ION-DTN with ECLSA 源码

本文介绍了解决ION-DTN中ECLSA模块因代码缺失导致无法编译的问题,通过获取完整代码,实现了在多个版本中的成功编译。ECLSA作为前向纠错编码,在深空通信中减少了重传次数。

ECLSA 是一种前向纠错编码,用于对缺失的数据进行恢复,从而避免重传。

在ION-DTN中,ECLSA用于LTP之下,将LTP segment作为编码的单元,如下图所示:

ECLSA(纠错链路服务适配器)是UDPLSA(和其他LSA)的一种新的LSA替代方案。

LTP中加入这个编码的目的在于减少重传次数,因为深空中,延时很大,重传的代价很高。

 

但在实验中,发现ECLSA模块在ION-DTN中的代码缺失了一部分文件,导致无法正常编译。

ION-DTN版本:3.6.0;3.6.0b;3.6.1,3.6.2。

所有正式release版本均缺少文件。

因此本人联系了ECLSA项目的负责人,从他那获得了完整代码文件,亲测可正常编译,下载地址如下:

https://github.com/hahchenchen/ION-DTN-with-ECLSA

 

内容概要:文章以“智能网页数据标注工具”为例,深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展,学生能够融合前端开发、自然语言处理(NLP)、本地存储与模型推理等技术,实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构,涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程,并提供了核心代码实现,包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群:具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制,有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生,尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标:①掌握浏览器扩展开发全流程,理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制;②实现在浏览器端运行轻量级AI模型(如NER、情感分析)的技术方案;③构建可用于真实场景的数据标注工具,提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议:建议结合代码实例搭建开发环境,逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性,在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
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