在2014年11月份,我们当时发了一篇有关TWaver HTML5 3D应用于大型数据中心的文章,该blog比较详细的描述一些常用的功能的实现方法,比如:动态添加机柜,告警,温度,湿度等相关的功能的具体实现.其实会用这些东西的话基本上可以使用我们的TWaver HTML5 3D来实现相关的应用了,可是在有些客户觉得这还不够“动态”,都是代码一下生成的,少了一些交互,前些天同事说要不再加点功能,让它更加“动”一些,所以今天我抽了个时间再接着来个“续”——动态的添加机柜,主机和告警.1.动态的添加机…

目录: 一.什么是vxlan 二.为什么要用vxlan,解决了什么痛点 三.vxlan与vlan之间有什么不同 四.如何建立vxlan隧道 五.vxlan的网关有哪些种类 六.vxlan在报文中如何转发 一.什么是vxlan vxlan,虚拟扩展局域网,(英语不会读,照抄的  Virtual eXtensible Local Area  Network),对传统vlan协议的一种扩展,vxlan是将L2的·以太网帧进行封装至UDP报文中(L2 over L4) 数据链路层(Ethernet .V…

原文: http://www.sdnlab.com/12700.html?from=timeline&isappinstalled=0#10006-weixin-1-52626-6b3bffd01fdde4900130bc5a2751b6d1&sukey=fc78a68049a14bb247c537e229e9301ea4dca80236df4f4e775535c08f0a24420a9ac4d726c99dad63a9f6e4c88271ed 真羡慕 google 强大的网络基础设施啊,…

废话:和上一次的文章确实隔了太久,希望趁暑期打酱油的时间,将之前学习的东西深入理解一下,同时尝试用Python写相关的机器学习代码. 一 PGM模型的分类 通过上一篇文章的介绍,相信大家对PGM的定义和大致应用场景有了粗略的了解.那么接下来我们来深入了解下PGM. 首先要介绍的是Probabilistic models(概率模型),常用来描述不同的随机变量之前的关系,主要针对变量或变量间的相互不确定性的概率关系建模.总的来说,概率模型分为两类: 一类是参数模型-可以用有限个参数进行准确定义 参数…

一.表格建模(SSAS 表格)   表格模型是 Analysis Services 中的内存中数据库. 使用最先进的压缩算法和多线程查询处理器,xVelocity 内存中分析引擎 (VertiPaq) 可通过报表客户端应用程序(如 Microsoft Excel 和 Microsoft Power View)来快速访问表格模型对象和数据. 表格模型通过两种模式支持数据访问:缓存模式和 DirectQuery 模式. 在缓存模式中,可以集成多个源的数据,包括关系数据库.数据馈送和平面文本文件. 在…

感知机是简单的线性分类模型 ,是二分类模型.其间用到随机梯度下降方法进行权值更新.参考他人代码,用matlab实现总结下. 权值求解过程通过Perceptron.m函数完成 function W = Perceptron(X,y,learnRate,maxStep) % Perceptron.m % Perception Learning Algorithm(感知机) % X一行为一个样本,y的取值{-1,+1} % learnRate:学习率 % maxStep:最大迭代次数 [n,m] =…

数据导入是所有数模编程的第一步,比你想象的更重要. 先要学会一种未必最佳,但是通用.安全.简单.好学的方法. 『Python 数学建模 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 数据导入是所有数模编程的第一步 编程求解一个数模问题,问题总会涉及一些数据. 有些数据是在题目的文字描述中给出的,有些数据是通过题目的附件文件下载或指定网址提供的,还有些数据是需要自己搜集的.不论是哪种方式获得的数据,也不论哪种类型的问题和算法,首先都是要把这些数据以适当的方式和格式导入到程序中. 如果数据…

  近期学习了一种叫做 Factorization Machines(简称 FM)的算法,它可对随意的实值向量进行预測.其主要长处包含: 1) 可用于高度稀疏数据场景:2) 具有线性的计算复杂度.本文将对 FM 框架进行简介,并对其训练算法 - 随机梯度下降(SGD)法和交替最小二乘(ALS)法进行具体推导. 相关链接: (一)预測任务 (二)模型方程 (三)回归和分类 (四)学习算法 作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/itplus/article/det…

摘要 对偶模型建模是非常有独特的一种建模方式 —— 当问题本身要求指标极小的情况下,对偶模型表现为求极大.本文给出三种最短路径问题的线性规划/混合整数规划模型,其中的第三类最短路径问题采用对偶建模方法.一般情况下采用对偶模型建模并非为对偶而对偶,原因是有些问题采用对偶方式更容易表达.值得注意的是对偶模型的非最优可行解是被建模问题的非可行解,但对偶最优解既是被建模问题的可行解又是被建模问题的最优解. 本文及本博客中所有博文均为原创! 名词及知识点 对偶模型建模 —— 通过对偶方式把实际问题建模为原…

Thinkphp5.0 的使用模型Model删除数据 一.使用destory()删除数据 //删除id为3的记录 $res = User::destroy(3); //返回影响的行数 dump($res); destory()的参数可以是主键.数组条件.闭包函数. 二.使用delete()删除数据 //删除id为3的记录 $model = User::get(3); $res = $model->delete(); //返回影响的行数 dump($res); 三.delete()和where()…