qq_36337120的博客

1.源码解析的方法论：1）从main函数入口开始2）以输入为出发条件3）追踪代码的调用图谱4）直至输出5）找到程序运行闭环2.在项目文件中bin为二进制文件(Binary),bulid为建立项目，etc放一些比较杂的东西，tools为一些工具。在ryu中有bin，build，debian，doc，etc，ryu，tools，readme...

https://blog.youkuaiyun.com/firing00/article/details/81451449

RNN做有关时间序列的数据分析中，有时候序列长度不一样，用tensorflow代码来说就是[batch,timestep,inputs]中，对于一个batch来说会有一些timestep不一样，一些框架提供了相应的解决办法，一直没找到转载文章的按钮，直接贴参考文章链接https://blog.youkuaiyun.com/qq_27825451/article/details/88991529 ...

前言：我们前面将的各种循环神经网络的实现都是固定的时间步长的，即timesteps的长度是固定的，但是在实际问题中，这个往往是不固定的，为什么呢？因为文本数据在处理的时候，由于各样本的长度并不一样，有的句子长有的句子短 这就导致在timesteps上面是维度不固定的，这种数据该如何处理呢？这就是...

在使用tensorflow对构建rnn模型的时候，有几个参数一直不能很好的理解它本身的结构，这对后续网络的修改产生了很大的问题，在网上查阅资料后对其中一些参数结构进行总结。 例子代码如下： #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorial...

在编写ryu应用程序时候，发现源代码中有许多python装饰器，类似如下： @set_ev_cls(ofp_event.EventOFPPortStatus, MAIN_DISPATCHER) def _port_status_handler(self, ev): msg = ev.msg reason = msg.reason po...

根据网上相关学习视频和代码仿照的Ryu实现对交换机的端口以及流表项的监视器，代码如下： #!/usr/bin/env python2 # -*- coding:utf-8 -*- from operator import attrgetter from ryu.controller import ofp_event from ryu.controller.handler import MAIN_...