L2TP报文结构

最新推荐文章于 2025-05-22 10:41:19 发布
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#加密

博客介绍了L2TP的控制报文和数据报文，包括可靠的控制通道与不可靠的数据通道。还阐述了AVP报文格式，详细说明了H bit置1时的加密过程以及M bit的作用，同时提及各AVP的结构。
 L2TP的控制报文和数据报文，可靠的控制通道和不可靠的数据通道，AVP报文格式，H bit置1时的加密过程， M bit的作用，各AVP的结构。 
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CNN+LSTM+Attention实现时间序列预测(PyTorch版)
斌擎科技
10-04 3880
一、基于PyTorch搭建CNN+LSTM+Attention模型实现风速时间序列预测 本文的前两篇文章写的是LSTM+Attention和CNN+Attention，由于对于CNN和LSTM可以进行融合形成CNN-LSTM模型，所以本项目作为这三个模型融合的最终版，也就是所谓的CNN+LSTM+Attention。 对于这个融合模型效果理论是相当不错的，但是由于本文只是为了给初学者传达这中搭建方法，所以对于超参数没有进行调节，所以这个终极融合模型的效果应该是体现不出来的，如果需要发挥出它的真正效果，需
LSTM+CNN+ATTENTION（QA）
qq_43390809的博客
10-24 4564
一、 四个模型 注意力： 实验 数据集：InsuranceQA 二、 三个变化： 1.LSTM只用输入们 2.提出对比五个比较函数（图右边5个） 3.最后一层加Cnn 实验 1 https://github.com/shuohangwang/SeqMatchSeq 三、 变化： 嵌入层用预训练语言模型代替（ELMo） +ATTENTION +聚类 +迁移学习 实验 ...
【智能算法】霜冰优化算法（RIME）原理及实现
Logic_9527的博客
03-31 7308
该机制通过比较个体的更新适应度值与更新前的值，以决定是否替换个体，并同时替换这两个个体的解。在微风环境中，软霜生长具有强烈的随机性，使得霜粒子能够自由覆盖对象表面，但在同一方向上生长速度缓慢。本研究借鉴软霜的生长特性，提出了一种软霜搜索策略，利用霜粒子的强随机性和覆盖性，使算法能够快速覆盖整个搜索空间，避免陷入局部最优解。在强烈的狂风条件下，硬霜的生长更加简单和规律，而软霜的生长则更加随机。因此，本文提出了硬霜穿刺机制，以改善算法的收敛性和跳出局部最优的能力。𝑤的默认值为5，用于控制阶梯函数的分段数量。
没发表小论文的注意啦，最新算法！变分模态分解+霜冰算法优化+LSTM时间序列预测【VMD-RIME-LSTM光伏预测】（Matlab代码实现）
最新发布
10-10
内容概要：本文介绍了一种结合变分模态分解（VMD）、霜冰优化算法（RIME）与长短期记忆网络（LSTM）的混合模型VMD-RIME-LSTM，用于光伏功率的时间序列预测，并提供完整的Matlab代码实现。该方法首先利用VMD对原始...
深度学习Python实现基于RIME-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention霜冰算法（RIME）优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时序预测的详细项目实
06-14
内容概要：本文档详细介绍了基于霜冰优化算法（RIME）优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制的多变量多步时序预测项目。该项目结合了RIME优化算法、CNN、BiLSTM和多头注意力机制，旨在提升多步时序预测...
智能优化算法-霜冰优化算法Rime optimization algorithm(附Matlab代码)
weixin_44028734的博客
06-13 1997
一种基于霜冰物理现象的高效优化算法，称为霜冰优化算法Rime optimization algorithm，RIME。RIME算法通过模拟冰的软时间和硬时间生长过程，构建软时间搜索策略和硬时间穿刺机制，实现优化方法中的探索和开发行为。于2023年发表在Neurocomputing。
MATLAB实现霜冰优化算法(RIME)
corn1949的博客
03-20 613
MATLAB实现霜冰优化算法(RIME)
2023年智能优化算法之霜冰优化算法，附MATLAB代码，直接复制
woaipythonmeme的博客
07-08 7617
霜冰优化算法(Rime optimization algorithm)是Hang Su[1]于2023年2月提出的，该算法受到雾霾冰生长机制的启发，通过模拟软霜冰粒子的运动，提出了一种用于算法搜索的霜冰搜索策略。参考文献：Hang Su, Dong Zhao, Ali Asghar Heidari, Lei Liu, Xiaoqin Zhang, Majdi Mafarja, Huiling Ch...
