VLAN Basics

Ubuntu 18.04 下部署 MySQL Galera 集群实战指南 Galera Cluster 是一种基于认证复制(Certification-Based Replication)的同步多主数据库集群方案,其核心原理是通过写集(writeset)广播、全局事务序号(seqno)校验与分布式认证阶段,实现跨节点强一致性。相比 MySQL 原生半同步或 Group Replication,Galera 在 Ubuntu 18.04 等老旧 LTS 系统上具备更成熟的二进制兼容性与更低的运维门槛,尤其适合对 RPO=0、读己之写实时性有硬性要求的金融、政务类生产环境。技术价值体 阅读详情

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Virtual LANs(VLANs) VLAN Basics �����1�������Ե�������,�ָ�㲥����?���Ǵ���VLAN.VLAN�����ӵ�������˵�switch�Ķ˿ڵ������û�����Դ���߼�����.����ͬ���������䲻ͬ�Ķ˿�,�Ϳ��Դ�����С�Ĺ㲥��.Ĭ�������,��ij��VLAN�е������Dz�����������VLANͨ�ŵ�,������ʹ��router������VLAN���ͨ�� VLAN��һЩ�ص�: 1.���������,�ƶ��͸ı�,ֻ��Ҫ���ʵ���VLAN�����ú��ʵĶ˿� 2.��ȫ,��Ϊ��ͬVLAN���û����ܻ���ͨ��,��������router����VLAN���ͨ�� 3.��ΪVLAN���Ա���Ϊ�ǰ����ܻ��ֵ��߼�����,����VLAN������λ��,����λ���޹� 4.VLAN���Ӱ�ȫ�� 5.VLAN���ӹ㲥�������,����С�㲥��Ĵ�С Broadcast Control ÿ��Э�鶼���й㲥��������,���ڷ�����Ƶ��,����,һ�������¼������: 1.Э������ 2.�����������е�Ӧ�ó��� 3.��Щ������εı�ʹ�� Security ��ȫ����VLAN��1���ص�,��ͬVLAN���û����ܻ���ͨ��,��������router����VLAN���ͨ�� Flexibility and Scalability VLAN������ԺͿ���չ��: 1.���Բ�������λ�����,���ʵ��Ķ˿ڷ��䵽�ʵ��� VLAN�оͿ�����.���԰�VLAN�������������,��ͼ: http://bbs.**********.com/UploadFil...91446370092.jpg 2.��VLAN���ӵ�̫���Ժ�,����Ի��ָ����VLAN,�����ٹ㲥���ĵ��������Ӱ��,��VLAN�е��û�Խ��,���㲥Ӱ��ľ�Խ�� ���Ƚ�������2��ͼ,���Կ��Է���,ͼ2,��VLAN�ľ��и��ߵ�����ԺͿ���չ��,����: http://bbs.**********.com/UploadFil...91521144367.jpg http://bbs.**********.com/UploadFil...15132887548.jpg VLAN Memberships �ֶ��ɹ���Ա����˿ڻ��ֵ�VLAN�о�̬VLAN(static VLAN);ʹ�����ܹ������,��̬����VLAN�Ľж�̬VLAN(dynamic VLAN) Static VLANs ��̬VLAN:��̬VLAN��ȫ�Խϸ�,�ֶ����ֶ˿ڸ�VLAN,���豸������λ��ûʲô��ϵ.����,ÿ��VLAN�е���������ӵ����ȷ��IP��ַ��Ϣ,��VLAN2����Ϊ172.16.20.0/24 Dynamic VLANs ��̬VLAN:ʹ�����ܹ������,���Ի���MAC��ַ,Э��,����Ӧ�ó�������̬����VLAN.Cisco�豸����Ա����ʹ��VLAN������Է�����(VLAN Management Policy Server,VMPS)�ķ�����������MAC��ַ���ݿ�,�����������̬����VLAN,VMPS���ݿ��MAC��ַӳ��VLAN�� Identifying VLANs ��֡�������б�����,switches�������Ͷ������,���ϸ���Ӳ����ַ���ж���ζ����ǽ��в���.��1��Ҫ��ס����:�ڲ�ͬ���͵�������,֡������ķ�ʽҲ��һ�� ���������е�2����������: 1.access links:ָ����ֻ����һ��VLAN,�ҽ����VLANת������֡�Ķ˿�,Ҳ����native VLAN.switches��֡���͵�access-link�豸֮ǰ,��ȥ�κε�VLAN��Ϣ.����access-link�豸������VLAN��ͨ��,�������ݰ���·�� 2.trunk links:ָ�����ܹ�ת�������ͬVLAN��ͨ�ŵĶ˿�.trunk link����ʹ��100Mbps���ϵĶ˿������е�Ե�����,1��������Я��1005��VLAN��Ϣ.trunk linkʹ��ĵ�����1���˿�ͬʱ��Ϊ����VLAN�Ķ˿�,�������Բ���Ҫ��3�豸.������switches֮��ʹ����trunk link,���VLAN����Ϣ�������������ͨ��;�������switches֮��û��ʹ��trunk link��ʹ��һ�������,��ôֻ��VLAN1����Ϣͨ��������ӱ����ഫ��.VLAN1Ĭ����Ϊ����VLAN Frame Tagging frame tagging:֡�ļ��

YOLO26算法大门区域检测+训练好的模型+285张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[大门(gates)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 64 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6364** mAP50-95 | 0.4539 Precision | 0.7309 Recall | 0.6111 train/box_loss | 0.6662 train/cls_loss | 0.5916 val/box_loss | 1.3351 val/cls_loss | 1.5479 【训练过程分析】 训练过程可分成三个主要阶段:前期、中期和后期。刚开始时,模型的损失函数确实有了显著下降,box_loss 从0.6662开始,经过几轮的迭代,迅速降至0.5左右。但到了中期,loss 的下降速度明显放缓,甚至有停滞不前的趋势。这一现象在val/box_loss的表现上尤其明显,从1.3351缓慢上升至1.4左右,直到训练到64轮时才略有下降。在这一阶段,mAP50从0.6364仅轻微上升到0.64,提升有限。这期间,模型似乎陷入了平台期,进展缓慢,让人感到有些煎熬。从第30轮到第64轮,我频繁查看曲线图,希望能捕捉到一点改善的迹象,但都未能如愿。这个阶段也让我对模型的潜力产生了怀疑,担心训练过程可能需要更长时间才能看到显著改善。 进入后期阶段,尽管损失函数略有下降,但mAP50的提升并不明显,这让人感到非常... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

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