内部网络架构怎么查看

『壹』 网站的基本架构是什么

网站架构按照制作步骤分为硬架构和软架构。

一、硬架构

1、机房：在选择机房的时候，根据网站用户的地域分布，可以选择网通、电信等单机房或双机房。

2、带宽：预估网站每天的访问量，根据访问量选择合适的带宽，计算带宽大小主要涉及峰值流量和页面大小两个指标。

3、服务器：选择需要的服务器，如图片服务器，页面服务器，数据库服务器，应用服务器，日志服务器，对于访问量大点的网站而言，分离单独的图片服务器和页面服务器相当必要。

二、软架构

1、网站的框架：现在的PHP框架有很多选择，比如：CakePHP，Symfony，Zend Framework，根据创作团队对各个框架熟悉程度选择。

2、逻辑的分层

1）表现层：所有和表现相关的逻辑都应该被纳入表现层的范畴。

2）应用层：主要作用是定义用户可以做什么，并把操作结果反馈给表现层。

3）领域层：包含领域逻辑的层，就是告诉用户具体的操作流程的。

4）持久层：即数据库，保存领域模型保存到数据库，包含网站的架构和逻辑关系等。

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网站的分类

1、根据网站所用编程语言分类：例如asp网站、php网站、jsp网站、Asp. net网站等；

2、根据网站的用途分类：例如门户网站（综合网站）、行业网站、娱乐网站等；

3、根据网站的功能分类：例如单一网站（企业网站）、多功能网站（网络商城）等等。

4、根据网站的持有者分类：例如个人网站、商业网站、政府网站、教育网站等。

5、根据网站的商业目的分类：营利型网站（行业网站、论坛）、非营利性型网站（企业网站、政府网站、教育网站）。

『贰』 电子政务系统的网络架构

电子政务网络系统可规划为一个四层的安全控制域，网络安全设计以各域的工作特点为依据进行设计。
核心层(核心数据存储与处理)：是政府信息的集中存储与处理的域，该域必须具有极其严格的安全控制策略，信息必须通过中间处理层才能获得。
办公业务层(日常办公与事务处理)：是政府内部的电子办公环境，该区域内的信息只能在内部流动。
信息交换层(友邻、上下级部门间)：一部分需要各部门交换的信息可以通过专网域进行交换。该区域负责将信息从一个内网传送到另一个内网区域，它不与外网域有任何信息交换。
公众服务层(电子窗口与信息服务)：政府部门公共信息的发布场所，实现政府与公众的互操作。该域与内网和专网物理隔离。
典型的电子政务网络架构由内网、外网和专网这三部分组成。
整个电子政务安全环境包括以下部分：基础安全服务设施、网络信任域基础设施、网络安全支撑平台产品和容灾备份系统四部分组成。

『叁』 怎么根据网页界面判断是什么信息系统体系结构模式有这几种模式，1，集中模式2.文件服务器模式，3.

1 引言

散进散出货物或者称为大宗入出库货物的管理是综合仓库管理的主要内容??1??2??。目前，随着信息技术和网络技术的发展，“信息高速公路”建设已在全球拉开序幕，传统的ClientServer??简称CS??网络应用系统模式在开放性与信息的发布、交流等方面存在很大的局限性，严重影响到仓储管理适应全球性的全方位信息化进程的步伐，CS网络模式已经不适宜用来构建高性能的仓储管理网。Browser／Server ??简称B／S?? 网络结构模式作为传统CS模式的扩展，为仓储管理的建设提供了崭新的技术手段，开辟了网络建设的新途径。本文为克服传统的ClientServer的局限性，提出了基于B／S模式和C／S模式结合策略的仓储管理信息系统的总体结构和实现方法。

2 总体设计

在市场经济改革的大潮中，仓储行业为谋求发展，大量的是外协代管物资的保管。仓库服务的对象是货主，因此整个仓储管理信息系统的出发点应以货主为中心。货主的管理就成为系统设计的关键技巧。在总体设计上考虑到业务的复杂性及繁重的客户端计算，为提高管理效率，加强仓储管理系统与外部信息交互，系统设计采用C／S＋B／S结构，其结构如图1所示。

