网桥

桥接器(network Bridging) (英語:),又称,一種網路裝置,負責網路橋接(network bridging)。橋接器将的多个在第2层)连接起来(即桥接)。概要图橋接器有別於路由器。路由器允許多網路之間的獨立通信,但又保持區隔,而橋接器則是將兩個獨立的網絡連接起來,就如同單一網絡。如果所橋接的網路有一個以上的區段是無線網路,則該設備稱為。網絡橋接技術主要分為以下類型:用於以太網的「透明橋接」(或稱學習型橋接、通透式橋接);用於FDDI和令牌環的「源路由橋接」(SRB); 阅读详情

网桥

科技名词定义
中文名称:
网桥
英文名称:
bridge
定义:
一种在链路层实现中继,常用于连接两个或更多个局域网的网络互连设备。
应用学科:
通信科技(一级学科); 通信网络(二级学科)
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网桥结构示意图   
网桥结构示意图

网桥(Bridge)像一个聪明的中继器。中继器从一个网络电缆里接收信号, 放大它们,将其送入下一个电缆。相比较而言,网桥对从关卡上传下来的信息更敏锐一些。网桥是一种对帧进行转发的技术,根据MAC分区块,可隔离碰撞。网桥将网络的多个网段在数据链路层连接起来。

目录

简介
功能
使用原因
兼容性问题
两种网桥
远程网桥
基本工作原理
网桥不同于中继器和集线器
展开
  

编辑本段简介

  网桥将两个相似的网络连接起来,并对网络数据的流通进行管理。它工作于 数据链路层,不但能扩展网络的距离或范围,而且可提高网络的性能、可靠性和安全性。网络1 和网络2 通过网桥连接后,网桥接收网络1 发送的数据包,检查数据包中的地址,如果地址属于网络1 ,它就将其放弃,相反,如果是网络2 的地址,它就继续发送给网络2.这样可利用网桥隔离信息,将同一个网络号划分成多个网段(属于同一个网络号),隔离出安全网段,防止其他网段内的用户非法访问。由于网络的分段,各网段相对独立(属于同一个网络号),一个网段的故障不会影响到另一个网段的运行。
  网桥可以是专门硬件设备,也可以由计算机加装的网桥软件来实现,这时计算机上会安装多个网络适配器(网卡)。

编辑本段功能

  网桥的功能在延长网络跨度上类似于中继器,然而它能提供智能化连接服务,即根据帧的终点地址处于哪一网段来进行转发和滤除。网桥对站点所处网段的了解是靠“自学习”实现的,有透明网桥、转换网桥、封装网桥、源路由选择网桥。
  当使用网桥连接两段LAN 时,网桥对来自网段1 的MAC 帧,首先要检查其终点地址。如果该帧是发往网段1 上某一站的,网桥则不将帧转发到网段2 ,而将其滤除;如果该帧是发往网段2 上某一站的,网桥则将它转发到网段2,这表明,如果LAN1和LAN2上各有一对用户在本网段上同时进行通信,显然是可以实现的。 因为网桥起到了隔离作用。可以看出,网桥在一定条件下具有增加网络带宽的作用。
  网桥的存储和转发功能与中继器相比有优点也有缺点,其优点是:
  使用网桥进行互连克服了物理限制,这意味着构成LAN 的数据站总数和网段数很容易扩充。
  网桥纳入存储和转发功能可使其适应于连接使用不同MAC 协议的两个LAN,因而构成一个不同LAN 混连在一起的混合网络环境。
  网桥的中继功能仅仅依赖于MAC 帧的地址,因而对高层协议完全透明。
  网桥将一个较大的LAN 分成段,有利于改善可靠性、可用性和安全性。
  网桥的主要缺点是:由于网桥在执行转发前先接收帧并进行缓冲,与中继器相比会引入更多时延。由于网桥不提供流控功能,因此在流量较大时有可能使其过载,从而造成帧的丢失。
  网桥的优点多于缺点正是其广泛使用的原因。
  网桥工作在数据链路层,将两个LAN连起来,根据 MAC地址来转发帧,可以看作一个“低层的 路由器”(路由器工作在 网络层,根据网络地址如IP地址进行转发)。
  远程网桥通过一个通常较慢的链路(如电话线)连接两个远程LAN,对本地网桥而言,性能比较重要,而对远程网桥而言,在长距离上可正常运行是更重要的。
  网桥与路由器的比较
  网桥并不了解其转发帧中高层协议的信息,这使它可以同时以同种方式处理IP、IPX等协议,它还提供了将无路由协议的网络(如NetBEUI)分段的功能。
  由于路由器处理网络层的数据,因此它们更容易互连不同的数据链路层,如令牌环网段和 以太网段。网桥通常比路由器难控制。像IP等协议有复杂的路由协议,使网管易于管理路由;IP等协议还提供了较多的网络如何分段的信息(即使其地址也提供了此类信息)。而网桥则只用MAC地址和物理拓扑进行工作。因此网桥一般适于小型较简单的网络。

