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我也要
虚拟路由功能可谓是云平台中的必备功能，目前各个云平台对虚拟路由功能的展现形式大致可以分为两种：隐式展现和显式展现。
支持VPC功能的云平台通常没有设置虚拟路由器功能组件，而是提供了路由表功能。此类云平台主要包括阿里云、腾讯云、AWS、华为云等。
通常一个VPC包含一个默认的路由表，在VPC被创建的时候由系统自动创建，用户不能删除该默认路由表，但可以对路由策略、规则等进行编辑。
阿里云的路由器不能由用户创建和删除，但用户可以对路由器进行编辑。
而其他一些云平台，除了默认的主路由表之外，用户还可以创建/删除自定义的路由表，并可将自定义路由表设置为新的主路由表。
路由表中包含路由策略，路由策略定义了通向指定目标网段的网络流量的下一跳地址。
路由策略通常分为系统路
STM32F103RCT6（Mini板）通过MQTT协议上传温湿度数据至OneNET云平台并控制LED灯
目录1. 相关连接：2. 具体功能：3. 硬件环境：4. 云平台环境配置：5. 接线：6. 功能展示：7. 要修改的的地方： 简介： ESP8266通过MQTT协议将温湿度数据传输至OnenNet云平台 关键词： OneNet、ESP8266、DHT11、MQTT、LED 1. 相关连接： github（源码）： https://github.com/Mbwide/DHT11_ToOneNetByMqtt 优快云：（图文解析）： Bilibili（视频解析）： 2. 具体功能： DHT11采集环境温
Openstack云平台搭建
一、openstack 安装 环境准备 主机名称 IP地址 最小资源配置 openstack 192.168.1.10 2CPU,8G内存 nova01 192.168.1.11 2CPU,3G内存 nova02 192.168.1.12 2CPU,3G内存 repo 192.168.1.250 2CPU,1G内存 上传 RHEL7-extras.iso、RHEL7OSP-10.iso 到功能服务器[repo] 二、功能服务器安装配置 1.时间源服务器 [root@repo
云平台选型的思考
背景介绍首先，我们要意识到，传统企业IT的高毛利率将不复存在。 其次，云计算的高毛利率也不会存在。这是时代赋予云计算的使命，目前可能很多超大规模的企业已经部署了开源或者自主研发的云平台。我们今年5月份左右开始筹建，主要是希望建设基础架构即服务层面的私有云平台， 希望能实现以下功能： * 多租户的自服务平台； * 具备详细的完善的计费模型； *
OpenStack 云平台管理
OpenStack 大部分管理功能都可以通过 Dashboard 进行操作，熟练掌握 Dashboard 操作对于运维工程师十分重要。Dashboard 图形化的操作界面将简化管理任务，同时降低出错概率。本章通过云主机的创建过程，学习 Dashboard 界面的基本操作，同时学习网络、路由、实例类型、镜像、安全组、卷、密钥对、快照等功能的操作方法。
爱快iKuai路由Docker插件安装避坑指南：从绑定云平台到网络配置全流程
本文是一份详尽的爱快iKuai路由系统Docker插件安装与配置指南。文章从系统版本与硬件资源核查、云平台绑定与插件下发等前期准备入手，重点解析了存储空间规划、自定义网络架构设计等核心步骤，并以部署Home Assistant为例进行实战演示，旨在帮助用户规避常见陷阱，充分利用爱快路由的Docker功能构建家庭媒体中心或网络服务平台。
云平台安全组及网络ACL对比
安全组和网络ACL是云平台中常见的安全控制功能。 其中安全组工作于虚拟机层面，可用于对某一特定虚拟机的出入流量进行控制，通常是有状态的。 网络ACL工作于子网层面，可以用作防火墙控制进出子网的数据流，通常无状态。
ZStack云平台功能概述
