一、背景  由于现中涉及到了VXLAN,所以简单了解了一下VXLAN,并将学习到知识记录下来,以便后续查看。此实验部署是集中式网关VXLAN,另外还有分布式网关VXLAN。现环境中主机为虚拟机,此处用物理机代替。实验环境:模拟器采用eNSP,用CE12808交换机实现VXLAN。二、实验拓扑  IP地址、VLAN以及VXLAN规划如下图所示。三、配置文件3.1基础配置3.1.1核心交
VXLAN技术是一种虚拟化扩展局域网技术,它通过在现有网络基础设施上建立一个覆盖网络,实现网络扩展和隔离。在VXLAN网络中,VXLAN L2网关扮演着连接不同VXLAN网络关键角色,负责实现不同VXLAN网络之间通信和数据传输。 VXLAN L2网关是一种特殊设备或软件,通常运行在网络虚拟化平台上,用于实现VXLAN网络中不同VXLAN段之间二层数据转发和转换。VXLAN L2网关
L2络是一种基于数据链路层网络架构,主要用于在同一局域中进行数据通信。而VLAN(Virtual Local Area Network)是一种虚拟局域网技术,通过对交换机端口进行划分,将不同设备归纳到不同虚拟网络中,实现逻辑隔离和数据分割。在传统L2络中,VLAN技术被广泛应用,实现了对不同设备之间隔离和通信。 然而,随着云计算和虚拟化技术发展,数据中心和企业网络规模不断扩大
正则化是为了防止过拟合。1. 范数范数是衡量某个向量空间(或矩阵)中每个向量以长度或大小。 范数一般化定义:对实数p>=1, 范数定义如下: L1范数:当p=1时,是L1范数,其表示某个向量中所有元素绝对值和。L2范数:当p=2时,是L2范数, 表示某个向量中所有元素平方和再开根, 也就是欧几里得距离公式。 在二维情况下,不同范数图形如下, q表示是范
L2 MPLS: Empowering Seamless Connectivity In today's fast-paced world, where technology is evolving by the minute, a stable and efficient network connectivity is crucial to meet the demands of busine
原创 6月前
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从好方面来看,这表明以太坊基础层非常有用,并且许多人互相竞价以及时进行交易处理。相反,为了使以太坊不断向主流发展,它需要扩大规模,以便能够提供即时和廉价交易,并满足数十亿用户需求,而不仅仅是数千名用户。那么,好消息是,一个二层(L2)扩容解决方案生态系统已经在以太坊周围蓬勃发展,并为大众提供了以多种方式扩展以太坊途径。我们说“二层(L2)”,因为这些创新工作原理是从区块链外围附加到
    其实我专业不是数学专业,只不过在阅读paper时,我们会经常看到0范数或者1范数这些范数问题。本文就来分析看看到时什么是范数?什么是0范数、1范数、2范数?它们区别又是什么?为了方便某些着急people,先直观列举:0 范数:向量中非零元素个数。1 范数: 向量中各个元素绝对值之和。2 范数: 向量中各个元素平方和 1/2 次方,L2 范数又称 Euclid
转载 2023-07-05 22:22:19
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目录前言L2正则化简介线性代数角度小结从图像角度直观理解补充总结参考资料 前言正则化在机器学习和深度学习中都是很重要技巧,其核心思想是通过偏差增加来换取方差减少----用训练误差增大来换取泛化误差减小。 实现正则化主要有两类策略: 1)向模型添加限制参数额外约束 2)向目标函数增加额外项来对参数值进行软约束 常见L1和L2正则化都是使用第二种策略L2正则化简介L2正则化项: 不考
Virtual Extensible LAN (VXLAN) is a popular encapsulation protocol for running an overlay network, allowing us to create a Layer 2 network on top of a Layer 3 network. Nowadays, VXLAN has been widely deployed not only in the DC and Cloud environment, but also in the wide area networks. Today we are going to build a mini-lab environment with GNS3 and CSR1000v, and get some hands-on experience with VXLAN.