3 B／S网络模式的结构、工作原理和特点

B／S网络结构模式是基于Intranet的需求而出现并发展的。Intranet是应用TCPIP协议建立的企事业单位内部专用网络，它采用诸如TCPIP、HTTP、SMTP和HTML等Internet技术和标准，能为企事业单位内部交换信息提供服务。同时，它具有连接Internet的功能和防止外界入侵的安全措施。另一方面，由于数据库具有强大的数据存储和管理能力，并且能够动态地进行数据输入和输出，如果把数据库应用于Intranet上，不仅可以实现大量信息的网上发布，而且能够为广大用户提供动态的信息查询和数据处理服务，进而加强企事业单位内部部门之间、上级部门与下级部门之间、企事业单位员工之间、企事业单位与客户之间以及企事业单位与企事业单位之间的信息交流，降低企事业单位的日常工作成本，提高企事业单位的经济效益。

3．1 BS模式的模型结构

BS模式，即浏览器／服务器模式，是一种从传统的二层CS模式发展起来的新的网络结构模式，其本质是三层结构CS模式。

3．2 BS模式的工作原理

在B／S模式中，客户端运行浏览器软件。浏览器以超文本形式向Web服务器提出访问数据库的要求，Web服务器接受客户端请求后，将这个请求转化为SQL语法，并交给数据库服务器，数据库服务器得到请求后，验证其合法性，并进行数据处理，然后将处理后的结果返回给Web服务器，Web服务器再一次将得到的所有结果进行转化，变成HTML文档形式，转发给客户端浏览器以友好的Web页面形式显示出来。

3．3 BS模式的特点

BS模式管理信息系统基本上克服了CS 模式管理信息系统的不足，其主要表现在：

3．3．1系统开发、维护和升级的经济性

对于大型的管理信息系统，软件开发、维护与升级的费用是非常高的，BS模式所具有的框架结构可以大大节省这些费用，同时，BS模式对前台客户机的要求并不高，可以避免盲目进行硬件升级造成的巨大浪费。

3．3．2 BS模式提供了一致的用户界面

BS模式的应用软件都是基于Web浏览器的，这些浏览器的界面都很相似。对于无用户交互功能的页面，用户接触的界面都是一致的，从而可以降低软件的培训费用。

3．3．3 BS模式具有很强的开放性

在BS模式下，外部的用户亦可通过通用的浏览器进行访问。

3．3．4 B／S模式的结构易于扩展

由于Web的平台无关性，BS模式结构可以任意扩展，可以从一台服务器、几个用户的工作组级扩展成为拥有成千上万用户的大型系统。

3．3．5 BS模式具有更强的信息系统集成性

在BS模式下，集成了解决企事业单位各种问题的服务，而非零散的单一功能的多系统模式，因而它能提供更高的工作效率。

3．3．6 BS模式提供灵活的信息交流和信息发布服务
BS模式借助Internet强大的信息发布与信息传送能力可以有效地解决企业内部的大量不规则的信息交流。

4 CS网络模式的结构、工作原理和特点

CS模式是一种两层结构的系统：第一层是在客户机系统上结合了表示与业务逻辑；第二层是通过网络结合了数据库服务器。CS模式主要由客户应用程序、服务器管理程序和中间件三个部分组成。首先，交互性强是CS固有的一个优点。在CS中，客户端有一套完整应用程序，在出错提示、在线帮助等方面都有强大的功能，并且可以在子程序间自由切换。其次，CS模式提供了更安全的存取模式。由于CS配备的是点对点的结构模式，采用适用于局域网、安全性可以得到可靠的保证。而B／S采用点对多点、多点对多点这种开放的结构模式，并采用TCPIP这一类运用于Internet的开放性协议，其安全性只能靠数据服务器上管理密码的数据库来保证。由于CS在逻辑结构上比BS少一层，对于相同的任务，CS完成的速度总比BS快，使得C／S更利于处理大量数据。由于客户端实现与服务器的直接相连，没有中间环节，因此响应速度快。同时由于开发是针对性的，因此，操作界面漂亮，形式多样，可以充分满足客户自身的个性化要求。但缺少通用性，业务的变更，需要重新设计和开发，增加了维护和管理的难度，进一步的业务拓展困难较多。不过此部分内容对于管理制度成熟的仓库企业而言，其困难度并不大。

