1.配置Switch # 创建VLAN <HUAWEI> system-view[HUAWEI] sysname Switch[Switch] vlan batch 10 20 30# 配置接口加入VLAN [Switch] interface gigabitethernet 0/0/1[Switch-GigabitEthernet0/0/1] port link-type access[Switch-GigabitEthernet0/0/1] port default vlan 10[Swi

一.需求 (一)每五分钟查询一次交换机的连接情况: (二)每2.5分钟更新每栋楼的连接情况. 二.功能点 序号 功能点说明 待定 完成 未完成 完成时间 预计用时(min) 实际用时(min) 备注 1 登录口令 加密以及解密       16/4/6 15:50-16:40 60 36  (1)中断14min . (2)实现的细节未做考虑. 2 表的创建和IP 以及口令写入数据库       16/4/9 22:50-23:30 10 40   jdbc的使用.此前忘了. 3 java模拟手动

摘要:本文主要介绍基于OpenHarmony 3.0版本来对接华为云IoT设备接入IoTDA,以小熊派BearPi-HM_Nano开发板为例,使用huaweicloud_iot_link SDK对接华为云物联网平台的简单流程. 本文分享自华为云社区<OpenHarmony3.0如何轻松连接华为云IoT设备接入平台>,作者:华为IoT云服务 . 万物互联的全场景.全智能时代,使得人均持有设备量不断攀升,设备和场景的多样性,使应用开发变得更加复杂.应用入口更加丰富.当下依托OpenHarmony框

http://www.cnblogs.com/zmkeil/archive/2013/04/18/3029339.html 1.1简介 VLAN是网络栈的一个附加功能,且位于下两层.首先来学习Linux中网络栈下两层的实现,再去看如何把VLAN这个功能附加上去.下两层涉及到具体的硬件设备,日趋完善的Linux内核已经做到了很好的代码隔离,对网络设备驱动也是如此,如下图所示: 这里要注意的是,Linux下的网络设备net_dev并不一定都对应实际的硬件设备,只要注册一个struct net_dev

提供DELPHI中间件及中间件集群,有意请联系. N年前,我们用DELPHI低版本开发的两层程序(比如工厂ERP系统),现在仍然在企业广泛地得到使用,但老系统有些跟不上企业的发展需要了.主要表现在:虽然我们的老系统对企业的业务实现得很好,可以很好地满足企业目前的业务需求,但现在企业要求我们的服务器要能够远程分布式地布署,于是我们自然会想到将原来的两层程序升级为三层,这样无疑将满足企业新的需求.大家都知道DELPHI低版本中间件的开发框架是基于微软陈旧的COM架构的MIDAS,这是一种一.二十年前

NS2仿真实验报告2 实验名称:两个移动节点网络连接及协议性能分析 实验日期:2015年3月9日~2015年3月14日 实验报告日期:2015年3月15日 一.实验环境(网络平台,操作系统,网络拓扑图) 运行平台:虚拟机VMwareWorkstation11.0 操作系统:Linux/CentOS6.5仿真分析工具:NS2.35中的仿真软件ns,图形界面nam,编译工具awk,图表编辑器xgraph 网络拓扑图: 二.  实验目的 使用NS仿真软件模拟简单移动节点的网络传输模型,掌握无线网络传输

今天来仔细讲一下卷基层和全连接层训练参数个数如何确定的问题.我们以Mnist为例,首先贴出网络配置文件: name: "LeNet" layer { name: "mnist" type: "Data" top: "data" top: "label" data_param { source: "examples/mnist/mnist-train-leveldb" backend: L

华为开发运在代码托管方面的个github很类似,引入了代码仓库的概念,同时需要本地安装git客户端,且只能与git进行连接,从这个角度上讲,华为开发云的代码管理部分就是github的功能,下面对git对接华为开发云做说明, 首先,需要在本地git与Devcloud之间建立安全壳连接(ssh) 华为的官网上有指导,但是是基于Linux下的,我写出Windows下的连接方法. 安装完git后,来一个git config,看看自己的信息. 然后在git的运行目录下建立一个.ssh文件夹.我的电脑中gi

配置两台交换机堆叠示例(先配置后连线方式,推荐) 一.基本概念 在堆叠中,有以下一些基本概念,如图1所示.图1 堆叠基本概念示意图 1. 角色堆叠中的单台交换机称为成员交换机,按照功能不同可以分为以下角色: 主交换机:主交换机(Master)负责管理整个堆叠.堆叠中只有一台主交换机. 备交换机:备交换机(Standby)是主交换机的备份交换机.当主交换机故障时,备交换机会接替原主交换机的所有业务.堆叠中只有一台备交换机. 从交换机:从交换机(Slave)主要用于业务转发,从交换机数量越多,堆叠系

