9.1卷积层的运算传送门： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314064.htmlgithub:Leezhen2014: https://github.com/Leezhen2014/python_deep_learning卷积的forward卷积的计算过程网上的资料已经做够好了，没必要自己再写一遍。只把资料搬运到这里：http://deeplearning.net/software/theano_versions/dev/tutorial/conv_arithmetic.html#transposed-convolution-arithmeti
9.1卷积层的运算传送门： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314064.htmlgithub:Leezhen2014: https://github.com/Leezhen2014/python_deep_learning卷积的forward卷积的计算过程网上的资料已经做够好了，没必要自己再写一遍。只把资料搬运到这里：http://deeplearning.net/software/theano_versions/dev/tutorial/conv_arithmetic.html#transposed-convolution-arithmeti
前文我们了解了组播路由协议PIM以及PIM-DM密集模式相关话题，回顾请参考https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/16084310.html；今天我们来聊一聊PIM的另外一种模式SM稀疏模式相关话题； PIM-SM概述 PIM-SM（PIMSparseMode，协议无关组播-稀疏模式）是组播PIM的另外一种模式稀疏模式，该模式和密集模式相反，使用“拉（pull）”的方式来传输数据；适用于范围较广的大中型网络中，组成员分布相对分散的环境中； PIM-SM工作流程 1、邻居发现和DR选举 提示：PIM-SM邻居发现过程和PIM-DM相同，都是通过
前文我们了解了组播路由协议PIM以及PIM-DM密集模式相关话题，回顾请参考https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/16084310.html；今天我们来聊一聊PIM的另外一种模式SM稀疏模式相关话题； PIM-SM概述 PIM-SM（PIMSparseMode，协议无关组播-稀疏模式）是组播PIM的另外一种模式稀疏模式，该模式和密集模式相反，使用“拉（pull）”的方式来传输数据；适用于范围较广的大中型网络中，组成员分布相对分散的环境中； PIM-SM工作流程 1、邻居发现和DR选举 提示：PIM-SM邻居发现过程和PIM-DM相同，都是通过
前文我们了解了组播技术中，组播路由协议PIM的稀疏模式相关话题，回顾请参考https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/16142795.html；今天我们来聊一聊组播路由协议PIM稀疏模式中RP相关话题； 我们知道在RPT里，所有组播数据流都会通过RP转发到接收者；对于一个RP来说，它可以同时服务于多个组播组，但一个组播组只能对应一个唯一的RP；所谓RP就是RPT（RendezvousPointTree）里的RP（RendezvousPoint），即汇合点；所有的组播源和接收者都是以该点为树根所形成的数据转发路径（RPT）来转发报文，组播源先向树根发送数据
前文我们了解了组播技术中，组播路由协议PIM的稀疏模式相关话题，回顾请参考https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/16142795.html；今天我们来聊一聊组播路由协议PIM稀疏模式中RP相关话题； 我们知道在RPT里，所有组播数据流都会通过RP转发到接收者；对于一个RP来说，它可以同时服务于多个组播组，但一个组播组只能对应一个唯一的RP；所谓RP就是RPT（RendezvousPointTree）里的RP（RendezvousPoint），即汇合点；所有的组播源和接收者都是以该点为树根所形成的数据转发路径（RPT）来转发报文，组播源先向树根发送数据
