內部網路架構怎麼查看

『壹』 網站的基本架構是什麼

網站架構按照製作步驟分為硬架構和軟架構。

一、硬架構

1、機房：在選擇機房的時候，根據網站用戶的地域分布，可以選擇網通、電信等單機房或雙機房。

2、帶寬：預估網站每天的訪問量，根據訪問量選擇合適的帶寬，計算帶寬大小主要涉及峰值流量和頁面大小兩個指標。

3、伺服器：選擇需要的伺服器，如圖片伺服器，頁面伺服器，資料庫伺服器，應用伺服器，日誌伺服器，對於訪問量大點的網站而言，分離單獨的圖片伺服器和頁面伺服器相當必要。

二、軟架構

1、網站的框架：現在的PHP框架有很多選擇，比如：CakePHP，Symfony，Zend Framework，根據創作團隊對各個框架熟悉程度選擇。

2、邏輯的分層

1）表現層：所有和表現相關的邏輯都應該被納入表現層的范疇。

2）應用層：主要作用是定義用戶可以做什麼，並把操作結果反饋給表現層。

3）領域層：包含領域邏輯的層，就是告訴用戶具體的操作流程的。

4）持久層：即資料庫，保存領域模型保存到資料庫，包含網站的架構和邏輯關系等。

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網站的分類

1、根據網站所用編程語言分類：例如asp網站、php網站、jsp網站、Asp. net網站等；

2、根據網站的用途分類：例如門戶網站（綜合網站）、行業網站、娛樂網站等；

3、根據網站的功能分類：例如單一網站（企業網站）、多功能網站（網路商城）等等。

4、根據網站的持有者分類：例如個人網站、商業網站、政府網站、教育網站等。

5、根據網站的商業目的分類：營利型網站（行業網站、論壇）、非營利性型網站（企業網站、政府網站、教育網站）。

『貳』 電子政務系統的網路架構

電子政務網路系統可規劃為一個四層的安全控制域，網路安全設計以各域的工作特點為依據進行設計。
核心層(核心數據存儲與處理)：是政府信息的集中存儲與處理的域，該域必須具有極其嚴格的安全控制策略，信息必須通過中間處理層才能獲得。
辦公業務層(日常辦公與事務處理)：是政府內部的電子辦公環境，該區域內的信息只能在內部流動。
信息交換層(友鄰、上下級部門間)：一部分需要各部門交換的信息可以通過專網域進行交換。該區域負責將信息從一個內網傳送到另一個內網區域，它不與外網域有任何信息交換。
公眾服務層(電子窗口與信息服務)：政府部門公共信息的發布場所，實現政府與公眾的互操作。該域與內網和專網物理隔離。
典型的電子政務網路架構由內網、外網和專網這三部分組成。
整個電子政務安全環境包括以下部分：基礎安全服務設施、網路信任域基礎設施、網路安全支撐平台產品和容災備份系統四部分組成。

『叄』 怎麼根據網頁界面判斷是什麼信息系統體系結構模式有這幾種模式，1，集中模式2.文件伺服器模式，3.

1 引言

散進散出貨物或者稱為大宗入出庫貨物的管理是綜合倉庫管理的主要內容??1??2??。目前，隨著信息技術和網路技術的發展，「信息高速公路」建設已在全球拉開序幕，傳統的ClientServer??簡稱CS??網路應用系統模式在開放性與信息的發布、交流等方面存在很大的局限性，嚴重影響到倉儲管理適應全球性的全方位信息化進程的步伐，CS網路模式已經不適宜用來構建高性能的倉儲管理網。Browser／Server ??簡稱B／S?? 網路結構模式作為傳統CS模式的擴展，為倉儲管理的建設提供了嶄新的技術手段，開辟了網路建設的新途徑。本文為克服傳統的ClientServer的局限性，提出了基於B／S模式和C／S模式結合策略的倉儲管理信息系統的總體結構和實現方法。