既已说到spring cloud alibaba，那对于整个微服务架构，如果想要进一步地向上提升自己，到底应该掌握哪些核心技能呢？就个人而言，对于整个微服务架构，像RPC、Dubbo、Spring Boot、Spring Cloud Alibaba、Docker、kubernetes、Spring Cloud Netflix、Service Mesh等这些都是最最核心的知识，架构师必经之路！下图，是自绘的微服务架构路线体系大纲，如果有还不知道自己该掌握些啥技术的朋友，可根据小编手绘的大纲进行一个参考。
OpenStack云平台管理
本文摘要（147字）： OpenStack环境搭建与云主机管理实践通过Dashboard界面完成了从网络配置到实例创建的全流程操作。首先删除默认网络并重建外部(public)和内部(private)网络，配置路由器实现内外网连接。创建实例时绑定浮动IP实现外部访问，通过安全组规则和密钥对保障SSH安全登录。实验还包含卷挂载操作和快照管理，验证了数据持久化与系统备份功能。案例重点展示了网络规划、路由配置、实例创建、安全组策略等核心功能，同时对比了OpenStack快照与传统虚拟化快照的差异，体现了OpenSt
解析云平台领域全球分发的核心要点
随着云计算技术的普及，企业对云服务的全球化部署需求日益增长。全球分发作为云平台的核心能力，直接影响用户体验、系统性能及合规性。本文旨在深入剖析云平台实现高效全球分发的关键技术要素，涵盖架构设计、数据同步、负载均衡、网络优化、合规治理等核心领域，为技术团队提供从理论到实践的完整指导。本文采用分层架构展开：首先定义核心术语并构建全球分发的技术框架，然后依次解析架构设计、核心算法、数据管理、网络优化、合规治理等模块，通过实战案例演示工程实现，最后展望技术趋势与挑战。
基于ZStack云平台部署FortiGate
作者：邵悠锋 前言 随着云计算技术的不断完善和发展，云计算已经得到了广泛的认可和接受，许多组织已经或即将进行云计算系统建设。同时，以信息服务为中心的模式深入人心， 大量的应用正如雨后春笋般出现， 组织也开始将传统的应用向云中迁移。 云计算技术给传统的 IT 基础设施、应用、数据以及IT 运营管理都带来了革命性改变，同时也给安全措施改进和升级、安全应用设计和实现、安全运维和管理等带来了问题和挑战，也...
springcloud----Zuul动态路由
前言Zuul 是Netflix 提供的一个开源组件,致力于在云平台上提供动态路由，监控，弹性，安全等边缘服务的框架。也有很多公司使用它来作为网关的重要组成部分，碰巧今年公司的架构组决定自研一个网关产品，集动态路由，动态权限，限流配额等功能为一体，为其他部门的项目提供统一的外网调用管理，最终形成产品(这方面阿里其实已经有成熟的网关产品了，但是不太适用于个性化的配置，也没有集成权限和限流降级)。不过这里
主流云平台对比
国内主流云服务商对比摘要：阿里云、腾讯云、华为云和AWS在价格、计算、存储、网络及安全等方面各有特点。价格上，国内云商通过大幅降价和促销提升性价比，阿里云首购优惠显著，华为云侧重政企定制；AWS按需成本较高但预留实例可降30-60%。计算资源方面，AWS实例类型最丰富，阿里云弹性实践突出，腾讯云擅长高并发场景，华为云强调软硬协同。存储服务均支持多层级和加密，国内云性价比更高。网络能力上，国内云本土延迟低，AWS全球覆盖优。安全方面均提供完善防护，国内云更一站式，AWS模块化强。全球覆盖AWS最广，阿里/腾讯
云平台领域 API 网关的接口管理最佳实践
在云原生和微服务架构盛行的今天，API网关作为系统入口和流量枢纽，其重要性日益凸显。本文旨在分享云平台环境下API网关接口管理的系统性实践方法，涵盖设计、开发、部署、运维全生命周期。文章首先介绍API网关的基本概念，然后深入探讨接口管理的关键技术，接着通过实战案例展示具体实现，最后展望未来发展趋势。API网关：系统的统一入口，负责请求路由、协议转换、安全控制等接口管理：对API生命周期的规划、设计、实现、维护全过程管理流量控制：对API访问频率和并发数的限制策略智能化：AI驱动的动态路由和流量管理。
无人机散热系统设计：从材料选择到智能调控的全面解析
本文全面解析无人机散热系统设计，从材料选择到智能调控，探讨了导热界面材料、轻量化散热结构和智能调控算法的应用。通过实战案例，展示了如何在极端环境下优化散热性能，提升无人机的工作效率和可靠性。
