拓扑作业1

原创 于 2025-03-10 00:43:41 发布 · 238 阅读 · 0 ·
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 1 实验图

2 实验过程

对各个路由器民命对学校网络进行基于192.168.1.0/24的子网划分，对运营商、百度网络进行基于3/3/3/0/24的子网划分，后期为满足要求，将采取配置ACL以允许PC1访问3.3.3.0/24网段，

2 配置静态路由

3 配置网络 交换机

KALAXK
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Flink-执行拓扑图与作业调度
wlphlj的专栏
11-28 2015
主要介绍Flink执行模式以及Flink作业提交过程中拓扑图的生产和优化，还有作业调度和其中涉及的数据结构。
计算机网络课程设计、计算机网络期末大作业、网络拓扑结构设计
07-02
网络设计要求： 1.信息中心路由器和三层交换机配置路由协议连接； 2.教务网和办公网用单臂路由连接； 3.教学楼模块，利用三层交换机路由...（压缩包包含网络结构拓扑图设计、计网大作业实验报告、网络课程设计PPT讲解）
拓扑作业练习
2302_81660255的博客
11-06 264
需要在路由器各个接口配置好相应的IP地址，并且在各个集线器划分相应的VLAN并且配置好对应的IP地址。需要设定好根和备用根，在集线器上配置好super vlan。在SW1上划分好vlan2、3。发现此时vlan20处出现super的标识，此时已经配置好了super vlan。用同样的方法在SW2上划分好vlan20/30，并且将对应的接口分配。通过display查看SW1所划分的vlan及其分配的接口。1、按照图示的VLAN及ip地址需求，完成相关配置。2、要求SW1为VLAN 2/3的主根及主网关。
环形拓扑作业
Z533121237的博客
12-19 430
经典拓扑图作业截图
wangleihubin的博客
11-15 126
1.拓扑截图2.实现命令3. 测试截图。
拓扑设计1
weixin_59280309的博客
06-19 652
第一步：规划IP地址 通过实验要求，得出可将r1,r2,r3,r4环回接口的地址各用一个汇总地址；6条干路配6条子网掩码为30的IP地址。即需要用192.168.1.0/24分配出5个地址：192.168.1.0/27（用于干路的地址分配：192.168.1.0/30 192.168.1.4/30 192.168.1.14/30 192.168.1.12/30 192.168.1.16/30 192.168.1.20/30 剩下两个当做备用：192.168.1.24/30...
HCIP作业1
C_Intelligent_J的博客
07-05 305
1.静态路由实验 题目： 拓扑图 首先，进行对于R1到R5的局域网的子网划分，具体划分见拓扑图 接着在R3下的两个pc通过DHCP获取IP地址： dhcp enable ip pool 1 gateway-list 192.168.1.97 network 192.168.168.1.97 dns-list 8.8.8.8 之后进入GE0/0/2口，用dhcp select global指令，并且把两台pc改成DHCP获取地址即可。 在pc端命令行用ipconfig可以查看
第四次作业，拓扑实验
2401_83874368的博客
10-28 149
实验要求网络拓扑图配置检测。
拓扑排序总结
天际苍穹的博客
05-20 1102
算法的功能 拓扑排序的主要功能是将一个有向无环图按一定的顺序输出，使得后输出的点没有到达前面输出的点的通路 一般的应用 需要用拓扑排序的图中，顶点之间一般都有一定的先后关系，比如 {u,v} 代表u是v的父节点，或者u在v的后方等等 算法的实现 在拓扑排序中，我们需要先找到入度为0的顶点，由于图中的有向边代表了两个顶点之间的先后关系，那么当前如入度为0的点肯定比入度不为0的点要靠前...
拓扑优化169行代码
qq_35109986的博客
05-21 2051
三维拓扑优化代码
OPNET计算机网络仿真 实验作业1 - 网络拓扑创建
Cx2008Lxl的博客
02-06 6338
本实例利用OPNET创建了简单的网络拓扑结构仿真模型，练习使用OPNET进行场景创建、节点配置与仿真数据统计操作。 分析难点为：问题3.2、问题4。需明确什么是以太网MTU，以太网协议及MAC帧格式，IP协议及IP数据包格式。
拓扑优化设计作业.pdf
10-21
设计区域需避免封闭空腔，薄壁结构最小厚度要求为0.5mm，若使用点阵结构，连杆直径不得小于1mm。加载工装模拟实际测试条件，通过螺栓固定试件并施加向下的集中载荷。 考核标准包括体积不超过30mL，施加10000N的载荷...
HCIP作业1 这里面是完成的ensp的拓扑图
03-09
本文件标题中提到的“作业1”和“ensp的拓扑图”可能指的是网络课程或认证准备过程中的一部分作业内容。拓扑图是网络设计和分析中的一个重要工具，它直观地展示了网络中各个组件的布局以及它们之间的连接关系。在...
ENSP 实验作业 实验拓扑实验实验
01-07
### 实验拓扑与作业结构 实验作业通常包含详细的操作指导，其中会详细说明实验拓扑的设计和搭建。拓扑是实验中网络设备和连接方式的布局，它能够直观展示网络结构，帮助学生理解网络通信的路径。在本实验中，虽然...
陕西师范大学-《拓扑学》（专升本）考评作业-含答案.pdf
02-03
