思科认证CCNPv2.0详解第2部分 路由操控和BGP视频教程-安德-专题视频课程

乾颐堂安德老师提供的思科CCNPv2.0视频培训课程,深入讲解路由控制和BGP协议,包含16个模块,适合中级工程师学习。
思科认证CCNPv2.0详解第2部分 路由操控和BGP视频教程—7569人已学习
课程介绍    
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    乾颐堂安德老师思科CCNPv2.0视频培训课程,该教程主要讲解路由操控和BGP协议。
课程收益
    掌握路由控制和BGP协议
讲师介绍
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    乾颐堂创始人之一安德--周亚军,从业时间5年,思科路由交换和运营商CCIE,截至到现在培养出214名CCIE,NP级别的初中级工程师不计其数,这些学子广泛就职于百度、思科、腾讯、华为等公司;2014年成为华为HCIEv2.0第一人,培养出数百名的华为实施工程师,其中多名佼佼者成为华为HCIE。
课程大纲
    1. CCNPv2.0-24 路由重分布定义  01:20:04
    2. CCNPv2.0-25-控制更新  52:16
    3. CCNPv2.0-26-前缀列表和route-map  01:16:17
    4. CCNPv2.0-27 route-map应用和双向重分布  58:02
    5. CCNPv2.0-28 修改次优路由和PBR  01:05:53
    6. CCNPv2.0-29 PBR基于策略的路由配置  52:09
    7. CCNPv2.0-30-BGP基本理念和特性  01:19:14
    8. CCNPv2.0-31 BGP基本配置  56:32
    9. CCNPv2.0-32 BGP全互联  01:15:59
    10. CCNPv2.0-33 BGP peer-group  59:46
    11. CCNPv2.0-34 BGP动态邻居和通告路由  01:03:53
    12. CCNPv2.0-35BGP汇总  56:47
    13. CCNPv2.0-36 BGP移除私有AS和条件性通告  48:29
    14. CCNPv2.0-37 BGP的路由反射器.  57:34
    15. CCNPv2.0-38 BGP联邦  26:08
    16. CCNPv2.0-39 BGP联邦和Community属性  01:21:41
    17. CCNPv2.0-40 BGP选路原则1  41:51
    18. CCNPv2.0-40 BGP选路原则2  01:13:35
    19. CCNPv2.0-42 BGP选路原则3  01:03:04
    20. CCNPv2.0-43 BGP ASPATH列表-IPv6和后门  01:38:33
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源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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