Resources for Social Network

博客介绍了社交网络相关内容,推荐了jackyzhong博客上的文章。列举了国外社交产品如linkedin、del.icio.us等,国内的优友地带、圈网中国等,还提及与MSN集成功能。此外,还介绍了无马甲论坛及与email集成的协作文档管理和论坛功能。
关于social network,在jackyzhong的blog上有一篇文章介绍的不错,
http://www.cnblogs.com/jackyzhong/articles/128432.html

国外的产品:

1. www.linkedin.com
Link someone knowen by someone

2. del.icio.us
Link someone known by something 

3. GIS (Geography Infromation System) with Social Software
Example: Trepia, www.trepica.com

国内的产品:

1. 优友地带
www.uuzone.com

2. 圈网中国
www.16play.com
跟MSN集成,可以把MSN上的联系人加入自己的关系网

其他:
1. 没有马甲的论坛
2. 协作-文档管理,与email集成,论坛功能
内容概要:本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池与全局池)、NAT转换(静态与动态)、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用;最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群:具备一定网络基础知识,从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议:此笔记以实用配置为主,建议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每一条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
### Social LSTM Python Code Implementation Example Social LSTM is a model designed to predict human trajectories in crowded spaces by considering social interactions between individuals. A GitHub repository that provides an implementation of this model can be found at the following link[^2]. This project offers comprehensive resources including datasets, training scripts, and evaluation tools. The core components of the Social LSTM architecture include: - **Model Definition**: The neural network structure which incorporates Long Short-Term Memory (LSTM) units. ```python class SocialLSTM(nn.Module): def __init__(self, args): super(SocialLSTM, self).__init__() # Define LSTM layers here based on input arguments def forward(self, obs_traj, neighbors_indices=None): # Implement forward pass logic involving LSTM operations pass ``` - **Data Processing Pipeline**: Preprocessing steps required before feeding data into the model. ```python def process_data(data_file_path): raw_data = load_raw_trajectory_data(data_file_path) processed_data = preprocess(raw_data) return processed_data ``` - **Training Loop**: Script used for training the model with appropriate loss functions and optimizers. ```python for epoch in range(num_epochs): for batch_idx, (input_seq, target_seq) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() output = model(input_seq) loss = criterion(output, target_seq) loss.backward() optimizer.step() if batch_idx % log_interval == 0: print(f'Train Epoch: {epoch} [{batch_idx * len(input_seq)}/{len(train_loader.dataset)} ({100. * batch_idx / len(train_loader):.0f}%)]\tLoss: {loss.item():.6f}') ``` This particular implementation also includes visualization utilities to help understand how well predictions align with actual movements within crowds[^2].
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