基于RYU restful api实现的VLAN网络虚拟化 前言 本次实验是基于OVS的VLAN虚拟化简易实践方案的进一步的实验,采用RYU restful api进行配置.本质上和上次实验没什么差,究其原因还是因为上次不能较好使用RYU的restful api,现在学会了就实践一把吧. RESTFUL API 下发流表 工具 postman ryu/app/gui_topolog/gui_topology.py ovs mininet 实验步骤 之前的实验步骤不在赘述,主要是用RYU的rest

Boyer-Moore高质量实现代码详解与算法详解 鉴于我见到对算法本身分析非常透彻的文章以及实现的非常精巧的文章,所以就转载了,本文的贡献在于将两者结合起来,方便大家了解代码实现! 算法详解转自:http://www.searchtb.com/2011/07/%E5%AD%97%E7%AC%A6%E4%B8%B2%E5%8C%B9%E9%85%8D%E9%82%A3%E4%BA%9B%E4%BA%8B%EF%BC%88%E4%B8%80%EF%BC%89.html C语言代码实现转自: htt

原文 ASP.NET MVC 5 学习教程:生成的代码详解 起飞网 ASP.NET MVC 5 学习教程目录: 添加控制器 添加视图 修改视图和布局页 控制器传递数据给视图 添加模型 创建连接字符串 通过控制器访问模型的数据 生成的代码详解 使用 SQL Server LocalDB Edit方法和Edit视图详解 添加查询 Entity Framework 数据迁移之添加字段 添加验证 Details 和 Delete 方法详解 打开文件 Controllers\MoviesControlle

1.为什么需要VLAN 1.1 什么是VLAN? VLAN(Virtual LAN),翻译成中文是“虚拟局域网”.LAN可以是由少数几台家用计算机构成的网络,也可以是数以百计的计算机构成的企业网络.VLAN所指的LAN特指使用路由器分割的网络——也就是广播域. 在此让我们先复习一下广播域的概念.广播域,指的是广播帧(目标MAC地址全部为1)所能传递到的范围,亦即能够直接通信的范围.严格地说,并不仅仅是广播帧,多播帧(Multicast Frame)和目标不明的单播帧(Unknown Unicas

Github-karpathy/char-rnn代码详解 zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan  2016-1-10 声明: 1)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除. 2)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢. 请联系:zoerywzhou@163.com   本研究课题系本人本科毕业论文,具体

来源商业新知网,原标题:代码详解:TensorFlow Core带你探索深度神经网络“黑匣子” 想学TensorFlow?先从低阶API开始吧~某种程度而言,它能够帮助我们更好地理解Tensorflow,更加灵活地控制训练过程.本文演示了如何使用低阶TensorFlow Core 搭建卷积神经网络(ConvNet)模型,并演示了使用TensorFlow编写自定义代码的方法. 对很多开发人员来说,神经网络就像一个“黑匣子”, 而TensorFlow Core的应用,则将我们带上了对深度神经网络后台

本文转自: https://blog.csdn.net/wq6ylg08/article/details/81092056类和类之间关系包括了 is a,has a, use a三种关系(1)is a包括了 继承,实现关系(2)has a包括了 组合,聚合,关联关系(3)use a包括了 依赖关系 一.继承关系      继承指的是一个类(称为子类.子接口)继承另外的一个类(称为父类.父接口)的功能,并可以增加它自己的新功能的能力.在Java中继承关系通过关键字extends明确标识,在设计时一

一个例子 public class TestString{ public static void main(String[] args){ String a = "a"; String b = a+"b"; String c = "ab"; String d = "a" + "b"; System.out.println(c == d); //true!!!! System.out.println(c ==