2 總體設計

在市場經濟改革的大潮中，倉儲行業為謀求發展，大量的是外協代管物資的保管。倉庫服務的對象是貨主，因此整個倉儲管理信息系統的出發點應以貨主為中心。貨主的管理就成為系統設計的關鍵技巧。在總體設計上考慮到業務的復雜性及繁重的客戶端計算，為提高管理效率，加強倉儲管理系統與外部信息交互，系統設計採用C／S＋B／S結構，其結構如圖1所示。

3 B／S網路模式的結構、工作原理和特點

B／S網路結構模式是基於Intranet的需求而出現並發展的。Intranet是應用TCPIP協議建立的企事業單位內部專用網路，它採用諸如TCPIP、HTTP、SMTP和HTML等Internet技術和標准，能為企事業單位內部交換信息提供服務。同時，它具有連接Internet的功能和防止外界入侵的安全措施。另一方面，由於資料庫具有強大的數據存儲和管理能力，並且能夠動態地進行數據輸入和輸出，如果把資料庫應用於Intranet上，不僅可以實現大量信息的網上發布，而且能夠為廣大用戶提供動態的信息查詢和數據處理服務，進而加強企事業單位內部部門之間、上級部門與下級部門之間、企事業單位員工之間、企事業單位與客戶之間以及企事業單位與企事業單位之間的信息交流，降低企事業單位的日常工作成本，提高企事業單位的經濟效益。

3．1 BS模式的模型結構

BS模式，即瀏覽器／伺服器模式，是一種從傳統的二層CS模式發展起來的新的網路結構模式，其本質是三層結構CS模式。

3．2 BS模式的工作原理

在B／S模式中，客戶端運行瀏覽器軟體。瀏覽器以超文本形式向Web伺服器提出訪問資料庫的要求，Web伺服器接受客戶端請求後，將這個請求轉化為SQL語法，並交給資料庫伺服器，資料庫伺服器得到請求後，驗證其合法性，並進行數據處理，然後將處理後的結果返回給Web伺服器，Web伺服器再一次將得到的所有結果進行轉化，變成HTML文檔形式，轉發給客戶端瀏覽器以友好的Web頁面形式顯示出來。

3．3 BS模式的特點

BS模式管理信息系統基本上克服了CS 模式管理信息系統的不足，其主要表現在：

3．3．1系統開發、維護和升級的經濟性

對於大型的管理信息系統，軟體開發、維護與升級的費用是非常高的，BS模式所具有的框架結構可以大大節省這些費用，同時，BS模式對前台客戶機的要求並不高，可以避免盲目進行硬體升級造成的巨大浪費。

