1、单臂路由概述单臂路由（router-on-a-stick）是指在路由器的一个接口上通过配置子接口（或“逻辑接口”，并不存在真正物理接口）的方式，实现原来相互隔离的不同VLAN（虚拟局域网）之间的互联互通1.1单臂路由实现不同VLAN之间的通信链路类型交换机连接主机的端口为access链路交换机连接路由器的端口为Trunk链路 子接口路由器的物理接口可以被划分为多个逻辑接口每个子接口对应一个VLAN网段的网关 单臂路由实现不同VLAN之间通信的原理路由器重新封装MAC地址，转换VLAN标签将路由器的F0接口进行逻辑划分：分为F0.1和F0.2设置网关分别为主机对应IP地址网段 实验类容：一台
目录1.Node简介2.Node安装(Windows)1.Node简介Node是一个基于ChromeV8引擎的运行环境，让JavaScript运行在服务端的开发平台。Node是一个JavaScript代码的运行环境，浏览器也是一个运行环境，早期的JS代码写好之后需要放到浏览器里面去运行，脱离了浏览器是没有办法运行的，现在不仅浏览器能运行JS，Node也能运行Js。运行环境浏览器（软件）能够运行JavaScript代码，浏览器就是JavaScript代码的运行环境。Node（软件）能够运行JavaScript代码，Node就是JavaScript代码的运行环境。详细参考：Node概述2.Node
论文：TamingTransformersforHigh-ResolutionImageSynthesisVQGAN(VectorQuantizedGenerativeAdversarialNetwork)是一种基于GAN的生成模型，可以将图像或文本转换为高质量的图像。该模型是由OpenAI研究团队在2021年发布的。VQGAN模型使用了两个核心部分：VectorQuantization(VQ)和GAN。其中VQ是一种数据压缩技术，可以将连续数据表示为离散化的向量。在VQGAN中，输入的图像或文本被映射到VQ空间中的离散化向量表示。这些离散化向量然后被送到GAN模型中进行图像生成。VQGAN模
01-1定义无线传感器网络（WSN）集成了传感器技术、嵌入式技术、计算机网络和无线通信技术等，在各个领域的应用不断扩展，被认为是21世纪最有影响力的技术之一。无线传感器网络是由大量静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络，目的是协作地探测、处理和传输网络覆盖区域内的感知对象的监测信息，并上传给上层应用供用户使用，从而达到物联网中的M2M（MachinetoMachine、MantoMachine、MachinetoMan、MobiletoMachine），实现在人、机器、系统之间建立通信连接。WSN的三个基本要素就是传感器、感知对象、用户。01-2性能指标WSN的性能指标主要包括：
目录1、Doris简介2、Doris网址3、Doris架构3、编译和安装3.1、软硬件需求3.2、编译3.2.1、安装Docker环境3.2.2、使用Docker开发镜像编译3.3、集群部署3.3.1、创建目录并拷贝编译后的文件3.3.2、部署FE节点3.3.3、配置BE节点3.3.4、在FE中添加所有BE节点3.3.5、启动BE3.3.6、部署FS_Broker（可选）3.4、扩容和缩容3.4.1FE扩容和缩容3.4.2BE扩容和缩容3.4.3Broker扩容缩容4、数据表的基本使用4.1、创建用户和数据库4.2、Doris中数据表的基本概念4.2.1、Row&Column4.2.2、Par
目录1、Doris简介2、Doris网址3、Doris架构3、编译和安装3.1、软硬件需求3.2、编译3.2.1、安装Docker环境3.2.2、使用Docker开发镜像编译3.3、集群部署3.3.1、创建目录并拷贝编译后的文件3.3.2、部署FE节点3.3.3、配置BE节点3.3.4、在FE中添加所有BE节点3.3.5、启动BE3.3.6、部署FS_Broker（可选）3.4、扩容和缩容3.4.1FE扩容和缩容3.4.2BE扩容和缩容3.4.3Broker扩容缩容4、数据表的基本使用4.1、创建用户和数据库4.2、Doris中数据表的基本概念4.2.1、Row&Column4.2.2、Par
引言深度学习中，模型的速度和性能具有同等重要的地位，因为这直接关系到模型是否能在实际生产应用中落地。在计算机视觉领域，FPS（模型每秒能够处理的图像帧数）是一个重要且直观地反映模型处理速度的指标，基本在所有图像处理类任务中都有用到，例如图像超分，图像修复和目标检测等等。本文从MMDetection中抽取了FPSBenchmark，并做了微小的修改，以便快速测试。代码参数描述model继承torch.nn.Module类实例化的PyTorch模型。input_size模型可接受的输入维度。注意第一个维度是batch_size，必须为1，余下的维度根据模型来设置。device选择在GPU或CPU上
PhotonUnityNetworking(PUN)是为多人对战游戏而生的一个Unitypackage。灵活的配对让您的玩家进入可以通过网络实现同步对象的房间。RPCs，自定义属性和“低级”Photon事件是其中的一些功能特性。快速和（可选的）可靠的通信是通过Photon专用服务器完成的，所以客户端不必一对一连接。 PUN基本上可以支持Unity的所有平台，并且有两种选择： PUN2FREE：包含各种演示、预制脚本和参考文档的免费软件包。基本支持所有的平台。 PUN2PLUS：不仅PUN2FREE包含的内容，附加PhotonCloud的
前言1.知识补充【机器学习】显卡、GPU、NVIDIA、CUDA、cuDNN（搬运：要点如下，详细可看链接）加*非重要内容，视情况执行。显卡：即显示卡，全称显示接口卡，是计算机最基本配置、最重要的配件之一（就像联网需网卡，数据显示在屏幕需显卡）。显卡是由GPU、显存等等组成的。GPU：图形处理器，一般焊接在显卡上的。GPU是显卡上的一块芯片，就像CPU是主板上的一块芯片。GPU功能强大，只用于图形处理太浪费，NVIDIA公司提出CUDA的概念，通用并行计算架构，是一种运算平台，更加方便利用GPU强大的计算能力（并非所有GPU支持CUDA）。CUDA：通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂
文章目录使用PyTorch实现图像分类1.定义模型1.1一个小的神经网络1.2AlxeNet网络结构1.3VGG16网络结构2.加载数据集3.定义训练参数4.训练5.显示Loss和Acc5.1使用plot5.2使用混淆矩阵6.验证训练的模型7.问题与解决7.1图像尺寸问题7.2将图像数据划分为训练集、测试集、验证集使用PyTorch实现图像分类本文将介绍如何使用PyTorch实现利用神经网络在图像数据集上进行训练和如何利用训练好的模型对图像进行分类创建文件夹，用于保存训练好的网络importosifnotos.path.exists("./save_model_rs_dataset"):os.