Kaggle网站流量预测任务第一名解决方案:从模型到代码详解时序预测 2017年12月13日 17:39:11 机器之心V 阅读数:5931   近日,Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案.他们不仅公开了所有的实现代码,同时还详细解释了实现的模型与经验.机器之心简要介绍了他们所实现的模型与经验,更详细的代码请查看 GitHub 项目. GitHub 项目地址:https://github.com/Arturus/kaggle-web-tra

https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/79048516 https://www.cnblogs.com/bonelee/p/8528722.html Notes on Batch Normalization Notes on Batch Normalization  发表于 2016-05-28 |  分类于 CNN , Op |  阅读次数: 16077 在训练深层神经网络的过程中, 由于输入层的参数在不停的变化, 因此, 导致了当

1.NMS的原理 NMS(Non-Maximum Suppression)算法本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素.NMS就是需要根据score矩阵和region的坐标信息,从中找到置信度比较高的bounding box.NMS是大部分深度学习目标检测网络所需要的,大致算法流程为: 1.对所有预测框的置信度降序排序 2.选出置信度最高的预测框,确认其为正确预测,并计算他与其他预测框的IOU 3.根据2中计算的IOU去除重叠度高的,IOU>threshold就删除 4.剩下的预测框返回第1步,直

委托与事件代码详解 using System;using System.Collections.Generic;using System.Text; namespace @Delegate //自定义命名空间,新建控制台程序,命名后自动添加{    // 热水器    public class Heater    {        private int temperature;        public string type = "RealFire 001";       //

README 友情提醒,下面有大量代码,由于网页上代码显示都是同一个颜色,所以推荐大家复制到自己的代码编辑器中看. 今天闲来无事,研究了一番impress.js的源码.由于之前研究过jQuery,看impress.js并没有遇到太大的阻碍,读代码用了一个小时,写这篇文章用了近三个小时,果然写文章比读代码费劲多了. 个人感觉impress.js的代码量(算上注释一共不到1000行)和难度(没有jQuery的各种black magic= =)都非常适合新手学习,所以写一个总结,帮助大家理解源码. 考

SSD(single shot multibox detector)算法及Caffe代码详解 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/72824889 其中caffe中的特殊层的解释 http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html

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Github-jcjohnson/torch-rnn代码详解 zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan  2016-3-18 声明 1)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除. 2)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢. 请联系:zoerywzhou@gmail.com 或13813017783@163

本文介绍多层感知机算法,特别是详细解读其代码实现,基于python theano,代码来自:Multilayer Perceptron,如果你想详细了解多层感知机算法,可以参考:UFLDL教程,或者参考本文第一部分的算法简介. 经详细注释的代码:放在我的github地址上,可下载. 一.多层感知机(MLP)原理简介 多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network),除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,

文章来源:嗨学网 敏而好学论坛www.piaodoo.com 欢迎大家相互学习 这几天使用spring boot编写公司一个应用,在编写了一个filter,用于指定编码的filter,如下: /** * Created by xiaxuan on 16/11/1. */ @WebFilter(urlPatterns = "/*",filterName="CharacterEncodeFilter", initParams={ @WebInitParam(name=&

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杂谈 工作了一天,脑袋比较乱.一直想把底层的知识写成一个系列,希望可以坚持下去.为什么要写底层的东西呢?首先,工作用到了这部分内容,最近和内部Flash打交道比较多,自然而然会接触到一些底层的东西:第二,近些年来Cortex-M阵营各厂商(ST.Nordic.ATMEL……)对新产品的迭代速度越来越快,以及微控制器应用普及程度的加深,越来越多的开发者把更多精力投注在应用层开发上,花在对底层技术上的时间越来越少,更深层次的原因是走嵌入式底层没有做互联网上层赚钱.希望自己可以把嵌入式ARM Cort

python 1.使用前准备,安装这三个库 pip install grpcio pip install protobuf pip install grpcio_tools 2.建立一个proto文件hello.proto // [python quickstart](https://grpc.io/docs/quickstart/python.html#run-a-grpc-application) // python -m grpc_tools.protoc --python_out=. -