Main Idea 网络测量在sdn中十分重要,使用sketch的方法需要消耗大量硬件资源,占用其他重要功能的资源,无法容纳更多的测量任务.基于sketch的测量方法有两个特性:基于sketch的测量方法在已知资源量的情况下可以预估精确度,并且资源和性能的边界效应是递减的.针对以上两个特性,在应用层和管理层之间,根据Cross-layers的信息,对资源和性能做出权衡,智能分配测量任务.在稍稍降低精确度的情况下,大程度降低资源消耗,提升可处理的任务数. 背景 Sketch-based 通常使用T…

以下笔记参考自Boyd老师的教材[Convex Optimization]. I. Mathematical Optimization 1.1 定义 数学优化问题(Mathematical Optimization) 有如下定义: \[ \begin{align} &minimize \, f_0(x) \notag \\ &subject \, to \, f_i(x)≤b_i, \, i=1,...,m \tag{1.1} \end{align} \] 向量\(x=(x_1,...,x…

这里对layer的笔记只是大概记录一下其使用过程,以便后续使用时快速回顾,更详细使用及介绍参考官网实例.链接在本文末 一 .初步了解layer-弹层之美 layer是一款近年来备受青睐的web弹层组件,她具备全方位的解决方案,致力于服务各水平段的开发人员,您的页面会轻松地拥有丰富友好的操作体验. 在与同类组件的比较中,layer总是能轻易获胜.她尽可能地在以更少的代码展现更强健的功能,且格外注重性能的提升.易用和实用性,正因如此,越来越多的开发者将媚眼投上了layer(已被8267108人次关注…

$.layer({     area : ['200px','auto'], //控制层宽高.当设置为auto时,意味着采用自适应, 当然,对于宽度,并不推荐这样做.例如:area : ['310px' , 'auto']     dialog : {      msg:'啦啦啦',      type : 9,      yes : function(){       alert("确定按钮");       },     }      /*     dialog: { 信息框层模式…

之前做手写数字识别时,接触到softmax网络,知道其是全连接层,但没有搞清楚它的实现方式,今天学习Alexnet网络,又接触到了softmax,果断仔细研究研究,有了softmax,损失函数自然不可少.一起学习记录一下. 主要参考的博文:http://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 侵删! 先讲softmax. softmax是一个全连接层,功能是将卷积神经网络计算后的多个神经元输出,映射到(0,1)区间,给出每种分类的概率情…

I. 仿射凸集(Affine and convex sets) 1. 线与线段 假设\(R^n\)空间内两点\(x_1,x_2\, (x_1≠x_2)\),那么\(y=\theta x_1+(1-\theta)x_2, \theta∈R\)表示从x1到x2的线.而当\(0≤\theta≤1\)时,表示x1到x2的线段. 2.仿射集 仿射集(Affine sets) 定义: 假设有一个集合\(C∈R^N\),如果通过集合C中任意两个不同点之间的直线 (上的任何点) 仍在集合C中,那么称集合C是仿射…

Abstract This paper presents a fundus image analysis based computer aided system for automatic classification and grading of cataract, which provides great potentials to reduce the burden of well-experienced ophthalmologists (the scarce resources) an…

CMU凸优化笔记--凸集和凸函数 结束了一段时间的学习任务,于是打算做个总结.主要内容都是基于CMU的Ryan Tibshirani开设的Convex Optimization课程做的笔记.这里只摘了部分内容做了笔记,很感谢Ryan Tibshirani在官网中所作的课程内容开源.也很感谢韩龙飞在CMU凸优化课程中的中文笔记,我在其基础上做了大量的内容参考.才疏学浅,忘不吝赐教. 1.凸集合 1.1 基本概念 定义:给定一个集合$C \subseteq \mathbb{R}^n $,满足下列条件…

5 Transforms 转移 笔记   Transforms    Unfortunately, no one can be told what the Matrix is. You have to see it for yourself. 很不幸的是没有人能告诉你矩阵是什么,你需要自己去看 Morpheus, The Matrix     In Chapter 4, "Visual Effects," we looked at some techniques to enhance…

About this Course This course will teach you the "magic" of getting deep learning to work well. Rather than the deep learning process being a black box, you will understand what drives performance, and be able to more systematically get good res…