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目录 文章目录 目录SR-MPLS 技术 SR-MPLS 技术 SR 脱胎于 MPLS，但是又做了革命性的颠覆和创新。 所谓 “脱胎” 意指 SR Forwarding Plane 仍然是基于 MPLS 的，数据通过 MPLS 网络来发送。如此的，可以同时支持
使用 Console 接口管理设备 一般来说，网络设备（例如路由器、交换机、防火墙等）在设备面板上都会有一个用于配置和管理的专用接口
目录 大纲要求 核心考点 知识点讲解 3.1 数据链路层的功能 3.2 组帧 3.3 差错控制 3.3.1 检错编码 3.3.2 纠错编码 3.4 流量控制与可靠传输机制
文章目录 一、 原理介绍 二、文件修改 2.1、VLAN
文章目录 1. TCP/IP 协议族 2. 请老通讯员 Telnet 客户端协助调试 3. 使用交互方式实现 Socket 服务 4. Socket 服务端脚本 5. 古诗词服务器 7. 如何支持并发服务 8. 使用 Socket
一：单臂路由相关通讯过程和命令 二：单臂路由实验拓补图
🎹 个人简介：大家好，我是 金鱼哥，CSDN运维领域新星创作者，华为云·云享专家，阿里云社区·专家博主 📚个人资质：CCNA、HCNP、CSNA（网络分析师），软考初级、中级网络工程师、RHCSA、RHCE、RHCA、RHCI、ITIL😜 💬格言：努力不一定成功，但要想成功就必须努力
本文将展示如何利用Python中的NetworkX模块来绘制深度神经网络（DNN）结构图。 已知我们创建的DNN结构图如下： 该DNN模型由输入层、隐藏层、输出层和softmax函数组成，每一层的神经元个数分别为4,5,6,3,3。不知道聪明的读者有没有发现，这张示意图完全是由笔者自己用
GCN: Graph Convolutional Network(图卷积网络) 环境准备 Python版本：Python 3.6.8 PyTorch版本：PyTorch1.1.0 RDKit版本：RDKit 2020.03.1
人工智能是一个主题，尝试使用神经网络作为模型建立化合物物理性质的预测模型。机器学习库是由Google开发和使用的TensorFlow。Keras是一个使TensorFlow的神经网络功能更易于使用的软件包。 <数据集文件见：https://download.csdn.net
一、CIFAR10数据集介绍 1.1 数据集介绍 CIFAR-10 数据集由10个类别的60000张32x32彩色图像组成，每类6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有 10000 张图像。测试批次包含从每个类别中随机选择的
这里写目录标题 导读联系方式 导读 本专栏为期末复习和考研专栏，需要详解的可以到下面的练习方式给我留言
目录 文章目录 目录分布式网络通信难题通信异常网络分区三态节点故障 分布式网络通信难题
前一节我们了解了请求的发送过程，但是在网络不好的情况下，如果出现了异常，该怎么办呢？这时如果不处理这些异常，程序很可能因报错而终止运行，所以异常处理还是十分有必要的。urllib的error模块定义了由request模块产生的异常。如果出现了问题，request模块便会抛出error
1. 准备工作在开始之前，请确保已经正确安装好了requests库。如果没有安装，可以参考1.2.1节安装。2. 实例引入urllib库中的urlopen()方法实际上是以GET方式请求网页，而requests中相应的方法就是get()方法，是不是感觉表达更明确一些？下面通过实例来看一下
使用urllib的request模块，我们可以方便地实现请求的发送并得到响应，本节就来看下它的具体用法。1. urlopen()urllib.request模块提供了最基本的构造HTTP请求的方法，利用它可以模拟浏览器的一个请求发起过程，同时它还带有处理授权验证（authenticaton
3.1.2 应用感知数据中心的建设是一个大型的系统工程，不考虑电力制冷以及人力上的开销，以每机架为单元，ToR的成本大概只能占到5%～8%，服务器的成本占比大约在25%～35%，而在软件方面所投入的成本，包括操作系统、虚拟化、应用以及管理软件，大概可以占据70%甚至更多。因此，与在电信运营商中的基础性地位不同
2.4 梯度下降算法梯度下降算法，又称为最速下降算法，是在无约束条件下计算连续可微函数极小值的基本方法。这种方法的核心思想是用负梯度方向作为下降方向，在1874年由法国科学家Cauchy提出。设f(x)在xk附近连续可微，令x = xk + αd，其中d为单位方向（）。如果，则由Taylor
2.8 膨胀卷积运算假设F：Z2→R为离散函数，假设Ωr = [-?r, r]2∩Z2，k：Ωr→R为大小为(2r + 1)2的离散卷积核。F和k的离散卷积还可定义为 （2.76）膨胀卷积（dilated convolution），又称为扩张卷积，是对上述离散卷积的泛化。假设l为膨胀因子
2.10 卷积面计算在卷积神经网络中，一个卷积层可以包含很多卷积面。卷积面又称为卷积特征图（con-volutional feature map）或卷积图（convolutional map），有时也称为特征图（feature map）。每个卷积面都是根据输入、卷积核和激活函数来计算的
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