前言就像导航软件对于交通的知道决策一样,导航软件把拥堵信息通告给驾驶员, 由驾驶员自行决定如何绕开拥堵时, 而大部分驾驶员会选择推荐的最短的不拥堵路径行进, 而这种分布式路径决策很可能会导致新的拥堵,这不是我们所期望的,通信网络也几乎面临相同的问题:1.IP分组网络,基本原理就是全分布式路径决策;2.分布式自主选路过程(每个网络设备通过一些路由协议收集网络拓扑,自主选择最短路径转发报文);3.网络
VXLANSDN结合:构筑华为网络的未来 近年来,虚拟扩展局域网(Virtual Extensible LAN,VXLAN)软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)是网络领域中备受瞩目的两个技术。作为网络虚拟化网络管理的重要支撑,这两者的结合对于构筑华为网络的未来具有重要意义。本文将探讨VXLANSDN结合的优势,并探讨这种组合技术对于华为网络的影响
原创 2024-02-01 10:30:45
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# SDN机器学习的融合探索 ## 引言 软件定义网络(SDN,Software Defined Networking)是一种网络架构,通过将网络的控制层与数据层分离,使得网络管理配置变得更加灵活高效。而机器学习(Machine Learning)作为一个快速发展的技术领域,能够从数据中学习发现模式,帮助我们实现更智能的网络管理。本文将探讨SDN机器学习结合,对两者的概念进行介绍,
原创 8月前
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SDN介绍一. 什么是SDN?二.SDN解决什么问题?三.传统网络概念结构体系传统网络数据控制与转发:传统网络架构:四.SDN概述SDN(Software Defined Network)软件定义网络。SDN的分类五.SDN网络架构SDN网络体系架构的三层模型:SDN网络部署方式六.SDN的价值网络业务快速创新:简化网络:网络设备白牌化:业务自动化:网络路径流量优化: 一. 什么是SDN?SD
转载 2023-06-20 10:19:56
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计算机仿真是利用软件来虚拟系统或者设备的工作状况,对电子计算机系统的结构、功能行为以及参与系统控制的人的思维过程行为进行动态性比较逼真的模仿。它是一种描述性技术,是一种定量分析方法。通过建立某一过程某一系统的模式,来描述该过程或该系统,然后用一系列有目的、有条件的计算机仿真实验来刻画系统的特征,从而得出数量指标,为决策者提供有关这一过程或系统得定量分析结果,作为决策的理论依据。 从而大大的提
一、SDN驱动力  数据中心设计维护上如下新的需求:1、适应虚拟化技术(vSphere、Hyper-V、Fusioncompute)2、开放式框架(联动标准化)3、可编程化的网络4、自动部署运维二、SDN的关键益处如下:  面向业务:可容易地与计算功能整合,便于开展资源管理维护。它可以更好地使网络与业务目标保持一致。  可定制:任何一名开发人员都可编写软件,在网络的使用方式、操作方式上实现
转载 2023-11-01 22:35:02
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这一篇讲一下基于OpenvSwitch的SDN。OVN OVN(Open Virtual Network)是OVS社区在2015年1月发起的OVS子项目,其代码与OVS在一个库里面。OVN提供了一个可在大规模环境下部署的、产品级别的轻量级SDN。 在之前(2014年)的一个调查中,OpenvSwitch已经成为了OpenStack中最受欢迎的virtual switch,OVS为hypervis
kubernetes集群描述master 节点:安装kubernetes核心组件的主机node 节点:work 工作节点,每个工作节点上运行一个 kubelet 服务,<kubelet相当于 Mesos Slave 节点>,也就是当前节点的运行时总管,会管理当前节点运行的所有服务。pod:运行在 node 节点上面,是 k8s 最小单元,而所有的容器都运行在 pod 里面,一个 pod
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偏导数多变量函数微积分是单变量函数微积分的推广。考虑一个多变量函数\(V(x,y,z)\),自变量为\(x\)、\(y\)、\(z\),这里它们不一定代表是坐标。另外,自变量数目可以多于或少于3个。多变量微分的核心概念是偏导数。我们考虑一点\((x,y,z)\)的邻域,固定\(y\)\(z\),看看\(V\)随\(x\)的变化率。我们想象\(y\)\(z\)不
Flask结合机器学习是现代开发中一个非常热门的话题,尤其是在构建智能应用程序时。提到结合机器学习时,数据的备份恢复显得尤为重要。本文将详细讨论在Flask与机器学习集成环境中的缺陷恢复解决方案,包括备份策略、恢复流程、灾难场景分析、工具链集成、验证方法及预防措施。 ### 备份策略 在系统设计中,备份策略绝对是重中之重。我们采用了一些成熟的方法来保证数据的完整性可恢复性。以下是一个备份流
