убедиться, что MTU на обоих концах линии связи совпадает, прежде чем добавлять новое обнаруженное сетевое устройство в качестве соседа.
Другой вариант - добавить пакеты приветствия к MTU локального интерфейса. Если дополненный пакет приветствия максимального размера не получен каким-либо другим устройством в канале связи, начальные этапы отношений соседства не будут завершены. Трехстороннее рукопожатие не может быть выполнено, если оба устройства не получают пакеты приветствия друг друга.
Наконец, протокол плоскости управления может полагаться на базовый транспорт для регулирования размеров пакетов, чтобы коммуникационные устройства могли их принимать. Этот механизм в основном используется в плоскостях управления, предназначенных для наложения какой-либо другой плоскости управления, особенно в случае междоменной маршрутизации и виртуализации сети. Плоскости управления наложением часто полагаются на обнаружение MTU пути (Path MTU) для обеспечения точного MTU между двумя устройствами, подключенными через несколько переходов.
Сам размер MTU может оказать большое влияние на производительность плоскости управления с точки зрения ее скорости сходимости. Например, предположим, что протокол должен передавать информацию, описывающую 500 000 пунктов назначения по многопоточному каналу с задержкой 500 мс, и для описания каждого пункта назначения требуется 512 бит:
Если MTU меньше 1000 бит, для плоскости управления потребуется 500 000 циклов туда и обратно для обмена всей базой данных доступных пунктов назначения, или около 500 000 × 500 мс, что составляет 250 000 секунд или около 70 часов.
Если MTU составляет 1500 октетов или 12000 битов, плоскости управления потребуется около 21000 циклов туда и обратно для описания всей базы данных доступных пунктов назначения, или около 21000 × 500 мс, что составляет около 175 минут.
Важность сжатия такой базы данных с использованием какого-либо оконного механизма для сокращения числа полных обходов, необходимых для обмена информацией о достижимости, и увеличения MTU вполне очевидна.
Далее почитайте материал о том, как происходит обнаружение соседей в сетях.