关于在51CTO上的深度学习入门课程视频(9)中的code进行解释与总结: (1)单层神经网络: #coding:cp936 #建立单层神经网络,训练四个样本, import numpy as np def nonlin(x,deriv=False): #deriv为False计算前向传播值,为True时计算反向偏导 if deriv == True: return x*(1-x) return 1/(1+np.exp(-x)) X = np.array([[0,0,1],[0,1,1],[1,

Background-6 服务器(两层)架构 首先介绍一下29,30,31这三关的基本情况: 服务器端有两个部分:第一部分为tomcat为引擎的jsp型服务器,第二部分为apache为引擎的php服务器,真正提供web服务的是php服务器.工作流程为:client访问服务器,能直接访问到tomcat服务器,然后tomcat服务器再向apache服务器请求数据.数据返回路径则相反. 此处简单介绍一下相关环境的搭建.环境为ubuntu14.04.此处以我搭建的环境为例,我们需要下载三个东西:tomc

尊重他人劳动成果,转载请说明出处:http://blog.csdn.net/bingospunky/article/details/46847269 需求 在搭界面有这么样一个需求:须要两层的Fragment嵌套,内层须要滑动切换效果,外层界面不须要滑动效果. 那么内层使用ViewPager切换,外层就使用replace切换.这样搭出来的界面不能得到须要的效果,内层的Fragment仅仅有第一次能显示内容.之后切换外层Fragment时.内层Fragent都是空着的. 我再尝试两层Fragmen

由于后台的变态,有时候会出现两层甚至多层嵌套的JSON包. 一层的很好解,而且我看过一些比较大的网站新闻接口返回的JSON包也仅仅是一层的. 比如下图所示一层的包 代码也很简单直观 dict = [data objectFromJSONData]; // 这里可能会转换失败,还需要接着做判断 _dinnArray = [[NSMutableArray alloc] init]; _dataArray = [dict objectForKey:@"data"]; for (NSDicti

python3; 两层字典 dict =(type, dict2) dict2 = (k_value, index) dictss = { 10: {3: 1, 4: 2, 5: 3, 6: 4, 7: 5, 8: 6, 9: 7, 10: 8, 11: 9, 12: 10, 13: 11, 14: 12, 15: 13, 16: 14, 17: 15, }, 20: {3: 16, 4: 17, 5: 18, 6: 19, 7: 20, 8: 21, 9: 22, 10: 23, 11: 24

完美解决 两层Fragment,内层空白 转载:http://blog.csdn.net/bingospunky/article/details/51352400 目录(?)[+] 前言 两层Fragment在某些情况下,内层Fragment会显示空白,这是一个比较常见的问题,以前我也有一些解法,这次又遇到了这个问题,索性看了一下Fragment相关的源码,找到了问题的根源. 如果你想看一下什么样的代码会出现Fragment出现空白,这个demo会告诉你. 之前写过一篇文章两层Fragment嵌

ionic3/4 使用NavController 返回两层的方式:  this.navCtrl.popTo(this.navCtrl.length() - 3);

select t2.* from --两层嵌套 (select t.* , rownum as row_numfrom t where rownum <=20) t2 where t2.row_num > 11 select t3.* from (      --三层嵌套select t2.*, rownum as row_num from (select * from t) t2 where rownum<=20) t3 where t2.row_num>11 两层嵌套  ==三

包含一个隐含层的全连接神经网络结构如下: 包含一个隐含层的神经网络结构图 以MNIST数据集为例,以上结构的神经网络训练如下: #coding=utf-8 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf # 加载数据 mnist = input_data.read_data_sets('/home/workspace/python/tf/data/mnist', one_hot=

一层的lstm效果不是很好,使用两层的lstm,代码如下. with graph.as_default(): inputs_ = tf.placeholder(tf.int32, [None, seq_len], name='inputs') labels_ = tf.placeholder(tf.int32, [None, 4], name='labels') keep_prob = tf.placeholder(tf.float32, name='keep_prob') embedding

https://blog.csdn.net/u013203733/article/details/79074452 转载地址: https://www.cnblogs.com/sunshineatnoon/p/4584427.html 在实现两层的CNN之前,首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业.然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN.最后实现了一个两层的CNN,码代码花了一天,调试花了5天,我也是醉了.这里记录一下通过代码对CNN加深的理解. 首先,dataset是MNIST.这里层的概念

如上图所示的两层神经网络, 单样本向量化:                                                                                 多样本向量化: for i=1 to 4: z[1](i) = W[1](i) x(i)  + b[1](i)                                       Z[1] = W[1] X+ b[1] (4,1)               (4,3)        (