m0_74113296的博客

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这样就完成了在你的 Ubuntu 虚拟机上针对 C++, OpenMP, Pthreads, 以及 MPICH 4.3.0 的环境配置。你应该能看到指向你安装目录的路径（例如 /home/你的用户名/mpi/mpich-4.3.0/bin/mpicc）以及版本信息。这会安装 gcc, g++, make 以及必要的开发库，其中包含了对 OpenMP 和 Pthreads 的基础支持。运行配置脚本，指定安装前缀 (--prefix) 并禁用 Fortran（除非你需要它并且已经安装了 gfortran）。

你配置了 PC0 (IP: 192.168.1.11/24, 网关: 192.168.1.1) 和 PC1 (IP: 192.168.3.11/24, 网关: 192.168.3.1)。按照文件的拓扑连接了 3 台路由器 (R01, R02, R03)、2 台交换机 (Switch0, Switch1) 和 2 台 PC (PC0, PC1)。输入 configure terminal 进入全局配置模式 (Router(config)#)。

根据 show spanning-tree 输出（特别是 SW0 上的根端口），确定从 PC0 到 PC3 的当前活动路径。例如，如果 SW0 的 Fa0/22 是根端口，路径可能是 PC0 -> SW0 -> SW1 -> SW3 -> PC3 (需要检查 SW1 和 SW3 上的端口状态确认)。根据最低的 MAC 地址（来自 OCR 第 1 页：SW3 的 MAC 为 ...01E1），如果优先级都是默认值 (32768)，SW3 应该是根桥。识别哪个端口是根端口、指定端口或阻塞端口。

选择 "Copper Straight-Through" (或者 "Copper Cross-Over"，现代设备通常支持 Auto-MDIX，直通线也行，但严格按规范 Trunk 或同类设备互联建议交叉线，不过 Packet Tracer 中 Gig口用直通通常没问题)。配置两台交换机 SW1 和 SW2，划分 VLAN 10 和 VLAN 20，配置 Trunk 链路，并测试同 VLAN 和跨 VLAN 的连通性以及 Telnet 管理访问。"2960" 交换机拖拽到工作区。"PC" 拖拽到工作区。

生成对抗网络GAN 深度学习模型，用于生成数据对抗式训练，生成器v判别器DCGAN>WGAN>StyleGAN技术不断进化GAN在艺术创作。数据增强领域应用越来越广泛应用：GAN在图像合成，数据增强，虚拟现实等领域有着广泛的应用。StyleGAN2能够生成逼真的人脸图像，推动了计算机视觉和图形学的发展。GAN也被用于生成式医学图像，帮助医生进行更准确的诊断。

初步诊断是因为，训练的模型次数太少，不能识别。认为在图片里没有对象，数据框没有办法识别，所以就会发生数组越界。我现在重新训练我的模型，希望能检测出来。有些图片在报错，有些能检测出。

文件，这些是HDF5格式的文件，用于存储模型结构和权重。库保存模型，文件后缀通常是。用models加载模型。

slow 指向当前节点，fast 指向 slow 的下一个节点。删除节点：在遍历过程中，如果 fast 指向的节点值等于 val，就将 fast 节点从链表中删除。如果头节点本身的值等于 val，我们需要将 head 指向下一个节点，并继续检查新的头节点直到找到一个不等于 val 的节点为止。删除头节点等于 val 的情况：因为头节点是特殊的，删除它会改变整个链表的头，所以需要先处理头节点可能需要删除的情况。我们需要从一个链表中删除所有节点，其值等于给定的 val，并返回处理后的链表的头节点。