3．3．2 BS模式提供了一致的用戶界面

BS模式的應用軟體都是基於Web瀏覽器的，這些瀏覽器的界面都很相似。對於無用戶交互功能的頁面，用戶接觸的界面都是一致的，從而可以降低軟體的培訓費用。

3．3．3 BS模式具有很強的開放性

在BS模式下，外部的用戶亦可通過通用的瀏覽器進行訪問。

3．3．4 B／S模式的結構易於擴展

由於Web的平台無關性，BS模式結構可以任意擴展，可以從一台伺服器、幾個用戶的工作組級擴展成為擁有成千上萬用戶的大型系統。

3．3．5 BS模式具有更強的信息系統集成性

在BS模式下，集成了解決企事業單位各種問題的服務，而非零散的單一功能的多系統模式，因而它能提供更高的工作效率。

3．3．6 BS模式提供靈活的信息交流和信息發布服務
BS模式藉助Internet強大的信息發布與信息傳送能力可以有效地解決企業內部的大量不規則的信息交流。

4 CS網路模式的結構、工作原理和特點

CS模式是一種兩層結構的系統：第一層是在客戶機系統上結合了表示與業務邏輯；第二層是通過網路結合了資料庫伺服器。CS模式主要由客戶應用程序、伺服器管理程序和中間件三個部分組成。首先，交互性強是CS固有的一個優點。在CS中，客戶端有一套完整應用程序，在出錯提示、在線幫助等方面都有強大的功能，並且可以在子程序間自由切換。其次，CS模式提供了更安全的存取模式。由於CS配備的是點對點的結構模式，採用適用於區域網、安全性可以得到可靠的保證。而B／S採用點對多點、多點對多點這種開放的結構模式，並採用TCPIP這一類運用於Internet的開放性協議，其安全性只能靠數據伺服器上管理密碼的資料庫來保證。由於CS在邏輯結構上比BS少一層，對於相同的任務，CS完成的速度總比BS快，使得C／S更利於處理大量數據。由於客戶端實現與伺服器的直接相連，沒有中間環節，因此響應速度快。同時由於開發是針對性的，因此，操作界面漂亮，形式多樣，可以充分滿足客戶自身的個性化要求。但缺少通用性，業務的變更，需要重新設計和開發，增加了維護和管理的難度，進一步的業務拓展困難較多。不過此部分內容對於管理制度成熟的倉庫企業而言，其困難度並不大。

5 基於BS模式和CS模式結合策略

如上所述，BS在MIS中的一個重要用途即是WEB??而目前企業WEB的基本工作模式就是：

①WEB Browser根據用戶操作對WEB Server提出訪問請求。

②Server將請求分析處理，通過CGI訪問DBMS以進行數據的查詢統計或事務的提交。

③CGI根據DBMS返回的結果生成HTML文書經過Server向客戶的Browser返回結果。

④Browser將HTML結果顯示給用戶。

上述流程，工作量主要在WEB Server部分，而對該部分的處理目前也有幾種方法，有用CGI訪問DBMS??也有依靠Web Server自身具有資料庫處理能力，也有混合訪問DBMS，但總的來說，對Web Server端的應用開發能滿足我們的要求。

在各個子系統??3??應用上，我們仍然使用ClientServer方式，在典型的CS資料庫應用中，數據的儲存管理功能，是由伺服器程序獨立進行的，並且通常把那些不同的（不管是已知還是未知的）前台應用所不能違反的規則，在伺服器程序中集中實現，例如訪問者的許可權，編號不準重復、必須有客戶才能建立定單這樣的規則。所有這些，對於工作在前台程序上的最終用戶，是「透明」的，他們無須過問（通常也無法干涉）這背後的過程，就可以完成自己的一切工作。在客戶伺服器架構的應用中，前台程序可以變的非常「瘦小」，麻煩的事情，都交給了伺服器和網路。在CS體系下，資料庫真正變成了公共、專業化的倉庫，受到獨立的專門管理。無論你用小型XBASE類資料庫，或大型的Oracle 、Sybase類資料庫，在客戶端你仍然要裝實用程序用於數據伺服器的信息聯系，而同樣對於大多數管理類用戶??則可安裝瀏覽器??編制一定的CGI程序??甚至利用新出現的JDBC或ASP技術??實現與後台資料庫的連接。

為此，我們在倉儲管理信息系統中的貨主物資入出庫管理採用CS模式，而在貨主庫存物資動態信息管理採用BS模式。具體的功能模塊和資料庫結構參見文獻??3??。

6 結束語

對於企業的BS應用，從當前的技術水平看，特別適用於系統同用戶交互量不大的應用，對於需要大量頻繁、高速交互的應用系統，採用這種模式並不一定是最好的選擇。採用Intranet應用模式並不一定要全部取代傳統的ClientServer結構，從某種意義特別是從近期的發展看，二者應用界限並不清晰，而且往往是互相補充、相輔相成的。事實上，企業MIS採用BS模式並不是要求把應用都轉到WEB Server上來，而是要根據情況來選擇。那麼，在應用中新的BS模式就需要能同傳統的CS模式結合起來。
企業在選擇MIS系統平台模式時，要考慮到BS模式的先進性，也要考慮到CS模式的成熟性，還可以根據企業自身的業務特點，採取CS與BS交叉並用的體系結構。Intranet系統的出現，其技術日益走向成熟，無疑是企業MIS建設的首選模式。但目前情況下，完全拋棄CS技術及其系統結構模式也是不實際的。一方面，原來的系統能滿足使用要求的應保留使用；另一方面，CS技術能解決許多目前Intranet系統還不易解決的問題。此外，Intranet系統的優越性表現在對信息的發布、數據的收集、數據共享方面。事實上，只有將主要以資料庫為處理對象的統計、分析、控製作為主體的業務處理技術（CS技術）與採用WEB技術的信息查詢、發布系統的有機結合，才是倉儲管理企業網路化的最佳解決方案。

