本文转载自:http://blog.csdn.net/freezgw1985/article/details/16873677 个人觉得对很适合对SDN的入门级的概念性理解,先暂时copy一下,等研究深入之后,再慢慢补充自己的东西. 1. 何为SDN 1) 为什么需要一个全新的网络架构,比如SDN? 在传统的架构中,交换机和路由器不得不在操作6000种分布式协议的控制下实施整个网络的智能.这就意味着,即使只有一个网元增加了一种新的协议,也需要所有其他网元做出相应的结构变更.事实上,在网络中增加一…

C#委托零基础理解(转) 1,  为什么使用委托  2.什么是委托  3.委托如何使用 为什么使用委托? 委托是c#中非常重要的一个概念,使用委托使程序员可以将方法引用封装在委托对象内.然后可以将该委托对象传递给可调用所引用方法的代码,而不必在编译时知道将调用哪个方法.与C或C++中的函数指针不同,委托是面向对象,而且是类型安全的. 什么是委托? 委托是一种引用方法的类型,一旦为委托分配了方法,委托将与该方法具有相同的行为,委托方法的使用和其他方法一样,具有参数和返回值. 如何使用委托 下面咱们…

## sdn - 初步分析基于OpenFlow的SDN网络控制功能 题目要求: 1.下发流表项实现 h1 和 h2,h2 和 h3 不能互通.h1 和 h3 可互通. 2.结合捕获的 SDN 相关协议(例如 OpenFlow 协议)报文,分析其报文结构, 并简要描述该类报文的作用.(一种即可,限 500 字) 3.说明在相同的网络拓扑中传统分布式网络如何实现要求 1,并分析与 SDN 实 现之间的差别. ### 第一题#### 分析 题目已经说的很明白了,现在问题是怎么样去实现. 基于我现在所了…

一.基础理解 1)简介 SVM(Support Vector Machine):支撑向量机,既可以解决分类问题,又可以解决回归问题: SVM 算法可分为:Hard Margin SVM.Soft Margin SVM,其中 Soft Margin SVM 算法是由 Hard Margin SVM 改进而来: 2)不适定问题 不适定问题:决策边界不唯一,可能会偏向某一样本类型,模型泛化能力较差: 具有不适定问题的模型的特点:决策边界不准确,泛化能力较差: 原因:模型由训练数据集训练所得,训练数据集…

正文:我们知道,在js中,函数实际上是一个对象,每个函数都是Function类型的实例,并且都与其他引用类型一样具有属性和方法.因此,函数名实际上是指向函数对象的指针,不与某个函数绑定.在常见的两种定义方式(见下文)之外,还有一种定义的方式能更直观的体现出这个概念: var sum = new Function("num1", "num2", "return num1 + num2"); //不推荐 Function的构造函数可以接收任意数量的参…

计算机是死板的固定的,人是活跃的开放的,初学c#第一天给我的感觉就是:用人活跃开放式的思维去与呆萌的计算机沟通,摸清脾气,有利于双方深入合作,这也是今晚的教训,细心,仔细,大胆 c#基础 1.Hello!World!!! { //输出Hello!World!!; Console.WriteLine("Hello!World!!!"); //防止闪退; Console.ReadLine(); } 踏入IT世界的第一步,向世界问好 2.string定义变量 套用向老大的话:string a…

1. 介绍 要说现在的部署工具,ansible可以说家喻户晓了. ansible是一个开源软件,用于软件供应.配置管理.应用部署.ansible可以通过SSH.remote PowerShell.其他API进行通讯(from Wikipedia). 因工作中有幸能接触到puppet和ansible,对两种部署工具也有了一定了解,而且这周参加了红帽Automation with Ansible培训与考试,学习的过程中感触良多,现总结下笔者对两种部署工具的理解,供大家参考. 2. ansible与p…

SVM(支持向量机)主要用于分类问题,主要的应用场景有字符识别.面部识别.行人检测.文本分类等领域.原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21932911?refer=baina 通常SVM用于二元分类问题,对于多元分类通常将其分解为多个二元分类问题,再进行分类.下面我们首先讨论一下二元分类问题. 线性可分数据集与线性不可分数据集 对于二元分类问题,如果存在一个分隔超平面能够将不同类别的数据完美的分隔开(即两类数据正好完全落在超平面的两侧),则称其为线性可分.反之,…

数据平面可编程与SDN关系 狭义 广义 数据平面可编程的理解 狭义 广义…

导读 目前采用编码器-解码器 (Encode-Decode) 结构的模型非常热门,是因为它在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果.这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示,对于长度较短的输入序列而言,该模型能够学习出对应合理的向量表示.然而,这种模型存在的问题在于:当输入序列非常长时,模型难以学到合理的向量表示. 在这篇博文中,我们将探索加入LSTM/RNN模型中的attention机制是如何克服传统编码器-解码器结构存在的问题的. 通过阅读这篇博文,你将会学习到: 传…