编辑本段使用原因

  许多单位都有多个局域网,并且希望能够将它们连接起来。之所以一个单位有多个局域网,有以下6个原因:
  首先,许多大学的系或公司的部门都有各自的局域网,主要用于连接他们自己的个人计算机、工作站以及 服务器。由于各系(或部门)的工作性质不同,因此选用了不同的局域网,这些系(或部门)之间早晚需相互交往,因而需要网桥。
  其次,一个单位在地理位置上较分散,并且相距较远,与其安装一个遍布所有地点的同轴电缆网,不如在各个地点建立一个局域网,并用网桥和红外链路连接起来,这样费用可能会低一些。
  第三,可能有必要将一个逻辑上单一的LAN分成多个局域网,以调节载荷。例如采用由网桥连接的多个局域网,每个局域网有一组工作站,并且有自己的文件服务器,因此大部分通信限于单个局域网内,减轻了主干网的负担。
  第四,在有些情况下,从载荷上看单个局域网是毫无问题的,但是相距最远的机器之间的物理距离太远(比如超过802.3所规定的2.5km)。即使电缆铺设不成问题,但由于来回时延过长,网络仍将不能正常工作。唯一的办法是将局域网分段,在各段之间放置网桥。通过使用网桥,可以增加工作的总物理距离。
  第五,可靠性问题。在一个单独的局域网中,一个有缺陷的节点不断地输出无用的信息流会严重地破坏局域网的运行。网桥可以设置在局域网中的关键部位,就像建筑物内的防火门一样,防止因单个节点失常而破坏整个系统。
  第六,网桥有助于安全保密。大多数LAN接口都有一种混杂工作方式(promiscuousmode),在这种方式下,计算机接收所有的帧,包括那些并不是编址发送给它的帧。如果网中多处设置网桥并谨慎地拦截无须转发的重要信息,那么就可以把网络分隔以防止信息被窃。