『肆』 一文看懂四種基本的神經網路架構

原文鏈接：
http://blackblog.tech/2018/02/23/Eight-Neural-Network/

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剛剛入門神經網路，往往會對眾多的神經網路架構感到困惑，神經網路看起來復雜多樣，但是這么多架構無非也就是三類，前饋神經網路，循環網路，對稱連接網路，本文將介紹四種常見的神經網路，分別是CNN，RNN，DBN，GAN。通過這四種基本的神經網路架構，我們來對神經網路進行一定的了解。

神經網路是機器學習中的一種模型，是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。
一般來說，神經網路的架構可以分為三類：

前饋神經網路：
這是實際應用中最常見的神經網路類型。第一層是輸入，最後一層是輸出。如果有多個隱藏層，我們稱之為「深度」神經網路。他們計算出一系列改變樣本相似性的變換。各層神經元的活動是前一層活動的非線性函數。

循環網路：
循環網路在他們的連接圖中定向了循環，這意味著你可以按照箭頭回到你開始的地方。他們可以有復雜的動態，使其很難訓練。他們更具有生物真實性。
循環網路的目的使用來處理序列數據。在傳統的神經網路模型中，是從輸入層到隱含層再到輸出層，層與層之間是全連接的，每層之間的節點是無連接的。但是這種普通的神經網路對於很多問題卻無能無力。例如，你要預測句子的下一個單詞是什麼，一般需要用到前面的單詞，因為一個句子中前後單詞並不是獨立的。
循環神經網路，即一個序列當前的輸出與前面的輸出也有關。具體的表現形式為網路會對前面的信息進行記憶並應用於當前輸出的計算中，即隱藏層之間的節點不再無連接而是有連接的，並且隱藏層的輸入不僅包括輸入層的輸出還包括上一時刻隱藏層的輸出。

對稱連接網路：
對稱連接網路有點像循環網路，但是單元之間的連接是對稱的（它們在兩個方向上權重相同）。比起循環網路，對稱連接網路更容易分析。這個網路中有更多的限制，因為它們遵守能量函數定律。沒有隱藏單元的對稱連接網路被稱為「Hopfield 網路」。有隱藏單元的對稱連接的網路被稱為玻爾茲曼機。

其實之前的帖子講過一些關於感知機的內容，這里再復述一下。
首先還是這張圖
這是一個M-P神經元

一個神經元有n個輸入，每一個輸入對應一個權值w，神經元內會對輸入與權重做乘法後求和，求和的結果與偏置做差，最終將結果放入激活函數中，由激活函數給出最後的輸出，輸出往往是二進制的，0 狀態代表抑制，1 狀態代表激活。

可以把感知機看作是 n 維實例空間中的超平面決策面，對於超平面一側的樣本，感知器輸出 1，對於另一側的實例輸出 0，這個決策超平面方程是 w⋅x=0。 那些可以被某一個超平面分割的正反樣例集合稱為線性可分(linearly separable)樣例集合，它們就可以使用圖中的感知機表示。
與、或、非問題都是線性可分的問題，使用一個有兩輸入的感知機能容易地表示，而異或並不是一個線性可分的問題，所以使用單層感知機是不行的，這時候就要使用多層感知機來解決疑惑問題了。

如果我們要訓練一個感知機，應該怎麼辦呢？
我們會從隨機的權值開始，反復地應用這個感知機到每個訓練樣例，只要它誤分類樣例就修改感知機的權值。重復這個過程，直到感知機正確分類所有的樣例。每一步根據感知機訓練法則來修改權值，也就是修改與輸入 xi 對應的權 wi，法則如下：