5 基于BS模式和CS模式结合策略

如上所述，BS在MIS中的一个重要用途即是WEB??而目前企业WEB的基本工作模式就是：

①WEB Browser根据用户操作对WEB Server提出访问请求。

②Server将请求分析处理，通过CGI访问DBMS以进行数据的查询统计或事务的提交。

③CGI根据DBMS返回的结果生成HTML文书经过Server向客户的Browser返回结果。

④Browser将HTML结果显示给用户。

上述流程，工作量主要在WEB Server部分，而对该部分的处理目前也有几种方法，有用CGI访问DBMS??也有依靠Web Server自身具有数据库处理能力，也有混合访问DBMS，但总的来说，对Web Server端的应用开发能满足我们的要求。

在各个子系统??3??应用上，我们仍然使用ClientServer方式，在典型的CS数据库应用中，数据的储存管理功能，是由服务器程序独立进行的，并且通常把那些不同的（不管是已知还是未知的）前台应用所不能违反的规则，在服务器程序中集中实现，例如访问者的权限，编号不准重复、必须有客户才能建立定单这样的规则。所有这些，对于工作在前台程序上的最终用户，是“透明”的，他们无须过问（通常也无法干涉）这背后的过程，就可以完成自己的一切工作。在客户服务器架构的应用中，前台程序可以变的非常“瘦小”，麻烦的事情，都交给了服务器和网络。在CS体系下，数据库真正变成了公共、专业化的仓库，受到独立的专门管理。无论你用小型XBASE类数据库，或大型的Oracle 、Sybase类数据库，在客户端你仍然要装实用程序用于数据服务器的信息联系，而同样对于大多数管理类用户??则可安装浏览器??编制一定的CGI程序??甚至利用新出现的JDBC或ASP技术??实现与后台数据库的连接。

为此，我们在仓储管理信息系统中的货主物资入出库管理采用CS模式，而在货主库存物资动态信息管理采用BS模式。具体的功能模块和数据库结构参见文献??3??。

6 结束语

对于企业的BS应用，从当前的技术水平看，特别适用于系统同用户交互量不大的应用，对于需要大量频繁、高速交互的应用系统，采用这种模式并不一定是最好的选择。采用Intranet应用模式并不一定要全部取代传统的ClientServer结构，从某种意义特别是从近期的发展看，二者应用界限并不清晰，而且往往是互相补充、相辅相成的。事实上，企业MIS采用BS模式并不是要求把应用都转到WEB Server上来，而是要根据情况来选择。那么，在应用中新的BS模式就需要能同传统的CS模式结合起来。
企业在选择MIS系统平台模式时，要考虑到BS模式的先进性，也要考虑到CS模式的成熟性，还可以根据企业自身的业务特点，采取CS与BS交叉并用的体系结构。Intranet系统的出现，其技术日益走向成熟，无疑是企业MIS建设的首选模式。但目前情况下，完全抛弃CS技术及其系统结构模式也是不实际的。一方面，原来的系统能满足使用要求的应保留使用；另一方面，CS技术能解决许多目前Intranet系统还不易解决的问题。此外，Intranet系统的优越性表现在对信息的发布、数据的收集、数据共享方面。事实上，只有将主要以数据库为处理对象的统计、分析、控制作为主体的业务处理技术（CS技术）与采用WEB技术的信息查询、发布系统的有机结合，才是仓储管理企业网络化的最佳解决方案。

『肆』 一文看懂四种基本的神经网络架构

原文链接：
http://blackblog.tech/2018/02/23/Eight-Neural-Network/

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刚刚入门神经网络，往往会对众多的神经网络架构感到困惑，神经网络看起来复杂多样，但是这么多架构无非也就是三类，前馈神经网络，循环网络，对称连接网络，本文将介绍四种常见的神经网络，分别是CNN，RNN，DBN，GAN。通过这四种基本的神经网络架构，我们来对神经网络进行一定的了解。

神经网络是机器学习中的一种模型，是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
一般来说，神经网络的架构可以分为三类：

前馈神经网络：
这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，我们称之为“深度”神经网络。他们计算出一系列改变样本相似性的变换。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。

循环网络：
循环网络在他们的连接图中定向了循环，这意味着你可以按照箭头回到你开始的地方。他们可以有复杂的动态，使其很难训练。他们更具有生物真实性。
循环网络的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。
循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。