STM32F103VET6实战：用W25Q64外部Flash实现Bootloader远程升级（含完整代码解析）
本文详细介绍了基于STM32F103VET6与W25Q64外部Flash的Bootloader远程升级实现方案，包含硬件选型、存储分区策略、双校验机制及完整代码解析。通过SPI接口实现固件存储与升级，适用于物联网设备开发，提升OTA功能可靠性。
Python爬虫实战：高效爬取Vimeo高清视频
在当今数字化时代，视频内容已成为互联网的重要组成部分。Vimeo作为一个高质量的视频分享平台，拥有大量优质视频资源。然而，Vimeo并未提供直接下载视频的选项，因此，我们需要借助Python爬虫技术来获取这些高清视频。（HTTP Live Streaming）格式存储。Vimeo的视频通常不会直接暴露。Vimeo的视频通常以。
【数据分析】基于多组学数据整合的微生物与宿主互作网络构建及可视化分析
综上所述，本教程通过详细的步骤和方法，展示了如何整合微生物群落数据、宿主基因表达数据和代谢组数据，构建微生物与宿主互作网络，并进行可视化分析。这种方法为研究微生物与宿主之间的复杂关系提供了一种有力的工具，有助于推动相关疾病的研究和治疗。然而，在实际应用中，需要注意数据处理和分析过程中的各种问题，并结合实验验证来提高研究结果的可靠性和科学性。未来，随着多组学技术的不断发展和完善，以及数据分析方法的创新，相信我们能够更深入地理解微生物与宿主之间的互作机制，为疾病的预防、诊断和治疗提供更有力的支持。
MIMIC数据库简介
一 、MIMIC简介 MIMIC（Medical Information Mart for Intensive Care），是一个大型的公开数据库。该数据库记录了2001年至2019年期间贝斯以色列女狄肯斯医疗中心重症监护病房患者的相关数据，拥有4万多名患者的医疗健康数据和记录。 MIMIC数据库记录了人口统计学信息，如病人的性别、身高、宗教等情况。记录了实验室检验信息，如血常规，肝功能，肾功能等实验室检测数据。记录了患者的用药信息，如高血压患者服用了治疗高血压类药物等。记录了护理人员以及患者的护理级别等。
UNet + Shuffle Attention：一种轻量高效的医学图像分割注意力机制
本文提出了一种轻量高效的医学图像分割方法，将Shuffle Attention模块嵌入UNet的上采样路径中。Shuffle Attention通过通道分组注意力机制增强关键特征，同时保持计算轻量化。该方法在上采样后应用注意力模块，有效融合高层语义与低层细节，计算开销小且易于部署。实验表明，该模型在保持UNet原有优势的基础上，通过注意力机制提升了特征聚焦能力，适用于多种图像分割任务。未来可进一步结合空间注意力或Transformer模块以增强模型性能。
Openclaw错误分析与解决方案之:Agent couldn‘t generate a response. Please try again.
Openclaw错误分析与解决方案:Agent couldn't generate a response. Please try again.
[Godot][入门] 安装与版本选择：3.x 还是 4.x？（按项目类型一键决策）
摘要： Godot引擎版本选择需根据项目需求权衡3.x与4.x。Godot4.x（如4.2）适合3D开发和新项目，支持Vulkan和GDScript2.0，但生态尚不成熟；Godot3.x（如3.5.3）则更适合稳定2D开发、Web导出及依赖现有插件/教程的场景。安装方式极简，官网下载解压即可运行。新手建议：短期高效选3.x，长期探索选4.x，旧项目勿盲目迁移。附版本对比表及决策树，助开发者快速匹配需求。
Probability and Statistics - 4th edition
Probability and Statistics - 4th edition
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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