這里 t 是當前訓練樣例的目標輸出，o 是感知機的輸出，η 是一個正的常數稱為學習速率。學習速率的作用是緩和每一步調整權的程度，它通常被設為一個小的數值（例如 0.1），而且有時會使其隨著權調整次數的增加而衰減。

多層感知機，或者說是多層神經網路無非就是在輸入層與輸出層之間加了多個隱藏層而已，後續的CNN，DBN等神經網路只不過是將重新設計了每一層的類型。感知機可以說是神經網路的基礎，後續更為復雜的神經網路都離不開最簡單的感知機的模型，

談到機器學習，我們往往還會跟上一個詞語，叫做模式識別，但是真實環境中的模式識別往往會出現各種問題。比如：
圖像分割：真實場景中總是摻雜著其它物體。很難判斷哪些部分屬於同一個對象。對象的某些部分可以隱藏在其他對象的後面。
物體光照：像素的強度被光照強烈影響。
圖像變形：物體可以以各種非仿射方式變形。例如，手寫也可以有一個大的圓圈或只是一個尖頭。
情景支持：物體所屬類別通常由它們的使用方式來定義。例如，椅子是為了讓人們坐在上面而設計的，因此它們具有各種各樣的物理形狀。
卷積神經網路與普通神經網路的區別在於，卷積神經網路包含了一個由卷積層和子采樣層構成的特徵抽取器。在卷積神經網路的卷積層中，一個神經元只與部分鄰層神經元連接。在CNN的一個卷積層中，通常包含若干個特徵平面(featureMap)，每個特徵平面由一些矩形排列的的神經元組成，同一特徵平面的神經元共享權值，這里共享的權值就是卷積核。卷積核一般以隨機小數矩陣的形式初始化，在網路的訓練過程中卷積核將學習得到合理的權值。共享權值（卷積核）帶來的直接好處是減少網路各層之間的連接，同時又降低了過擬合的風險。子采樣也叫做池化（pooling），通常有均值子采樣（mean pooling）和最大值子采樣（max pooling）兩種形式。子采樣可以看作一種特殊的卷積過程。卷積和子采樣大大簡化了模型復雜度，減少了模型的參數。
卷積神經網路由三部分構成。第一部分是輸入層。第二部分由n個卷積層和池化層的組合組成。第三部分由一個全連結的多層感知機分類器構成。
這里舉AlexNet為例：

·輸入：224×224大小的圖片，3通道
·第一層卷積：11×11大小的卷積核96個，每個GPU上48個。
·第一層max-pooling：2×2的核。
·第二層卷積：5×5卷積核256個，每個GPU上128個。
·第二層max-pooling：2×2的核。
·第三層卷積：與上一層是全連接，3*3的卷積核384個。分到兩個GPU上個192個。
·第四層卷積：3×3的卷積核384個，兩個GPU各192個。該層與上一層連接沒有經過pooling層。
·第五層卷積：3×3的卷積核256個，兩個GPU上個128個。
·第五層max-pooling：2×2的核。
·第一層全連接：4096維，將第五層max-pooling的輸出連接成為一個一維向量，作為該層的輸入。
·第二層全連接：4096維
·Softmax層：輸出為1000，輸出的每一維都是圖片屬於該類別的概率。

卷積神經網路在模式識別領域有著重要應用，當然這里只是對卷積神經網路做了最簡單的講解，卷積神經網路中仍然有很多知識，比如局部感受野，權值共享，多卷積核等內容，後續有機會再進行講解。

傳統的神經網路對於很多問題難以處理，比如你要預測句子的下一個單詞是什麼，一般需要用到前面的單詞，因為一個句子中前後單詞並不是獨立的。RNN之所以稱為循環神經網路，即一個序列當前的輸出與前面的輸出也有關。具體的表現形式為網路會對前面的信息進行記憶並應用於當前輸出的計算中，即隱藏層之間的節點不再無連接而是有連接的，並且隱藏層的輸入不僅包括輸入層的輸出還包括上一時刻隱藏層的輸出。理論上，RNN能夠對任何長度的序列數據進行處理。
這是一個簡單的RNN的結構，可以看到隱藏層自己是可以跟自己進行連接的。