编辑本段兼容性问题

  有人可能会天真地认为从一个802局域网到另一个802局域网的网桥非常简单,但实际上并非如此。在802.x到802.y的九种组合中,每一种都有它自己的特殊问题要解决。在讨论这些特殊问题之前,先来看一看这些网桥共同面临的一般性问题。
  首先,各种局域网采用了不同的帧格式。这种不兼容性并不是由技术上的原因造成的,而仅仅是由于支持三种标准的公司(Xerox,GM和IBM),没有一家愿意改变自己所支持的标准。其结果是:在不同的局域网间复制帧要重排格式,这需要占用CPU时间,重新计算校验和,而且还有可能产生因网桥存储错误而造成的无法检测的错误。
  第二个问题是互联的局域网并非必须按相同的数据传输速率运行。当快速的局域网向慢速的局域网发送一长串连续帧时,网桥处理帧的速度要比帧进入的速度慢。网桥必须用缓冲区存储来不及处理的帧,同时还得提防耗尽 存储器。即使是10Mb/s的802.4到10Mb/s的802.3的网桥,在某种程度上也存在这样的问题。因为802.3的部分带宽耗费于冲突。802.3实际上并不是真的10Mb/s,而802.4(几乎)确实为10Mb/s。
  与网桥瓶颈问题相关的一个细微而重要的问题是其上各层的计时器值。假如802.4局域网上的网络层想发送一段很长的报文(帧序列)。在发出最后一帧之后,它开启一个计时器,等待确认。如果此报文必须通过网桥转到慢速的802.5网络,那么在最后一帧被转发到低速局域网之前,计时器就有可能时间到。网络层可能会以为帧丢失而重新发送整个报文。几次传送失败后,网络层就会放弃传输并告诉传输层目的站点已经关机。
  第三,在所有的问题中,可能最为严重的问题是三种802LAN有不同的最大帧长度。对于802.3,最大帧长度取决于配置参数,但对标准的10M/bs系统最大有效载荷为1500字节。802.4的最大帧长度固定为8191字节。802.5没有上限,只要站点的传输时间不超过令牌持有时间。如果令牌时间缺省为10ms,则最大帧长度为5000字节。一个显而易见的问题出现了:当必须把一个长帧转发给不能接收长帧的局域网时,将会怎么样?在本层中不考虑把帧分成小段。所有的协议都假定帧要么到达要么没有到达,没有条款规定把更小的单位重组成帧。这并不是说不能设计这样的协议,可以设计并已有这种协议,只是802不提供这种功能。这个问题基本上无法解决,必须丢弃因太长而无法转发的帧。其透明程度也就这样了。

