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我也要
openstack中每个服务都有三个端点：分别是admin,internal,public
admin:管理员入口
internal：内部通讯
public：其他用户
其实权限与入口无关，比方说admin就是老板通道，internal就是员工通道，public就是外来人员通道。
1.我是老板，但是我走外来人员通道我就不是老板了吗？
2.我是一个来参观的，但是我走老板通道我就能对员工发号命令了吗？
当然上述都是否认，这个通道是为了网络不混乱，你可以想象开车，分机动车和非机动车，我骑个自行车上高速公路难到车就开不动了吗？其实是为了分类和安全考虑。
端点分析图
详解OpenStack常见模块
引言 OpenStack 云平台服务的提供主要是依靠 Nova、Glance、Cinder 和 Neutron 四个核心模块完成的， 四个辅助模块 Horizen 、Ceilometer 、Keystone、Swift 提供的访问、监控、权限和对象存储功能。 服务进程之间的通讯通过消息队列MQ实现 一、控制台 Horizon 管理、控制OpenStack服务的web控制面板 1.1 Horizon 的特点及管理任务： 实例管理：创建、删除实例，查看终端日志，.
openstack-keystone
文章目录一、keystone身份服务二、keystone的主要功能三、keystone相关概念四、keystone认证流程五、OpenStack-Keystone组件部署步骤 一、keystone身份服务 keystone（openstack identity service）是openstack中的一个独立的提供安全认证的模块，主要负责openstack用户身份认证、令牌管理、提供访问资源的服务目录、以及基于用户角色的访问控制keystone类似一个服务总线，或者说是整个openstack框架的注册表，其
OpenStack Train版
一、安装基础环境&服务 1.1系统配置 系统开启内核虚拟化https://jingyan.baidu.com/article/ab0b56305f2882c15afa7dda.htmlhttps://jingyan.baidu.com/article/7c6fb42847fc1dc1652c905f.html Centos7更改网卡名称eth0 https://jingyan.baidu.com/article/17bd8e524c76a285ab2bb8ff.html 关闭ipv6
OpenStack介绍及原理
OpenStack是一个开源的云计算管理平台，由多个项目组成，用于构建和管理私有云和公共云。其核心服务包括计算(Nova)、网络(Neutron)、存储(Swift/Cinder)、身份认证(Keystone)和镜像服务(Glance)。OpenStack支持三种云计算模式：IaaS、PaaS和SaaS。其架构通过消息队列和数据库实现组件间通信，用户可以通过Dashboard或API创建和管理云资源。创建实例的流程涉及身份认证、资源分配和数据库记录等步骤。OpenStack采用模块化设计，用户可根据需求选择
IEEE Access 上岸指南，附含泪整理的 cover letter 、沟通邮件、终版文档等资料包
终于上岸了！ 我是一个小硕，本科期间发表过两篇水文，奈何学校有更高的毕业要求，只能硬着头皮尝试一下 SCI。 想投 IEEE Access 的朋友都应该知道 小木虫论坛 对这个期刊的讨论，褒贬不一，有的人说是大水刊，有的人说有难度。 比如： @wow_: 不可否认，灌水期刊。只要之前中过一篇，再投基本没有不录用的！我们实验室其他老师说过一区除外的收费期刊都应该禁止灌水。 @pssp: 审稿人还...
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自然二进制数与格雷码的相互转换
自然二进制数与格雷码两者优势： 自然二进制数的编码方式简单明了，容易理解，在加减运算中能够直接进行，同时十分方便进行一些位运算操作（如移位、取反等）。 格雷码计数时只有一位变化，可有效减少计数器状态的冗余转换，同时在传输数据时能够减小传输错误的概率，此外带权重编码处理更加方便。 在一定程度上自然二进制数与格雷码优缺点基本相反，综上所述，自然二进制数和格雷码各有优劣之处，需要根据具体应用场景选择合适的编码方式。简单来说，在计数器和编码器中，倾向于使用格雷码；而在进行加减运算时，则倾向于使用自然二进制数。
Vue - 萤石云监控 ezuikit 视频实例销毁方案，解决使用stop方法无法销毁EZUIKit实例或销毁后依然占用内存并且监控画面依然有声音问题（解决页面多个监控摄像头画面同时播放，翻页或关闭页
vue2，vue3，萤石，监控摄像头，萤石云销毁视频实例，退出页面销毁，stop销毁原视频流，占用内存怎么办，销毁后视频依旧在后台播放有声音，销毁视频播放器，页面上有多个视频画面怎么销毁某一个，stop方法不生效怎么办，浏览器非常卡，dom销毁，ezuikit-js萤石云播放器Vue中使用beforeDestory销毁播放器实例，调用萤石云ezuikit-js的视频对象销毁，vue使用萤石云监控视频录像回放，不销毁实例会出现离开页面后依旧有监控声音并且占内存问题，不好使，页面崩了，崩溃，视频监控太多，没有用
硬方案——几种实用的恒流源电路设计方案，敬请收藏（运放、三极管在手，让你玩出多种花样）
0 引言 我们在信号测量、供电等应用场景时常会涉及到使用恒流源，以前觉得恒流源挺神奇的，研究了下实现方案，其实也没有多么高深（这里讨论的仅限于用在信号测量中的小电流恒流源设计），这里给出几个实用的恒流源电路设计方案。 1 恒流源电路设计 （1）使用三极管搭建的恒流源 （2）使用运放搭建的恒流源 （3）使用恒流二极管搭建的恒流源 pt100恒流源测温电路图_电子技术_电工之家 ...
Vue3 - 超详细最新 wangEditor V5 富文本编辑器安装引入及使用教程，提供工具栏配置、基础富文本功能、API使用示例教程等（新手小白快速引入并植入到项目中）
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把事务数据变成可分析数据：用 ABAP CDS 构建 Cube View 与 Query View，并拆解 OData 取数的底层路径
ABAP CDS分析建模：Cube与Query视图的实践解析 本文探讨了ABAP CDS分析建模中Cube View与Query View的核心区别与应用场景： 架构定位 Cube View作为分析型数据源，定义维度和度量的基础语义 Query View作为消费投影，控制查询可见字段和聚合逻辑 关键实现 通过@Analytics.dataCategory: #CUBE声明分析数据源 使用@DefaultAggregation确保指标口径一致性 @Analytics.query: true启用分析引擎特性 运
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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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