陕西师范大学的《拓扑学》课程，作为专升本学生的重要学习内容，不仅涉及了拓扑学的基本概念和理论，而且通过考评作业的形式检验学生对这些概念和理论的掌握程度。 首先，拓扑学考评作业中涉及的选择题和填充题，是...
基准测试使用BBO-PSO-GA附Matlab代码.rar
最新发布
12-09
1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【无人机路径规划】基于冠豪猪优化算法的三维路径规划模型设计：多目标约束下安全高效飞行路径生成方法 项目介绍 Python实现基于冠豪猪优化算法（CPO）进行无人机三维路径规划（含模型描述及部分示例代码
12-09
内容概要：本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法（CPO）的无人机三维路径规划项目，利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制，系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径，并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例，包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群：具备一定Python编程基础和优化算法基础知识，从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员，尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标：①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障；②研究智能优化算法（如CPO）在路径规划中的实际部署与性能优化；③实现多目标（路径最短、能耗最低、安全性最高）耦合条件下的工程化路径求解；④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议：建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行，重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制，宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
使用python语言的京东平台抢购脚本
12-09
先看效果： https://pan.quark.cn/s/4f231e33b729 auto-buy-Python-tool 图形界面, 电脑小白也会用, 下载可直接运行! 京东自动购买口罩 实时抢购口罩 工具, 抗击疫情 中国加油! :fire: 点击这里 下载, 解压后可直接运行! 欢迎加星 修复了商品下架后的问题, 更新了交互界面; 修复了可配货商品的判断, 更新了数量调整接口, 更新了是否监控下架商品选项 :star2: 使用指南 :notebookwithdecorative_cover: Tips: 登录一次之后本地会保存登录信息, 重启软件(注意重启之后也行)之后仍然可以记住账号登录信息, 重启之后只需点击"开始监控"就可以登录! 不必重复扫码! 运行界面如下图: interface Update at 2020-3-2: Continuously monitor goods removed from JD.monitorSoldOutGoods Update at 2020-2-15: quantity can be modifiedquantity 填写方式: Tips: 软件启动时带有标准填写格式的默认值, 请留意. 输入商品ID: 比如为: https://item.jd.com/1835967.html 的商品ID为1835967. 输入收件地区编码: 使用Chrome浏览器(如果是其他浏览器请用同样方式打开开发者工具)登录京东并访问商品页, 选择派送地址后按查找开头的讯息, 如下图: AreaID 接受讯息邮箱: 您的接受讯息邮箱. 滑动条: 控制监控时查询的速度(频率). 购买数量: 调整一次购买数量. 是否自动忽略下架商品: 未打...
clustering-results-PathologyGAN.csv
12-09
clustering-results-PathologyGAN.csv
武汉大学多边形拓扑代码作业
05-09
<think>好的，我现在需要处理用户关于武汉大学多边形拓扑相关的代码作业或资料的查询。首先，我要明确用户的具体需求。用户提到的是多边形拓扑，这可能涉及到地理信息系统（GIS）中的空间数据处理，比如拓扑关系的建立、错误检测与修复等。根据用户提供的引用内容，特别是引用[1]中提到的拓扑错误、悬挂长度、模糊容差以及拓扑关系建立的方法，这些都属于GIS中的常见处理步骤。 接下来，我需要考虑用户可能需要具体的代码示例或作业实现。用户希望找到武汉大学相关的资料，但可能没有公开的资源，因此需要提供一般性的实现思路和参考代码。结合引用[3]提到的数值计算库和图形可视化工具，比如使用C语言或Python实现拓扑处理，并利用如GSL、Scilab或GNUplot进行可视化。 然后，我需要确保回答符合系统级指令：行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，正确的中文回答，生成相关问题。