编辑本段两种网桥

透明网桥

  第一种802网桥是透明网桥(transparentbridge)或 生成树网桥(spanningtreebridge)。支持这种设计的人首要关心的是完全透明。按照他们的观点,装有多个LAN的单位在买回IEEE标准网桥之后,只需把连接插头插入网桥,就万事大吉。不需要改动硬件和软件,无需设置地址开关,无需装入路由表或参数。总之什么也不干,只须插入电缆就完事,现有LAN的运行完全不受网桥的任何影响。这真是不可思议,他们最终成功了。
  透明网桥以混杂方式工作,它接收与之连接的所有LAN传送的每一帧。当一帧到达时,网桥必须决定将其丢弃还是转发。如果要转发,则必须决定发往哪个LAN。这需要通过查询网桥中一张大型散列表里的目的地址而作出决定。该表可列出每个可能的目的地,以及它属于哪一条输出线路(LAN)。在插入网桥之初,所有的散列表均为空。由于网桥不知道任何目的地的位置,因而采用扩散算法(floodingalgorithm):把每个到来的、目的地不明的帧输出到连在此网桥的所有LAN中(除了发送该帧的LAN)。随着时间的推移,网桥将了解每个目的地的位置。一旦知道了目的地位置,发往该处的帧就只放到适当的LAN上,而不再散发。
  透明网桥采用的算法是逆向学习法(backwardlearning)。网桥按混杂的方式工作,故它能看见所连接的任一LAN上传送的帧。查看源地址即可知道在哪个LAN上可访问哪台机器,于是在散列表中添上一项。
  当计算机和网桥加电、断电或迁移时,网络的拓扑结构会随之改变。为了处理动态拓扑问题,每当增加散列表项时,均在该项中注明帧的到达时间。每当目的地已在表中的帧到达时,将以当前时间更新该项。这样,从表中每项的时间即可知道该机器最后帧到来的时间。网桥中有一个进程定期地扫描散列表,清除时间早于当前时间若干分钟的全部表项。于是,如果从LAN上取下一台计算机,并在别处重新连到LAN上的话,那么在几分钟内,它即可重新开始正常工作而无须人工干预。这个算法同时也意味着,如果机器在几分钟内无动作,那么发给它的帧将不得不散发,一直到它自己发送出一帧为止。
  到达帧的路由选择过程取决于发送的LAN(源LAN)和目的地所在的LAN(目的LAN),如下所示:
  (1)如果源LAN和目的LAN相同,则丢弃该帧。
  (2)如果源LAN和目的LAN不同,则转发该帧。
  (3)如果目的LAN未知,则进行扩散。
  为了提高可靠性,有人在LAN之间设置了并行的两个或多个网桥,但是,这种配置引起了另外一些问题,因为在拓扑结构中产生了回路,可能引发无限循环。其解决方法就是下面要讲的生成树(spanningtree)算法。
  解决上面所说的无限循环问题的方法是让网桥相互通信,并用一棵到达每个LAN的生成树覆盖实际的拓扑结构。使用生成树,可以确保任两个LAN之间只有唯一一条路径。一旦网桥商定好生成树,LAN间的所有传送都遵从此生成树。由于从每个源到每个目的地只有唯一的路径,故不可能再有循环。
  为了建造生成树,首先必须选出一个网桥作为生成树的根。实现的方法是每个网桥广播其序列号(该序列号由厂家设置并保证全球唯一),选序列号最小的网桥作为根。接着,按根到每个网桥的最短路径来构造生成树。如果某个网桥或LAN故障,则重新计算。
  网桥通过BPDU(BridgeProtocolDataUnit)互相通信,在网桥做出配置自己的决定前,每个网桥和每个端口需要下列配置数据:
  网桥:网桥ID(唯一的标识)
  端口:端口ID(唯一的标识)
  端口相对优先权
  各端口的花费(高带宽=低花费)
  配置好各个网桥后,网桥将根据配置参数自动确定生成树,这一过程有三个阶段:
  (1)选择根网桥
  具有最小网桥ID的网桥被选作根网桥。网桥ID应为唯一的,但若两个网桥具有相同的最小ID,则MAC地址小的网桥被选作根。
  (2)在其它所有网桥上选择根端口
  除根网桥外的各个网桥需要选一个根端口,这应该是最适合与根网桥通信的端口。通过计算各个端口到根网桥的花费,取最小者作为根端口。
  (3)选择每个LAN的“指定(designated)网桥”和“指定端口”
  如果只有一个网桥连到某LAN,它必然是该LAN的指定网桥,如果多于一个,则到根网桥花费最小的被选为该LAN的指定网桥。指定端口连接指定网桥和相应的LAN(如果这样的端口多于一个,则低优先权的被选)。
  一个端口必须为下列之一:
  (1)根端口
  (2)某LAN的指定端口
  (3)阻塞端口
  当一个网桥加电后,它假定自己是根网桥,发送出一个CBPDU(ConfigurationBridgeProtocolDataUnit),告知它认为的根网桥ID。一个网桥收到一个根网桥ID小于其所知ID的CBPDU,它将更新自己的表,如果该帧从根端口(上传)到达,则向所有指定端口(下传)分发。当一个网桥收到一个根网桥ID大于其所知ID的CBPDU,该信息被丢弃,如果该帧从指定端口到达,则回送一个帧告知真实根网桥的较低ID。
  当有意地或由于线路故障引起网络重新配置,上述过程将重复,产生一个新的生成树。