对称连接网络：
对称连接网络有点像循环网络，但是单元之间的连接是对称的（它们在两个方向上权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更容易分析。这个网络中有更多的限制，因为它们遵守能量函数定律。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”。有隐藏单元的对称连接的网络被称为玻尔兹曼机。

其实之前的帖子讲过一些关于感知机的内容，这里再复述一下。
首先还是这张图
这是一个M-P神经元

一个神经元有n个输入，每一个输入对应一个权值w，神经元内会对输入与权重做乘法后求和，求和的结果与偏置做差，最终将结果放入激活函数中，由激活函数给出最后的输出，输出往往是二进制的，0 状态代表抑制，1 状态代表激活。

可以把感知机看作是 n 维实例空间中的超平面决策面，对于超平面一侧的样本，感知器输出 1，对于另一侧的实例输出 0，这个决策超平面方程是 w⋅x=0。 那些可以被某一个超平面分割的正反样例集合称为线性可分(linearly separable)样例集合，它们就可以使用图中的感知机表示。
与、或、非问题都是线性可分的问题，使用一个有两输入的感知机能容易地表示，而异或并不是一个线性可分的问题，所以使用单层感知机是不行的，这时候就要使用多层感知机来解决疑惑问题了。

如果我们要训练一个感知机，应该怎么办呢？
我们会从随机的权值开始，反复地应用这个感知机到每个训练样例，只要它误分类样例就修改感知机的权值。重复这个过程，直到感知机正确分类所有的样例。每一步根据感知机训练法则来修改权值，也就是修改与输入 xi 对应的权 wi，法则如下：

这里 t 是当前训练样例的目标输出，o 是感知机的输出，η 是一个正的常数称为学习速率。学习速率的作用是缓和每一步调整权的程度，它通常被设为一个小的数值（例如 0.1），而且有时会使其随着权调整次数的增加而衰减。

多层感知机，或者说是多层神经网络无非就是在输入层与输出层之间加了多个隐藏层而已，后续的CNN，DBN等神经网络只不过是将重新设计了每一层的类型。感知机可以说是神经网络的基础，后续更为复杂的神经网络都离不开最简单的感知机的模型，

谈到机器学习，我们往往还会跟上一个词语，叫做模式识别，但是真实环境中的模式识别往往会出现各种问题。比如：
图像分割：真实场景中总是掺杂着其它物体。很难判断哪些部分属于同一个对象。对象的某些部分可以隐藏在其他对象的后面。
物体光照：像素的强度被光照强烈影响。
图像变形：物体可以以各种非仿射方式变形。例如，手写也可以有一个大的圆圈或只是一个尖头。
情景支持：物体所属类别通常由它们的使用方式来定义。例如，椅子是为了让人们坐在上面而设计的，因此它们具有各种各样的物理形状。
卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征平面(featureMap)，每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成，同一特征平面的神经元共享权值，这里共享的权值就是卷积核。卷积核一般以随机小数矩阵的形式初始化，在网络的训练过程中卷积核将学习得到合理的权值。共享权值（卷积核）带来的直接好处是减少网络各层之间的连接，同时又降低了过拟合的风险。子采样也叫做池化（pooling），通常有均值子采样（mean pooling）和最大值子采样（max pooling）两种形式。子采样可以看作一种特殊的卷积过程。卷积和子采样大大简化了模型复杂度，减少了模型的参数。
卷积神经网络由三部分构成。第一部分是输入层。第二部分由n个卷积层和池化层的组合组成。第三部分由一个全连结的多层感知机分类器构成。
这里举AlexNet为例：

·输入：224×224大小的图片，3通道
·第一层卷积：11×11大小的卷积核96个，每个GPU上48个。
·第一层max-pooling：2×2的核。
·第二层卷积：5×5卷积核256个，每个GPU上128个。
·第二层max-pooling：2×2的核。
·第三层卷积：与上一层是全连接，3*3的卷积核384个。分到两个GPU上个192个。
·第四层卷积：3×3的卷积核384个，两个GPU各192个。该层与上一层连接没有经过pooling层。
·第五层卷积：3×3的卷积核256个，两个GPU上个128个。
·第五层max-pooling：2×2的核。
·第一层全连接：4096维，将第五层max-pooling的输出连接成为一个一维向量，作为该层的输入。
·第二层全连接：4096维
·Softmax层：输出为1000，输出的每一维都是图片属于该类别的概率。