原创 6月前
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上一篇教程我们讲解了差分电荷密度的含义以及其计算处理方法,大家根据教程里面的例子多加练习,如果有疑问可以通过邮件联系我。本章教程我们主要来大家讲解一下电子局域函数(ELF)的概念用途以及计算处理方法。根据维基百科定义,电子局域函数是对在给定点且具有相同自旋的参考电子的邻域中找到电子的可能性的度量。从物理上讲,这表示可测量参考电子的空间局部化程度,并为多电子系统中电子对概率的映射提供一种方法。这
SDN的概念已经流行了很多年了,从一开始的实验室产品到2012年谷歌宣布其主干网络已经全面运行在OpenFlow上,使广域线路的利用率从30%提升到接近饱和。从而证明了OpenFlow不再仅仅是停留在学术界的一个研究模型,而是已经完全具备了可以在产品环境中应用的技术成熟度。SDN社区力量在2014年的时候还很薄弱,控制器才只有floodlight、Ryu极不成熟的opendaylight,科研机
BERT预训练模型系列总结 文章目录BERT预训练模型系列总结BERT模型BERT模型的输入输出BERT模型的预训练任务BERT模型的下游任务ROBERTa模型ALBERT模型MacBERT模型 本文主要针对大规模预训练模型BERT及基于BERT的优化模型进行总结,让大家快速学习了解Bert模型的核心,及优化模型的核心改进点。优化模型主要为RoBERTa、ALBERT、MacBERT。当然,基
# 差分跳频与机器学习结合的实现指南 在现代无线通信中,差分跳频(Diversity Frequency Hopping)是一种有效的信号传输技术。结合机器学习,可以实现更智能的信号处理。本文将介绍如何实现差分跳频与机器学习结合,步骤清晰,适合刚入行的小白。 ## 整体流程概述 在实施差分跳频与机器学习结合之前,我们可以先建立一个明确的工作流程。以下是实现这一目标的步骤: | 步骤 |
原创 9月前
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注:文章内容主要参阅 《matlab数学建模算法实例与分析》,部分图片来源于WIKI 文章分为2部分: 1第一部分以通俗的方式简述一下层次分析法的基本步骤思想 2第二部分介绍一下我们队伍数学建模过程中,对层次分析法的应用,中间有些地方做了不严谨的推理,例如关于一致性的检验,如有人发现不正确,希望可以指正 第一部分:层次分析法(Analytic H
在上一篇文章中我们以nginx-ingress-controller-service为例子,主要介绍了集群中node port类型的cluster ip实现原理,当然是基于iptable的nat的模式,也就是说利用OS的网络内核来完成负载均衡。在这里我们主要介绍集群中的网络通讯,在以前文章中介绍过,对于容器之间的网络通讯基本分为两种,underlay方式overlay方式。underlay方式在
# 模糊决策结合机器学习入门指南 在当今的数据驱动时代,模糊决策与机器学习结合越来越受到重视。如你是一名刚入行的小白,以下内容将会为你梳理出实现这一目标的流程,并对每一步进行详细说明。 ## 实现流程 | 步骤 | 描述 | |-------------------|-------------------
原创 11月前
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Comsol Multiphysics 是一款功能强大的多物理场建模仿真软件,适用于 Mac 平台。它被广泛应用于工程、科学研究领域,可以模拟分析各种物理现象工程问题。使用 Comsol Multiphysics,用户可以建立复杂的物理模型,包括热传导、结构力学、流体流动、电磁场、化学反应等多个物理场。该软件提供了丰富的工具功能,以帮助用户进行建模、网格生成、求解可视化分析。Comso
转载 2024-09-21 13:58:48
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灰狼算法能机器学习模型结合吗?这是一个引人深思的话题。灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization, GWO)凭借其良好的全局搜索能力,近年来在多个领域取得了显著成果。结合机器学习模型,可以增强模型的性能,改进特征选择或调参过程。下面就为大家揭示如何将这两者相结合的过程。 ### 背景描述 随着人工智能技术的迅猛发展,各类算法层出不穷。灰狼算法作为一种新型的群体智能优化算法,被
# 机器学习与自动化结合的实用入门指南 ## 目录 1. 引言 2. 流程概览 3. 各步骤详细说明 - 数据收集准备 - 数据预处理 - 模型训练 - 模型评估 - 自动化脚本编写 4. 结论 ## 引言 在现代开发领域,机器学习自动化的结合为业务流程的优化提供了极大的机会。通过机器学习,我们可以从数据中提取有用的信息,而自动化则使得连续监测执行变得高效
原创 2024-09-17 03:41:55
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