FD (可行距离).后继和可行后继.本地计算和弥散计算(随着查询包的发出而扩散,随着响应包的接收而收敛)一到目前为止介绍的这些机制能够使路由器有效地计算出去往某目地的新路径,只要在整个弥散计算中不再出现其他拓扑变化;但这是一个很严苛的前提.因此在所有这些机制之上, EIGRP使用一个名为弥散更新算法(或DUAL)的控制机制, DUAL能够在一个弥散计算中,处理多个拓扑变化.下图展示了DUAL的有限状态机(FSM).  …

弥散更新算法(DUAL)是一个收敛算法.它代替了其他距离矢量协议使用的Bellman-Ford 算法.路由环路.甚至是在协议完全收敛前出现的瞬时环路.都会对网络性能造成不良影响.为了防止环路的形成.DUAL使用弥散计算的概念.执行分布的最短路径计算.并在执行这些计算的过程中.维护一个无环的环境.DUAL是EIGRP路由协议的核心.   拓扑表中集中存储了EIGRP进程的数据.拓扑表这个名称可能并不特別贴切.因为EIGRP毕竟还是一项距离矢量路由协议.它本身对网络的拓扑一无所知.尽管如此.拓扑表是…

至此,我们已经了解了诸多概念: RD (报告距离). CD (计算距离). FD (可行距 离)和FC (可行性条件) ,在此基础上继续了解EIGRP对于拓扑变化的应对方法想必是轻松愉快的.能够导致拓扑发生变化的因素有很多,比如去往某个网络的距离发生了变化,或者有个新邻居上线了并通告了某个网络.相对应地, EIGRP能够通过本地接口度量值的变化感知拓扑变化,或者通过从邻居那里接收到一个更新包.查询包.响应包. SIA查询包或SIA响应包,并发现数据包中携带着关于某个网络的度量信息更新,以此方法来…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第12章 - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集. 基本概念 FP-growth算法 FP-growth算法的性能很好,只需要扫描两次数据集,就能生成频繁项集.但不能用于发现关联规则. 我想应该可以使用Apriori算法发现关联规则. FP代表频繁模式(Frequent Pattern). 条件模式基(conditional pattern base). 条件模式基是以所查找元素项为结…

对于某个目的网络,EIGRP持续关注它的各种距离参数.EIGRP使用复合度量参数,不过为了简化,这里使用一个没有单位的数值.同样出于简化,这里的EIGRP路由器都不使用水平分割.…

[原创] [2014.12.02更新网盘链接]基于EasySysprep4.1的 Windows 7 x86/x64 『视频』封装 joinlidong 发表于 2014-11-29 14:25:50 https://www.itsk.com/thread-341565-1-4.html [原创] [2014.12.02更新网盘链接]基于EasySysprep4.1的 Windows 7 x86/x64 『视频』封装 上周末开始做的,结果没做完,零零散散通过视频拼接,每天录一点点,今天终于制作好…

写在前面 感谢全部点进来看的朋友.没错.我眼下打算写一本关于Unity Shader的书. 出书的目的有以下几个: 总结我接触Unity Shader以来的历程,给其它人一个借鉴.我非常明确学Shader的艰难,在群里也见了非常多人提出的问题. 我认为学习Shader还是一件有规律可循的事情,但问题是中文资料难觅,而大家又不愿意去看英文...这对我有什么优点呢?强迫我对知识进行梳理,对细节问题把握更清楚. 第二个原因你懂的. 关于本书的定位问题: 面向Unity Shader刚開始学习的人,但要…

个人认为,在小型的创业团队中,特别是以应用产品为主,在架构后台的时候,需要集中精力解决自身业务上的问题,不是花时间解决第三方已经解决的问题,简单点来说,就是能用第三方服务就使用第三方的服务.基于这个原则,就有了下面的系统架构: 1. apns:由于在apns中,无效的token会导致连接apns连接的失效从而使apns信息丢失.解决的方案是维护发送队列,当apns服务器返回错误的token后,把这个错误token后的消息重发.第三方推送很好了实现了这个技术方案,我们选择了百度云推送. 2. em…

利用神经网络算法的C#手写数字识别 转发来自云加社区,用于学习机器学习与神经网络 欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 下载Demo - 2.77 MB (原始地址):handwritten_character_recognition.zip 下载源码 - 70.64 KB (原始地址) :nnhandwrittencharreccssource.zip 介绍 这是一篇基于Mike O'Neill 写的一篇很棒的文章:神经网络的手写字符识别(Neural Network for…

利用神经网络算法的C#手写数字识别(二)   本篇主要内容: 让项目编译通过,并能打开图片进行识别.   1. 从上一篇<利用神经网络算法的C#手写数字识别>中的源码地址下载源码与资源, 注意,两者都要下载,资源里有训练数据集. 2. 下载后源码项目用VS打开,第一遍是编译不过的,会提示参数不正确. 将资源中的DATA文件夹考入到编译目录下,如Bin\Debug下, 即可编译通过. 目录如下:   3. 上篇文中所述的打开一个图片并识别的功能在代码中是没有实现的. 本篇我们将在此项目中实现.…