霜冰优化算法.zip
07-16
霜冰优化算法
霜冰优化算法(RIME)-SCI高被引算法-公式原理详解与性能测评 Matlab代码免费获取
QSJIQIXUEXI的博客
01-13 2003
霜冰优化算法(RIME)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于模拟霜冻冰的形成过程。不同于以往的动物园算法，该算法基于自然现象，同时改进了贪婪选择机制，以实现探索和开发行为的优化！该成果由Su Hang于2023年5月发表在SCI二区Top期刊《Neurocomputing》上！
高性能算法RIME：基于物理的优化的霜冰优化算法
群智能算法开发
05-22 1264
本文提出了一种基于雾状冰物理现象的高效优化算法RIME，通过模拟软雾状和硬雾状冰晶的生长过程，设计了软雾状搜索策略和硬雾状穿刺机制，分别用于算法的探索和开发阶段。软雾状搜索策略利用冰晶粒子的随机性和覆盖能力，避免算法陷入局部最优；硬雾状穿刺机制通过模拟冰晶代理间的交叉行为，提升算法的收敛性和解精度。此外，改进了贪心选择机制，提出正向贪婪选择机制，通过活跃代理替换提高全局探索效率。RIME算法结合了这三种机制，显著提升了优化性能。实验结果表明，RIME在多个基准测试函数上表现出色，具有较高的收敛速度和全局搜索
【智能算法应用】北方苍鹰算法求解二维栅格路径规划问题
Logic_9527的博客
05-18 1680
1] 梁景润,刘丽桑,陈炯晖,等.多策略优化麻雀搜索算法及其路径规划的应用[J].福建理工大学学报,2023,21(06):605-612.栅格法模型最早由 W.E. Howden 于 1968 年提出，障碍物的栅格用黑色表示，可通过的自由栅格用白色表示。[3] 张恩浩.基于麻雀搜索算法的移动机器人路径规划算法研究[D].重庆理工大学,2022.[2] 邓明杰.面向路径规划的群智能优化算法研究[D].江西理工大学,2023.求解二维路径规划问题时，一般采用八领域搜索。
高创新，预测方向小论文有救了！霜冰优化算法+卷积神经网络+注意力机制+LSTM（附matlab代码实现）
2302_81053261的博客
04-09 886
基于注意力机制的CNN-LSTM网络车内CAN总线入侵检测技术》《基于自注意力机制和CNN-LSTM的空战目标机动轨迹预测》《基于CNN-LSTM和注意力机制的锂电池健康状态评估》《基于注意力机制的CNN-LSTM短期电价预测》《基于注意力机制的CNN-LSTM剩余寿命预测研究》《融合CNN-LSTM和注意力机制的空气质量指数预测》更好地捕捉序列中的重要信息：Attention机制能够根据序列中的每个时间步的重要性，动态地给不同时间步的信息赋予不同的权重。
多维时序 | MATLAB实现RIME-LSSVM【23年新算法】基于霜冰优化算法(RIME)优化最小二乘向量机(LSSVM)多变量时间序列预测
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
12-14 631
多维时序 | MATLAB实现RIME-LSSVM【23年新算法】基于霜冰优化算法(RIME)优化最小二乘向量机(LSSVM)多变量时间序列预测
改进的霜冰优化器（IRIME），RIME一种基于霜冰物理现象的高效优化算法，称为霜冰优化
oFWyYTrL的博客
03-06 571
在当今的优化算法领域，RIME（Improved Rime Ice Optimizer）算法以其独特的思路和出色的性能，逐渐成为研究者们关注的焦点。它通过模拟冰的软时间和硬时间生长过程，构建了软时间搜索策略和硬时间穿刺机制，实现了优化方法中的探索和开发行为。RIME算法是一种基于霜冰物理现象的高效优化算法，其通过模拟冰的软时间和硬时间生长过程，实现了探索和开发行为的平衡。RIME算法通过模拟冰的软时间和硬时间生长过程，构建软时间搜索策略和硬时间穿刺机制，实现优化方法中的探索和开发行为。
一区大黄蜂！人工蜂群算法优化！ABC-CNN-LSTM-MATT多特征分类预测
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
10-12 811
一区大黄蜂！人工蜂群算法优化！ABC-CNN-LSTM-MATT多特征分类预测
【图像隐写】Jsteg算法JPEG图像信息隐藏（可设置DCT系数 嵌入率）【含Matlab源码 4235期】
Matlab912100926的博客
05-17 1191
Jsteg算法JPEG图像信息隐藏（可设置DCT系数 嵌入率） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
基于RIME优化的CNN-BiLSTM-多头注意力时序预测模型实现
资源摘要信息: 本文档详细介绍了基于霜冰优化算法（RIME）优化卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）融合多头注意力机制的多变量多步时序预测项目。该项目旨在提升多步时序预测的精度和鲁棒性，结合了多个先进...
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