原创 2017-12-30 11:15:57
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  1 田字形、三角形及差边田字形 组网司空见惯 内在逻辑设计。。。 说做谁知道 呵呵(为了给客户省钱,本次没有采用内嵌运营商地址块智能路由设备,采用普通fw,黏贴了8页a4静态路由条目。。。晕) 2 这个案例技术应用创新在基于vrrp 虚地址做nat (用在差边田字形,知道为什么用吧--无缝切换nat); 3 vrrp/mstp组合应用不多讲了,值得总结是田字形中
推荐 原创 2011-10-06 23:43:21
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欧式距离:l2范数:l2正则化:l2-loss(也叫平方损失函数): 总结:l2范数和欧式距离很像,都是开根号。l2正则化和l2-loss都是直接开平方。上面这篇mimicpaper,就是用l2-loss,可以看到他写公式就是在l2范数上开平方。也可以这么理解,对于loss,需要求梯度,如果有根号后,梯度计算就变得复杂了。
转载 2018-08-24 18:18:00
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一、组网需求  两个数据中心之间通过IP核心进行二层互联二、组网拓扑三、配置要点   在交换机上配置好VLAN, 略      在交换机配置IPv4单播路由协议(如OSPF),保证单播路由可达。略  创建L2GRE实例  配置L2GRE实例本端地址,对端地址  配置L2GRE实例允许转发VLAN  配置保活功能(可选) &n
原创 2018-05-15 17:01:17
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MPLS VPN L2是华为公司推出一种广域虚拟专用网络解决方案,旨在为企业客户提供更安全、更高效网络连接服务。MPLS VPN L2不仅可以帮助企业客户实现不同地区办公室之间网络互联,还可以实现企业与合作伙伴之间安全数据传输。 华为公司采用了一系列创新技术,包括MPLS技术、VLAN技术和VPN技术,来实现MPLS VPN L2方案。通过MPLS技术,华为可以有效地实现跨地域虚拟专
原创 6月前
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华为L2认证是华为公司推出一项认证考试,该认证主要针对网络工程师,包括企业网络工程师和运营商网络工程师等。通过参加并通过华为L2认证考试,可以证明个人在网络方面拥有一定技能和经验,提高个人职业竞争力。 华为L2认证考试主要涵盖了网络技术、网络设备、网络管理等方面的知识。参加考试的人员需要具备一定网络基础知识,并熟悉华为相关产品和解决方案。考试内容包括理论知识考核和实操能力考核,要求考生
在线性代数,函数分析等数学分支中,范数(Norm)是一个函数,是赋予某个向量空间(或矩阵)中每个向量以长度或大小函数。对于零向量,令其长度为零。直观说,向量或矩阵范数越大,则我们可以说这个向量或矩阵也就越大。有时范数有很多更为常见叫法,如绝对值其实便是一维向量空间中实数或复数范数,而Eu
转载 2017-01-19 16:20:00
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L2 MPLS VPN(Multiprotocol Label Switching Virtual Private Network),是一种基于多协议标签交换技术虚拟专用网络。在网络通信领域,VPN(虚拟专用网络)是指通过公共网络建立专用通道,以确保数据传输安全和隐私。 L2 MPLS VPN是一种以数据链路层为基础VPN技术,它通过在数据包头部添加标签,实现对数据包进行快速转发和路由。与
# Java L2距离 L2距离是一种常用欧几里得距离度量方法,用于测量向量空间中两个向量之间距离。在机器学习和数据挖掘领域,L2距离常用于聚类、分类和回归问题中。本文将介绍L2距离概念,并通过Java代码示例演示如何计算L2距离。 ## L2距离定义 L2距离(也称为欧几里得距离)是一个度量两个向量之间距离方法。对于二维向量(x1, y1)和(x2, y2),L2距离可以通过以
原创 7月前
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# PyTorch中L2范数及其计算 L2范数是矩阵或向量Euclidean范数,也称为向量模。在PyTorch中,我们经常会用到L2范数来衡量参数大小、计算损失函数等。本文将介绍PyTorch中如何计算L2范数,并给出相应代码示例。 ## L2范数定义 对于一个向量或矩阵$\mathbf{x}$,其L2范数定义为: $$ ||\mathbf{x}||_2 = \sqrt{\s
L2级别智能(自动)驾驶,几乎成了今年上市新车必备关键词,无论合资还是自主上市新车辅助驾驶系统均向L2级智能驾驶看齐。自动驾驶是未来发展方向,毋庸置疑。虽然受数据带宽局限,目前只能在指定区域小范围测试,但随着5G网络商用和交通设施完善,完全自动驾驶离我们已经不远了。那么当下常挂在嘴边L2级别自动驾驶到底是个什么情况? 未来完全自动驾驶还需要经历几个阶段?看完下图一目了然:
转载 2023-07-05 22:22:40
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1、概述L2过程控制系统主要功能是通过跟踪及事件系统,触发模型设定及自学习,将设定数据下放到PLC,为轧线设备提供精确设定数据;并对轧线数据进行在线记录,提供各类报表,为生产管理或L3系统提供数据。 2、系统功能描述过程控制系统包括如下功能模块:● 初始数据输入(PDI)  ● 跟踪,时序数采系统   ● 数据通讯  &nbs
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