源路由选择网桥

  透明网桥的优点是易于安装,只需插进电缆即大功告成。但是从另一方面来说,这种网桥并没有最佳地利用带宽,因为它们仅仅用到了拓扑结构的一个子集(生成树)。这两个(或其他)因素的相对重要性导致了802委员会内部的分裂。支持CSMA/CD和令牌总线的人选择了透明网桥,而令牌环的支持者则偏爱一种称为源路由选择(sourcerouting)的网桥(受到IBM的鼓励)。
  源路由选择的核心思想是假定每个帧的发送者都知道接收者是否在同一LAN上。当发送一帧到另外的LAN时,源机器将目的地址的高位设置成1作为标记。另外,它还在帧头加进此帧应走的实际路径。
  源路由选择网桥只关心那些目的地址高位为1的帧,当见到这样的帧时,它扫描帧头中的路由,寻找发来此帧的那个LAN的编号。如果发来此帧的那个LAN编号后跟的是本网桥的编号,则将此帧转发到路由表中自己后面的那个LAN。如果该LAN编号后跟的不是本网桥,则不转发此帧。这一算法有3种可能的具体实现:软件、硬件、混合。这三种具体实现的价格和性能各不相同。第一种没有接口硬件开销,但需要速度很快的CPU处理所有到来的帧。最后一种实现需要特殊的VLSI芯片,该芯片分担了网桥的许多工作,因此,网桥可以采用速度较慢的CPU,或者可以连接更多的LAN。
  源路由选择的前提是互联网中的每台机器都知道所有其他机器的最佳路径。如何得到这些路由是源路由选择算法的重要部分。获取路由算法的基本思想是:如果不知道目的地地址的位置,源机器就发布一广播帧,询问它在哪里。每个网桥都转发该查找帧(discoveryframe),这样该帧就可到达互联网中的每一个LAN。当答复回来时,途经的网桥将它们自己的标识记录在答复帧中,于是,广播帧的发送者就可以得到确切的路由,并可从中选取最佳路由。
  虽然此算法可以找到最佳路由(它找到了所有的路由),但同时也面临着帧爆炸的问题。透明网桥也会发生有点类似的状况,但是没有这么严重。其扩散是按生成树进行,所以传送的总帧数是网络大小的线性函数,而不象源路由选择是指数函数。一旦主机找到至某目的地的一条路由,它就将其存入到高速缓冲器之中,无需再作查找。虽然这种方法大大遏制了帧爆炸,但它给所有的主机增加了事务性负担,而且整个算法肯定是不透明的。

两种网桥的比较

  透明网桥一般用于连接以太网段,而源路由选择网桥则一般用于连接令牌环网段。

编辑本段远程网桥

  网桥有时也被用来连接两个或多个相距较远的LAN。比如,某个公司分布在多个城市中,该公司在每个城市中均有一个本地的LAN,最理想的情况就是所有的LAN均连接起来,整个系统就像一个大型的LAN一样。
  该目标可通过下述方法实现:每个LAN中均设置一个网桥,并且用点到点的连接(比如租用电话公司的电话线)将它们两个两个地连接起来。点到点连线可采用各种不同的协议。办法之一就是选用某种标准的点到点数据链路协议,将完整的MAC帧加到有效载荷中。如果所有的LAN均相同,这种办法的效果最好,它的唯一问题就是必须将帧送到正确的LAN中。另一种办法是在源网桥中去掉MAC的头部和尾部,并把剩下的部分加到点到点协议的有效载荷中,然后在目的网桥中产生新的头部和尾部。它的缺点是到达目的主机的校验和并非是源主机所计算的校验和,因此网桥存储器中某位损坏所产生的错误可能不会被检测到。

编辑本段基本工作原理

  数据链路层互联的设备是网桥(bridge),在网络互联中它起到数据接收、地址过滤与数据转发的作用,用来实现多个网络系统之间的数据交换。
  网桥的基本特征
  1.网桥在数据链路层上实现局域网互连;
  2.网桥能够互连两个采用不同数据链路层协议、不同传输介质与不同传输速率的网络
  3.网桥以接收、存储、地址过滤与转发的方式实现互连的网络之间的通信;
  4.网桥需要互连的网络在数据链路层以上采用相同的协议
  5.网桥可以分隔两个网络之间的通信量,有利于改善互连网络的性能与安全性。

