DumpAgent代码解读

cpp 代码
  1. // dumb-agent.cc   
  2.   
  3. #include "dumb-agent.h"   
  4.   
  5. static class DumbAgentClass : public TclClass {   
  6. public:   
  7.   DumbAgentClass() : TclClass("Agent/DumbAgent") {}   
  8.   TclObject* create(intconst char*const*) {   
  9.     return (new DumbAgent());   
  10.   }   
  11. } class_DumbAgent;   
  12.   
  13. DumbAgent::DumbAgent() : Agent(PT_PING) {}   
  14.   
  15.   
  16. int DumbAgent::command(int argc, const char*const* argv)   
  17. {   
  18.   if (argc == 3) {   
  19.     if (strcmp(argv[1], "port-dmux") == 0) {   
  20.       dmux_ = (PortClassifier *)TclObject::lookup (argv[2]);   
  21.       if (dmux_ == 0) {   
  22.     fprintf (stderr, "%s: %s lookup of %s failed\n", __FILE__, argv[1],   
  23.          argv[2]);   
  24.     return TCL_ERROR;   
  25.       }   
  26.       return TCL_OK;   
  27.     }   
  28.     else if (strcmp(argv[1], "tracetarget") == 0) {   
  29.       tracetarget_ = (Trace *)TclObject::lookup (argv[2]);   
  30.       if (tracetarget_ == 0) {   
  31.     fprintf (stderr, "%s: %s lookup of %s failed\n", __FILE__, argv[1],   
  32.          argv[2]);   
  33.     return TCL_ERROR;   
  34.       }   
  35.       return TCL_OK;   
  36.     }   
  37.   }   
  38.   return Agent::command(argc, argv);   
  39. }   
  40.     
  41.   
  42. void DumbAgent::recv(Packet *p, Handler *h=0)    
  43. {   
  44.      
  45.   hdr_cmn *ch = HDR_CMN(p);   
  46.   hdr_ip *iph = HDR_IP(p);   
  47.      
  48.   if (ch->direction() == hdr_cmn::UP) { // in-coming pkt   
  49.     if ((u_int32_t)iph->daddr() == IP_BROADCAST) {   
  50. //      printf("Recvd brdcast pkt\n");   
  51.       dmux_->recv(p, 0);   
  52.        
  53.     } else {   
  54.       // this agent recvs pkts destined to it only   
  55.       // doesnot support multi-hop scenarios   
  56.       assert(iph->daddr() == here_.addr_);   
  57. //      printf("Recvd unicast pkt\n");   
  58.       dmux_->recv(p, 0);   
  59.     }   
  60.        
  61.   } else { // out-going pkt   
  62.     target_->recv(p, (Handler*)0);   
  63.   }   
  64.   
  65. }   
  66.     
  67. void DumbAgent::trace(char *fmt, ...)    
  68. {   
  69.      
  70.   va_list ap;   
  71.      
  72.   if (!tracetarget_)   
  73.     return;   
  74.      
  75.   va_start (ap, fmt);   
  76.   vsprintf (tracetarget_->pt_->buffer (), fmt, ap);   
  77.   tracetarget_->pt_->dump ();   
  78.   va_end (ap);   
  79. }   
Unet是一种深度学习模型,最初由Ronneberger等人在2015年提出,主要用于生物医学图像分割。在Matlab中实现Unet网络可以利用其强大的数学计算能力和友好的可视化界面,非常适合科研和教育用途。这个"Unet分割(Matlab)Demo"提供了在Matlab环境中构建、训练和应用Unet模型的示例。 Unet网络的特点在于其对称的架构,由下采样(编码器)和上采样(解码器)两部分组成。编码器部分用于捕捉图像的上下文信息,通过多个卷积层和池化层逐级降低特征图的分辨率,增加表示能力。解码器部分则负责恢复图像的原始空间分辨率,通过上采样和与编码器的跳连接来恢复细节信息。 在`segunet.mlx`文件中,我们可能会看到以下关键步骤的实现: 1. **网络结构定义**:定义Unet的卷积层、池化层、上采样层等。Matlab的Deep Learning Toolbox提供了构建自定义网络的函数,如`conv2d`、`maxpool2d`和`upsample2d`。 2. **损失函数选择**:图像分割通常使用交叉熵损失(cross-entropy loss),有时也会结合Dice系数或Jaccard相似度来评估模型性能。 3. **数据预处理**:`data`文件可能包含训练和验证数据,需要进行归一化、分批次等预处理操作。 4. **模型训练**:设置优化器(如Adam)、学习率策略,并执行训练循环。 5. **模型评估**:在验证集上评估模型的性能,例如计算 Dice 指数或IoU(Intersection over Union)。 6. **可视化结果**:展示模型预测的分割结果,与实际标签对比,帮助理解模型性能。 为了运行这个Demo,你需要确保安装了Matlab的Deep Learning Toolbox以及相关的数据集。`segunet.mlx`是Matlab Live Script,它将代码、注释和输出结合在一起,便于理解和执行。在Matlab环境中打开此脚本,按照指示操作即可。 此外,了解Unet在网络架构设计上的创新,比如跳跃连接(skip connections),有助于理解模型为何能有效地处理图像分割任务。Unet的成功在于它既能捕捉全局信息又能保留局部细节,因此在生物医学图像分析、遥感图像分割、语义分割等领域有广泛应用。 这个"Unet分割(Matlab)Demo"提供了一个直观的起点,帮助初学者和研究人员快速上手Unet网络的实现和训练,为后续的图像分割项目打下基础。通过学习和实践,你可以掌握深度学习在Matlab中的应用,进一步提升在图像处理领域的技能。
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