37、网络技术中的关键概念与架构解析

网络技术中的关键概念与架构解析

在网络技术领域,有许多关键概念和架构对于构建高效、稳定的网络至关重要。本文将深入探讨其中一些重要的概念,包括 Carrier Supporting Carrier(CsC)、Inter-Domain RSVP-TE LSPs,以及Overlay和Underlay架构等。

1. Carrier Supporting Carrier(CsC)

MPLS(多协议标签交换)技术的复杂性取决于其应用的深度和广度。Carrier Supporting Carrier(CsC),也称为Carrier-of-Carriers,是MPLS技术的一种高级应用,它定义了参与自治系统(AS)之间的层次关系。

在传统的AS间互联选项中,各个AS被视为平等的实体,例如AS 65100和AS 65101之间进行对等连接,没有层次之分。而CsC则不同,它为服务提供商(SP)或企业在构建自己的MPLS VPN服务时提供了一种解决方案。当SP没有自己的广域网(WAN)时,它需要向另一个SP或运营商购买传输服务。

如今,需要WAN的SP通常会向传输提供商(Transport Provider)请求L2服务,即希望获得一条透明的线路,以便通过它传输MPLS帧。但这并不总是可行的,因此SP可能需要购买L3服务。除非SP在其远程PE之间建立IP隧道(这是一种不可扩展的方法),否则就需要像CsC这样的解决方案。

从传输提供商的角度来看,SP只是一个客户。传输提供商使用VRF(虚拟路由转发)与SP的全局路由进行对等连接。传输提供商核心的P路由器对SP的基础设施地址没有感知。ASBR3和ASBR5具有双重角色,从传输提供商的角度看它们是PE,从SP的角度看它们是AS

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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