那麼RNN為什麼隱藏層能夠看到上一刻的隱藏層的輸出呢，其實我們把這個網路展開來開就很清晰了。

從上面的公式我們可以看出，循環層和全連接層的區別就是循環層多了一個權重矩陣 W。
如果反復把式2帶入到式1，我們將得到：

在講DBN之前，我們需要對DBN的基本組成單位有一定的了解，那就是RBM，受限玻爾茲曼機。
首先什麼是玻爾茲曼機？
[圖片上傳失敗...(image-d36b31-1519636788074)]
如圖所示為一個玻爾茲曼機，其藍色節點為隱層，白色節點為輸入層。
玻爾茲曼機和遞歸神經網路相比，區別體現在以下幾點：
1、遞歸神經網路本質是學習一個函數，因此有輸入和輸出層的概念，而玻爾茲曼機的用處在於學習一組數據的「內在表示」，因此其沒有輸出層的概念。
2、遞歸神經網路各節點鏈接為有向環，而玻爾茲曼機各節點連接成無向完全圖。

而受限玻爾茲曼機是什麼呢？
最簡單的來說就是加入了限制，這個限制就是將完全圖變成了二分圖。即由一個顯層和一個隱層構成，顯層與隱層的神經元之間為雙向全連接。

h表示隱藏層，v表示顯層
在RBM中，任意兩個相連的神經元之間有一個權值w表示其連接強度，每個神經元自身有一個偏置系數b（對顯層神經元）和c（對隱層神經元）來表示其自身權重。
具體的公式推導在這里就不展示了

DBN是一個概率生成模型，與傳統的判別模型的神經網路相對，生成模型是建立一個觀察數據和標簽之間的聯合分布，對P(Observation|Label)和 P(Label|Observation)都做了評估，而判別模型僅僅而已評估了後者，也就是P(Label|Observation)。
DBN由多個限制玻爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machines）層組成，一個典型的神經網路類型如圖所示。這些網路被「限制」為一個可視層和一個隱層，層間存在連接，但層內的單元間不存在連接。隱層單元被訓練去捕捉在可視層表現出來的高階數據的相關性。

生成對抗網路其實在之前的帖子中做過講解，這里在說明一下。
生成對抗網路的目標在於生成，我們傳統的網路結構往往都是判別模型，即判斷一個樣本的真實性。而生成模型能夠根據所提供的樣本生成類似的新樣本，注意這些樣本是由計算機學習而來的。
GAN一般由兩個網路組成，生成模型網路，判別模型網路。
生成模型 G 捕捉樣本數據的分布，用服從某一分布（均勻分布，高斯分布等）的雜訊 z 生成一個類似真實訓練數據的樣本，追求效果是越像真實樣本越好；判別模型 D 是一個二分類器，估計一個樣本來自於訓練數據（而非生成數據）的概率，如果樣本來自於真實的訓練數據，D 輸出大概率，否則，D 輸出小概率。
舉個例子：生成網路 G 好比假幣製造團伙，專門製造假幣，判別網路 D 好比警察，專門檢測使用的貨幣是真幣還是假幣，G 的目標是想方設法生成和真幣一樣的貨幣，使得 D 判別不出來，D 的目標是想方設法檢測出來 G 生成的假幣。
傳統的判別網路：

生成對抗網路：

下面展示一個cDCGAN的例子（前面帖子中寫過的）
生成網路

判別網路

最終結果，使用MNIST作為初始樣本，通過學習後生成的數字，可以看到學習的效果還是不錯的。

本文非常簡單的介紹了四種神經網路的架構，CNN，RNN，DBN，GAN。當然也僅僅是簡單的介紹，並沒有深層次講解其內涵。這四種神經網路的架構十分常見，應用也十分廣泛。當然關於神經網路的知識，不可能幾篇帖子就講解完，這里知識講解一些基礎知識，幫助大家快速入（zhuang）門（bi）。後面的帖子將對深度自動編碼器，Hopfield 網路長短期記憶網路（LSTM）進行講解。