同时，要引用提供的引用内容，特别是引用[1]中的拓扑处理步骤和引用[3]中的工具。 可能的实现步骤包括：读取多边形数据、检测拓扑错误（如悬挂线）、建立拓扑关系（如邻接多边形）、可视化结果。代码示例可能需要使用Python的shapely库处理几何数据，用matplotlib进行绘图。此外，引用[1]提到的拓扑编辑工具和建立多边形的方法（如角度搜索法）需要融入解释中。 需要验证用户的问题是否与之前的引用内容相关，确保引用正确。例如，在讲解拓扑错误时，提到悬挂长度和模糊容差，引用[1]中的内容作为参考。在推荐工具时，引用[3]中的软件如GNUplot或matplotlib。 最后，生成相关问题，可能涉及性能优化、实际应用、工具选择等，确保问题与用户查询相关，并促进进一步探讨。</think>根据武汉大学GIS相关课程特点及引用文献[^1][^3]中提到的拓扑处理技术，以下是多边形拓扑处理的典型实现思路和代码框架： ### 一、多边形拓扑处理核心步骤 1. **数据表示**：使用坐标点序列存储多边形边界，如$[(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_n,y_n)]$ 2. **拓扑错误检测**（需设置$d_{min}$为悬挂长度阈值[^1]）： ```python def find_dangling_edges(polygons, d_min=0.1): dangling = [] for edge in all_edges: if edge.length < d_min and not has_adjacent_polygon(edge): dangling.append(edge) return dangling ``` 3. **拓扑关系建立**（角度搜索法实现）： ```python def build_topology(polygons): adjacency_dict = {} for poly in polygons: for edge in poly.edges: reversed_edge = edge.reverse() if reversed_edge in edge_pool: # 使用哈希表加速查找 adjacency_dict[poly.id].append(edge_pool[reversed_edge].poly_id) return adjacency_dict ``` ### 二、完整代码示例（Python + Shapely库） ```python from shapely.geometry import Polygon, LineString import matplotlib.pyplot as plt # 创建示例多边形 poly1 = Polygon([(0,0), (2,0), (2,2), (0,2)]) poly2 = Polygon([(2,0), (4,0), (4,2), (2,2)]) def validate_topology(polygons, tolerance=1e-6): adjacency = {} edges = [] # 提取所有边并标准化表示 for idx, poly in enumerate(polygons): coords = list(poly.exterior.coords) for i in range(len(coords)-1): edge = tuple(sorted([coords[i], coords[i+1]])) # 标准化边方向 edges.append( (edge, idx) ) # 建立邻接关系 edge_dict = {} for edge, poly_id in edges: if edge in edge_dict: edge_dict[edge].append(poly_id) else: edge_dict[edge] = [poly_id] # 检测悬挂边 dangling = [] for edge, polys in edge_dict.items(): if len(polys) == 1: line = LineString(edge) if line.length > tolerance: # 应用悬挂长度阈值[^1] dangling.append(line) return adjacency, dangling # 执行检测 adjacency, dangling_edges = validate_topology([poly1, poly2]) # 可视化 fig, ax = plt.subplots() for poly in [poly1, poly2]: x,y = poly.exterior.xy ax.plot(x,y) for edge in dangling_edges: x,y = edge.xy ax.plot(x,y,'r--', linewidth=3) plt.show() ``` ### 三、关键算法说明 1. **角度搜索法**：通过计算边界方向角建立多边形邻接关系，时间复杂度$O(n log n)$ 2. **拓扑验证**：使用平面扫描算法检测边界的相交情况，空间复杂度$O(n)$ 3. **坐标归一化**：应用模糊容差[^1]处理浮点误差： $$ x' = round(x/\epsilon)*\epsilon,\quad y' = round(y/\epsilon)*\epsilon $$
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