卷积神经网络在模式识别领域有着重要应用，当然这里只是对卷积神经网络做了最简单的讲解，卷积神经网络中仍然有很多知识，比如局部感受野，权值共享，多卷积核等内容，后续有机会再进行讲解。

传统的神经网络对于很多问题难以处理，比如你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。RNN之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。理论上，RNN能够对任何长度的序列数据进行处理。
这是一个简单的RNN的结构，可以看到隐藏层自己是可以跟自己进行连接的。

那么RNN为什么隐藏层能够看到上一刻的隐藏层的输出呢，其实我们把这个网络展开来开就很清晰了。

从上面的公式我们可以看出，循环层和全连接层的区别就是循环层多了一个权重矩阵 W。
如果反复把式2带入到式1，我们将得到：

在讲DBN之前，我们需要对DBN的基本组成单位有一定的了解，那就是RBM，受限玻尔兹曼机。
首先什么是玻尔兹曼机？
[图片上传失败...(image-d36b31-1519636788074)]
如图所示为一个玻尔兹曼机，其蓝色节点为隐层，白色节点为输入层。
玻尔兹曼机和递归神经网络相比，区别体现在以下几点：
1、递归神经网络本质是学习一个函数，因此有输入和输出层的概念，而玻尔兹曼机的用处在于学习一组数据的“内在表示”，因此其没有输出层的概念。
2、递归神经网络各节点链接为有向环，而玻尔兹曼机各节点连接成无向完全图。

而受限玻尔兹曼机是什么呢？
最简单的来说就是加入了限制，这个限制就是将完全图变成了二分图。即由一个显层和一个隐层构成，显层与隐层的神经元之间为双向全连接。

h表示隐藏层，v表示显层
在RBM中，任意两个相连的神经元之间有一个权值w表示其连接强度，每个神经元自身有一个偏置系数b（对显层神经元）和c（对隐层神经元）来表示其自身权重。
具体的公式推导在这里就不展示了

DBN是一个概率生成模型，与传统的判别模型的神经网络相对，生成模型是建立一个观察数据和标签之间的联合分布，对P(Observation|Label)和 P(Label|Observation)都做了评估，而判别模型仅仅而已评估了后者，也就是P(Label|Observation)。
DBN由多个限制玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines）层组成，一个典型的神经网络类型如图所示。这些网络被“限制”为一个可视层和一个隐层，层间存在连接，但层内的单元间不存在连接。隐层单元被训练去捕捉在可视层表现出来的高阶数据的相关性。

生成对抗网络其实在之前的帖子中做过讲解，这里在说明一下。
生成对抗网络的目标在于生成，我们传统的网络结构往往都是判别模型，即判断一个样本的真实性。而生成模型能够根据所提供的样本生成类似的新样本，注意这些样本是由计算机学习而来的。
GAN一般由两个网络组成，生成模型网络，判别模型网络。
生成模型 G 捕捉样本数据的分布，用服从某一分布（均匀分布，高斯分布等）的噪声 z 生成一个类似真实训练数据的样本，追求效果是越像真实样本越好；判别模型 D 是一个二分类器，估计一个样本来自于训练数据（而非生成数据）的概率，如果样本来自于真实的训练数据，D 输出大概率，否则，D 输出小概率。
举个例子：生成网络 G 好比假币制造团伙，专门制造假币，判别网络 D 好比警察，专门检测使用的货币是真币还是假币，G 的目标是想方设法生成和真币一样的货币，使得 D 判别不出来，D 的目标是想方设法检测出来 G 生成的假币。
传统的判别网络：

生成对抗网络：

下面展示一个cDCGAN的例子（前面帖子中写过的）
生成网络

判别网络

最终结果，使用MNIST作为初始样本，通过学习后生成的数字，可以看到学习的效果还是不错的。

本文非常简单的介绍了四种神经网络的架构，CNN，RNN，DBN，GAN。当然也仅仅是简单的介绍，并没有深层次讲解其内涵。这四种神经网络的架构十分常见，应用也十分广泛。当然关于神经网络的知识，不可能几篇帖子就讲解完，这里知识讲解一些基础知识，帮助大家快速入（zhuang）门（bi）。后面的帖子将对深度自动编码器，Hopfield 网络长短期记忆网络（LSTM）进行讲解。