编辑本段网桥不同于中继器和集线器

  网桥是通过逻辑判断而确定如何传输帧。这个逻辑是基于以太网的协议的,符合OSI的第二层规范。所以网桥可以被看做是第二层的设备。用来决定何时转发帧。网桥编辑如下:
  1.检查收到的信号,解释0和1的含义,并找出帧中的目的MAC地址。
  2.如果具有该目的的MAC地址的帧能够通过网桥上不同的接口到达目的地(不是帧到达网桥的那个接口),则通过重新生成信号来传输这帧。(这个过程叫做转发。)
  3.如果该帧到达的接口就是目的地址可达到的端口,则丢弃该帧。(这个过程叫做过滤。)
网桥设置介绍 在网络桥接设置中,物理连接和逻辑连接有各自的特点和异同点。 阅读详情

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u013669912的博客 1773

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

网桥的基础知识

网桥:一种桥接器,连接两个局域网的一种存储/转发设备。工作在数据链路层,是早期的两端口二层网络设备。可将一个大的VLAN分割为多个网段,或者将两个以上的LAN互联为一个逻辑LAN,使得LAN上的所有用户都可以访问服务器。最简单的网桥只有两个端口,复杂的网桥可有多个端口。网桥的两个端口分别有一条独立的交换信道,但不是共享一条背板总线,可以隔离冲突域。后来随着交换机的发展和应用,组件被拥有更多端口又能隔离冲突域的交换机所替代。

卤煮小鱼的博客 3779

RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具

DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

linux 网桥学习

本文来学习一下linux网桥概念和网桥配置。

qq_50247813的博客 1879

为什么要给网桥分配IP地址

[问题1] 为什么要给网桥分配MAC和IP地址? https://unix.stackexchange.com/questions/319979/why-assign-mac-and-ip-addresses-on-bridge-interface 我在Linux上创建了一个网桥接口br0, 然后给它添加了一些接口eth0,tap0等等. 我的理解是网桥接口就像带着接口(端口)的虚拟交换机. 给网桥接口分配MAC和IP地址是什么意思? 该接口是否充当交换机/网桥上的附加端口, 允许其他端口访问主机? 我已经

一个幽灵 1万+

Docker 修改网桥网段

场景:服务器: centos7在Docker上部署了 ExceptionLess 自动创建了网桥:excepitonless_default,默认占用了 172.19.0.0 网段在华为云上的应用 访问 此服务器时,数据返回不到华为云上了。由于华为云上的地址也是172.19.0.0网段上的。所以返回数据时,直接找到docer 上去了。解决方式:修改 docer 上的 excepitonless_default 网桥网段,改成 172.30.0.0。

allway2的博客 1827

睿易网桥安装说明_网桥工作原理是什么 网桥功能介绍【图文】

  网桥和桥接,网桥和桥接是什么意思  网桥(Bridge)也称桥接器,是连接两个局域网的存储转发设备,用它可以完成具有相同或相似体系结构网络系统的连接。一般情况下,被连接的网络系统都具有相同的逻辑链路控制规程(LLC),但媒体访问控制协议(MAC)可以不同。 网桥是数据链路层的连接设备,准确他说它工作在MAC子层上。网桥在两个局域网的数据链路层(DDL)间接帧传送信息,起桥接的作用。  网桥是为...

weixin_33670640的博客 3149

19、网卡与网桥

我们这一节的知识作为扩展,简单了解一下数据链路层除了有交换机之外,还有其他什么设备也工作在这一层,一个是网卡,一个是网桥。 在这其中,请注意,网卡又是一个比较特殊的存在,因为它不只是工作在数据链路层,它是工作在数据链路层和物理层这两层的。 网络适配器 我们先讲网卡,因为网卡在实际应用中起着至关重要的作用,没有网卡是上不了网的。 网卡的正式名称不叫网卡,而是叫“网络适配器”,那网卡的称呼是从何而来呢?这是在一开始的时候,尤其是台式计算机,它的主机箱里面装有一块很大的电路板,我们称作计算机的主板,主板上

杨宏超的博客 5209
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Linux_糯米团
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